フリーランス求人を探すデータマーケティングとは？データドリブンの必要性・手順・ツール・組織体制
IT技術の発展によりマーケティング分野でもビッグデータが活用されるようになり「データ（ドリブン）マーケティング」に取り組む企業も増えてきました。それに伴い、MA、CRM、BIなどのツール導入やデータ活用人材の育成など組織体制に課題を抱える担当者の方も多いのではないでしょうか。
この記事では、データマーケティングの定義や活用例、人材像、代表的なツールなどを紹介します。データドリブンやビッグデータとの関係性も解説します。
目次
データマーケティング（データドリブンマーケティング）とは
データマーケティングは、顧客の行動履歴をもとに商品を提案するなど、データを利用して行うマーケティングの総称です。性別・年齢・職業などの属性情報だけでなく、購買履歴や来店履歴などの行動データも用いられます。
データマーケティングでは、既存顧客に加え、自社のウェブサイトを訪れている見込み客なども計測の対象です。そのため、オンライン・オフラインを問わず収集したデータを蓄積することが重要です。CRMやMAなどデジタルマーケティングのツールが普及したことで、利用のハードルも下がってきています。
データマーケティングは、データドリブンマーケティングとも呼ばれていて、収集した顧客データや購買データをビジュアル化・可視化して、マーケティング施策の作成を行います。実際のマーケティングでは、施策を実現するための意思決定や実行力も必要ですし、実行に移す前のシミュレーションも大切です。
データドリブンとは
データドリブン（Data Driven）は、経営の意思決定を勘や経験に頼るのではなく、データをもとに判断して実行するという考え方です。事業運営の精度を高め、スピードを向上するためには、より客観的な意思決定が求められるようになりました。
情報化社会の発展により、デジタル化が進むマーケティングの分野では、多くのデータが収集され施策の効果検証やプランニングにも活用されています。データドリブンなマーケティング組織では、プロモーションやブランディングなどの施策を組み立てるために、集めたデータ（売上・顧客・WEB解析など）を分析する一連の作業が業務に組み込まれています。
そのような組織では、データドリブンが浸透し、PDCAサイクルを高速で回させながら、ブランド価値の向上、顧客の増加、事業拡大などにつなげることが可能になります。インターネットの普及によって、商品やサービスに関する情報量や購買方法の選択肢が増えたことで、消費者の購買行動も多様化しています。
そのため、データドリブンマーケティングといわれる、消費者のデータを的確に分析できるマーケティング手法がより重要になるのです。
マーケティングデータの活用
次に、マーケティングでのデータ分析や利用方法について見ていきましょう。データを基に消費者の行動パターンを可視化したり、将来的な需要を予測したりすることで、より効率的な販促計画を立案できるようになります。
また、データ活用の利点はそれだけではありません。実施した施策の検証や広告の費用対効果についても分析を行うことで、適切な予算配分や評価が可能となり、重大なミスを犯す可能性も低くなります。
売上の最大化だけてなく、機会損失の発生を事前に防ぐことができるのです。
データの可視化
データから意味のある知見を導きだすためには、データを収集するだけでなく、集計したうえでグラフや表に加工するなど、データのビジュアル化・可視化が必要です。単にグラフを作成するのではなく、分析によって導き出す仮説の設定や分析手法の立案など企画も重要になります。
チームで分析作業を行う場合は、作業を分担してデータの精査やBIなどツールの導入なども実施します。意思決定者や経営陣への報告では、データをわかりやすいグラフや図で表すだけでなく説明も必要になります。
また、現場の担当者にいち早く分析結果を届けるためには、情報基盤やデジタルツールを活用して、シンプルかつ最低限の情報を提供するよう心がけることが大切です。
意思決定・アクション
データドリブンマーケティングで重要になるのは、「意思決定につながるレポートの提供」や「施策やアクションにつながる分析」です。
取り組む仕事によっては、意思決定やアクションに繋がらない分析もありますが、データマーケティングの分野では、何を明らかにするための分析なのか、分析目的や仮説を明確にしておくとよいでしょう。
