データドリブンマーケティングとは、消費者の行動や自社の売上情報といったデータを収集・分析し、マーケティング施策の策定に役立てる取り組みです。データを活用することで施策に根拠や再現性が生まれ、顧客に最適化した情報・体験を届けられるようになります。
今回は、データドリブンマーケティングのメリットや進め方、推進時の注意点について解説していきます。
データドリブンマーケティングとは
データドリブンマーケティングとは、消費者の行動や自社の売上情報といったデータを収集・分析し、マーケティング施策の策定や改善に役立てる取り組みです。
データドリブン（Date Driven）は「データをもとに意志決定を行うこと」という意味で、マーケティングのみならず経営やヘルスケアなど、様々な分野で導入が進んでいます。
なお、データドリブン経営については「データドリブン経営とは 推進にあたっての課題や導入の必要性を解説」でも解説しておりますので、合わせてご覧ください。
関連記事：「データドリブン経営とは 推進にあたっての課題や導入の必要性を解説」
データドリブンマーケティングのメリット
データドリブンマーケティングを推進することにより、「顧客に最適化した情報・体験を届けることができる」「施策に根拠が生まれる」「施策に再現性が生まれる」といったメリットが得られます。それぞれ確認していきましょう。
顧客に最適化した情報・体験を届けることができる
データドリブンマーケティングの推進によって、顧客に最適化した情報・体験を届けることが可能になります。
すでにほとんどの方がショッピングサイトやニュースアプリなどで、自身に最適化された情報を受け取った経験があると思います。まさにこれが、データドリブンマーケティングの最大のメリットなのです。
顧客の嗜好に合わせた提案を行うためには、豊富な経験や記憶力、提案力などが必要となり、時間をかけて販売員や営業としての熟練度を高める必要がありました。
しかし、データドリブンマーケティングを推進すれば、購入履歴や行動パターンなどのデータから顧客のニーズを汲み取ることができ、誰でも適切な施策を考案することができます。熟練の人材にしか成し得なかった業務を自動で行えるようになるわけです。
「購買行動を促す」「顧客満足度を上げる」といった観点からも、データドリブンマーケティングは大きなメリットをもたらすでしょう。
施策に根拠が生まれる
データドリブンマーケティングのメリットとして、施策に根拠が生まれることが挙げられます。
従来の施策の多くは、個人の勘や経験則といった曖昧なものから策定されてきましたが、残念ながら消費者のニーズと販売チャネルが多様化した現在においては、一個人の勘や経験だけでは対応しきれません。
その点、データは消費者の行動の結果であり、価値観やニーズが多様化するなかでも揺るぎのない根拠となります。主観による誤った選択を排除できるのも、大きなメリットといえるでしょう。
施策に再現性が生まれる
データドリブンマーケティングではデータを根拠として施策を立案することから、何が成功要因となったかを明確に把握できるため、再現性が生まれます。状況が変化してもデータから改善を施していくことが可能となるため、手探りで施策を実行していくよりも確実性が高まります。
また、これは施策立案の属人化を防ぐ意味合いもあります。マーケティング施策を個人のアイディアなどに頼っていると、担当者（立案者）が異動や離職などで職務から離れた際、マーケティングが機能しなくなるリスクがあります。その点、データドリブンマーケティングはノウハウさえ共有していれば、担当者が変わっても再現性を担保できるというメリットがあるのです。
データドリブンマーケティングの進め方
ここでは、データドリブンマーケティングの進め方を流れに沿って解説していきます。
データを重んじる文化・体制を整える
データドリブンマーケティングを推進するためには、データを重んじる組織体制を整えなければいけません。どれだけ高価なツールを導入しても、データを信用して活用する文化・体制が整っていなければ意味がありません。
データドリブンマーケティングは組織のトップから号令を出した上で、意志決定にデータを活用する体制・文化を整えていくことから始めましょう。
データ収集