また、行動につながる分析を行うためには、施策や実行プランとセットで考えることも重要です。そのうえで、意思決定者が判断しやすいように、後押しになるような材料を揃えてから分析結果を報告しましょう。
シミュレーション
コンピュータ上に仮想環境を作り出したうえで、数理モデルや統計手法をもとに期待値や予測値を計算します。データや変数を数値化して、おこなう予測のため、内容や予測モデルの巧拙により精度は前後します。
データを名寄せして、変数を処理し、パラメータを調整することでシミュレーションの精度が高まるため、できる限り丁寧な作業を心がけてください。整理・分類が終わったら、そこから得られる情報をじっくりと読み解く作業に移ります。
データの整備やクレンジングを丁寧に行うことで、現在の課題や最終目的を達成するために必要な要素が見えてくるのです。
データの種類
データマーケティングで収集するデータには、様々な種類のデータが存在します。ここでは、その中の一部の例として、顧客属性データ、購買データ、行動データ、定性データを紹介します。
顧客情報
顧客プロファイルなどにも使用される「顧客属性データ」は、顧客（既存客だけでなく見込み客も含む）の氏名・年齢・性別・職業・住所・家族構成といった顧客情報のことです。企業が保有するデータの中でも、顧客情報は最も大切なデータに位置づけられます。
通販事業者やECなどのマーケティングでは、その属性だけでなく、購買履歴や自社サイトでの検索履歴といった情報も集まっています。なお、顧客情報は個人情報であるため、保存や取り扱いには細心の注意を払う必要があります。
購買データ
購買データは、顧客による自社製品の購入履歴やサービス利用履歴のことです。顧客の購入行動やサービス利用行動を分析することで、提供する情報や広告配信内容を決定し、新たな商品やサービスの購買・利用を促すことができます。
そのため、CRMやSFAなどのツールを導入してコンタクト履歴を時系列で記録したり、IDを振って顧客を分類しておくことで、継続的な購買行動につなげるための分析に役立てることができます。
アクセス解析データ／行動ログデータ
サイトを訪問して閲覧した際のログやスマホアプリ内での行動はトラッキングして分析に利用することができます。Google AnalyticsやAdobe Analyticsなどアクセス解析ツールを設置すると、ページビューや閲覧数、CV数を計測できます。
また、マウスカーソルの動きや目線をヒートマップで見える化できるマーケティングツールもあります。そのように顧客が閲覧しているページや滞在時間などを分析することで、購買につながる対策が立てやすくなります。
定性データ
アンケート回答やユーザーインタビューなどから得られる定性データは、顧客の消費行動心理や使い勝手などの感想に焦点を当てたデータです。
購入した商品の気に入った点や、数あるサイトの中から自社のサイトを選択した理由などをヒアリングすることで、顧客の購買意識を分析することが可能になります。
データマーケティングの必要性
顧客の消費行動が複雑化かつ多様化している中では、データを収集・分析して自社の商品の購入や、サービスの利用に結びつけるためのデータマーケティングの必要性は高まります。
また、デジタルマーケティング技術の発展によって、同業他社との顧客獲得競争は激しくなっています。この競争に勝つためには、顧客の要望をより早く認識し、顧客の囲い込みに有効な施策を立てることが重要です。
新商品や新サービスに関するマーケティング施策の立案にも、データ分析が役立ちます。
デジタルマーケティング技術の発展
企業でのデータ活用が盛んになる背景に、デジタルマーケティングに関するテクノロジーの進歩があげられます。Webサイトやモバイルサイト、SNSなどのコンテンツが増加して広告媒体としてもオンラインチャネルの価値が高まり、バナー広告のほかに動画や音声などのフォーマットも生まれました。
クラウド上のDWHやデータレイクなどにデータを統合して、BIやダッシュボードで表示するなども容易になっています。
顧客行動の複雑化
デジタルマーケティングが必要な理由の1つに、顧客行動の複雑化があります。消費者と企業との間で店舗や施設、イベントなどリアルでの接点に加え、スマートフォンが普及しWebサイトやアプリなどオンライン上の接点が浸透しました。また、情報が爆発的に増加したことによりブランド認知や購買に関する顧客の価値も多様化しています。
消費者が情報を自分で検索するようになり、比較サイトやSNS上での口コミ・評判も重要になっています。こういった顧客にアプローチする有力な手法の1つが、データに基づくターゲティング手法なのです。
変化への対応
テクノロジーや顧客行動の変化に対応したマーケティングが求められるとともに、営業の視点においても常に新しい広告媒体や販促手法をサービスに取り入れることが求めています。そのため、世の中や市場動向を定量的なデータとしていち早くキャッチすることが求められるのです。
また、変動の激しい産業界で生き残るためにも、競合他社や業界の動向をいち早くつかんで対応しなければなりません。企業には、顧客が感じている自社の商品やサービスへの不満や、業界が抱えている課題を早期に解決できる能力が求められているのです。
データマーケティングを行う手順
データマーケティングは、データドリブンな思考に基づき、顧客のデータを収集・分析し、自社の商品やサービスの購買・利用につなげるための有力な手法です。ただし、正確なデータを得るためには、目的の明確化・データ収集・データ分析・行動の計画と実行・評価と改善といった、正しい手順に従って進める必要があります。
目的の明確化
データマーケティングを成功させるための1つ目の手順は、目的の明確化です。ビジネス上の課題や現状の問題点を定義せずにデータマーケティングを行うと、コストと時間を浪費するだけで終わりかねません。
新規の契約数を増やしたいのか、LTVを向上したいのかによっても、実施する内容は変わってくるでしょう。残念な結果を招かないためにも、プロジェクト初期の段階で目指すゴール地点をクリアにすることが重要です。
データを収集する
目的の明確化の次は、データの収集を行います。ただ、データというものは、集めだすときりがなく、膨大な量になりかねません。分析にも多大な労力と時間を要します。
実務では、ゼロからデータを集めるというより、企業内の各所に分散しているデータを収集して統合する仕組みを作ることも多いです。
また、個人情報を取得する際には、同意を得たうえで、セキュリティに配慮する必要もあります。
データを分析する
データの収集を終えれば、集めたデータを分析する作業に入ります。目的に応じて、データベースからデータを抽出し、必要な名寄せの処理なども実施します。
そのようなクレンジング作業を終えたあとで、データを可視化したり、統計モデルを作成したりします。顧客セグメントの分類では、それぞれの属性によって購入歴や購入額にどのような違いがあるのかを分析していきます。
行動の計画と実行
分析結果をもとに計画や実行案を作成することも重要です。行動の計画と実行はアクションプランとも呼ばれ、検証すべき仮説やKPIを設定したうえで、「いつ・誰が・どのように行動を起こす」かを策定します。アクションプランが承認されたら、そのプランに沿って具体的な行動を起こします。
広告出稿やクリエイティブなどより詳細なマーケティング施策については、事業部門とも調整が必要です。計画や予算に不備があると実行に支障をきたすことになるため、なるべく緻密なプランを作成することが大切です。
評価・改善
データマーケティング手順の最後は、評価・改善です。データ分析をもとに作成した施策を実行したあとは、測定した結果の数値や顧客などからの評価をフィードバックして、改善に活かします。
商品・サービスの改善やコンテンツの作成など長期にわたり取り組みが必要な施策についても、PDCAを繰り返しながら、施策実行と改善にスピーディーに取り組みます。
顧客の評価を収集するには、アンケートツールやSNS、コールセンターの活用などが考えられます。
データマーケティングで求められる人物像
ここでは、データマーケティングを担う人材として、求められる人物像を紹介します。まず、ビジネスやマーケティングの知見に加え、統計学やデータ分析の知識、データベースを扱うためのITスキルが必要です。とはいえ、企業という組織の中では、データを扱う担当者だけがデータマーケティングを理解していても始まりません。
マーケターやエンジニアではない人物が意思決定権を持っている場合、その立場の人にデータの重要性や意味を理解してもらうことも必要になります。
このように、データを扱うマーケターには、データマーケティングの価値を論理的に説明できるエバンジェリストとしての素養も必要なのです。
データマーケターに求められるスキル
データマーケターには、データマーケティング以外のスキルも求められます。消費者心理学や経済学、デジタルなどビジネス一般に関する知識は当然ですが、データを扱う性質上、物事を論理的に思考できるロジカルシンキングも必須のスキルです。
また、データの分析に必要な統計学やデータエンジニアリング力なども習得しておく必要があります。
組織的な実行力も不可欠
データマーケティングを業績の向上に結びつけるためには、組織的な実行力が不可欠です。このためには、社内で意思決定権を保持している人を動かす提案力、マーケティングチームをリードするマネジメント力が求められるでしょう。
会議や勉強会などを主催して、社内にデータマーケティングの価値を説明する時間を設けることも重要です。
データマーケティングを支援するツール
データマーケティングには、多くの便利な支援ツールがあります。なかでも、DMP・MA・Web解析・SFA・CRM・BIは必ず導入したいツールです。こういった多種多様なツールを使いこなすことで、データ収集や分析の正確性と効率性を高めることができます。
DMP
DMP（データマネジメントプラットフォーム）は、保有している自社の顧客データと外部から得られるサードパーティーデータなどを一元管理できるツールです。これらのデータを分析して広告配信などの施策の最適化に活用することができます。
MA
MA（マーケティングオートメーション）は、マーケティングに必要なサイト上の接客やスコアリングなど作業の一部を自動化してくれるツールです。見込み客の獲得に使われることが多く、顧客データの区分に力を発揮します。また、メールの自動配信にもMAが活用されています。
Web解析
Web解析ツールを使うと、PV（ページビュー）やCTR（クリックスルーレート）の回数を自動的に集計してくれます。有名なGoogleアナリティクスの他にも、複数のWeb解析ツールが選択できます。
SFA
SFA（営業支援システム）は、営業関係の情報を自動的に分析して日常業務を支援してくれるツールです。具体的には、円滑な営業業務の妨げになるような要素の発見や訪問先の指示、報告書の作成といった業務を支援してくれます。
CRM
CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント）を活用すると、顧客との関係を強化することができます。顧客情報と購買情報を一元管理できるため、購買や利用を継続してくれる優良顧客を見極める際に役立つツールです。
BI
BI（ビジネスインテリジェンス）は、データの分析やレポーティングを支援してくれるツールです。BIには、データの集計・抽出、分析・レポーティングまで行ってくれる専門家向きの全行程型や、誰もが簡単にデータの分析や可視化ができるセルフサービスBIなどがあります。
データドリブン組織に求められる体制
データマーケティングによる施策を成功させるためには、データマーケターだけでなく、企業の上層部がデータドリブンに対する理解を深めることが重要です。データマーケティングは、もはや一部の大企業だけが行うマーケティングではありません。
企業の意思決定にデータを活用することは、世界中の企業が行っています。また、KPI（重要業績評価指標）の導入も必要ですし、PDCA（計画・実行・評価・改善）に関する取り組みも欠かせません。
意思決定にデータを活用する文化
データドリブンによってマーケティング施策を実行するためには、企業全体が意思決定にデータを活用する文化を育てる必要があります。そのためには、誰もが自社の保有するデータを閲覧して業務に利用できる体制や、スキルを習得できる環境整備が求められます。
事業目標からKPIを策定
KPI（重要業績評価指標）は、企業の目標に対する達成レベルを評価できるツールです。KPIを策定して中間目標を明確化することで、チーム内の意思統一が可能になります。
このため、まずはKPIによる中間目標を目指すことで、最終的な目標である施策の成功に向かう際の、チームワークの向上につながるのです。
PDCAを回せる体制
データドリブンを活用して施策を実行したとしても、それで施策が終了するわけではありません。顧客からは、毎日のように商品やサービスに対する不満や改善点が寄せられます。
企業には、PDCA（計画・実行・評価・改善）を回し続けられる体制を整え、常により良い商品やサービスを提供し続ける義務があるのです。
AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。