次に、活用するデータを収集していきます。近年、私たちの周りには飽和状態と言っていいほどデータが溢れています。そのなかで目的（KGI）に合致したデータを見極めつつ、収集していかなければいけません。
例えば、自社webサイトのアクセス解析ひとつを挙げても、PV（ページビュー）数や流入経路、ユーザーの属性、離脱率など様々な指標があります。マーケティングにおいても、顧客の購入履歴や満足度、広告の費用対効果、問い合わせ（クレーム）など、様々なデータを収集していく必要があります。
なお当然ながら、データを収集するためには顧客管理システムやGoogleアナリティクスといったツールを導入する必要があるため、この段階で使用ツールの選定と導入を進めておきましょう。
データの可視化・加工
残念ながら収集したデータは、そのまま活用できるものばかりではありません。例えば、自社サイトのPV（ページビュー）数や滞在時間を分析する際には、社内からのアクセスを除外しておく必要があります。また、形式が異なるデータを統一して、活用しやすい状態に整えるといった作業も欠かせません。
いわばデータは原石であり、価値のある状態にするためには加工しなければならないのです。
データ分析
データの収集と加工が済んで、ようやく分析に入ることができます。具体的には、データから課題などを見つけ出し、改善への仮説を立てて、施策として立案していくという流れとなります。
データドリブンマーケティングの難しいところは、データ分析のプロであってもマーケティングにまで精通しているとは限らない点です。データが得られても、それを市場の状況やクリエイティブ面などを踏まえて、施策に落とし込めなければ効果を発揮しません。
こうした一連の分析作業を一人で担える人材は、希少と言わざる得ません。そのため、データ分析とマーケティング施策の立案はチームで行い、マーケターやデザイナーなどがそれぞれの知見を持ち寄り、議論を深めていく体制が求められます。
効果測定
施策を実施したあとは効果測定を行い、PDCAサイクルで改善を行っていきましょう。データを活用すれば必ず正解を導き出せると勘違いされがちですが、精度の高いデータがあっても100％はありません。極端な例を挙げれば、集客効果が非常に高いマーケティング施策を実行したとしても、人々の関心をさらうような大きなニュースが続けば効果は激減してしまいます。
「想定よりも効果を上げる・下げる環境要因はあったか」「費用対効果は適切か」など、様々な観点から施策の効果を検証していくことが大切です。
データドリブンマーケティング推進時の注意点
最後に、データドリブンマーケティングを推進する際に注意すべきポイントをお伝えしていきます。
分析結果をビジネスに活かす
データドリブンマーケティングに限らず、データ分析の結果をビジネスに活用できない事例は後を絶ちません。自社webサイトの解析を行ったものの、それを具体的なマーケティング施策に落とし込める人材がいないといった失敗は、多くの企業が経験しているのではないでしょうか。
データドリブンマーケティングを推進する際は、「データを活用することで◯◯を解決する」といった具体的な目的を設定し、その達成のためにデータ分析を進めていくという流れを徹底しましょう。
データの鮮度に注意する
データドリブンマーケティングを推進する際に注意したいのが、データの鮮度です。
例えば購買履歴を活用するにしても、時間が経つごとに「すでにニーズを満たした」「興味がほかに移った」など、顧客のステータスが変化する可能性が高くなります。反対にリアルタイムに近いデータであれば、よりダイレクトに顧客のニーズに合った情報や体験を提供できるわけです。
景気動向のようなマクロデータは短期間で劇的に変化することは少ないですが、購買履歴のようなミクロデータは、すぐにデータの鮮度が落ちてしまうため注意が必要です。
外部から集めたデータに頼り切りでは成果は上がらない
データドリブンマーケティングで公的なオープンデータを活用する場合もあると思いますが、外部から集めたデータに頼り切りでは、なかなか成果は上がりません。誰でもアクセスできるオープンデータからデータドリブンマーケティングを実施しても、施策の独自性が高まりにくいからです。
どこにも漏れていない情報に多大な価値が生まれるように、自社しか持っていないオリジナリティのあるデータを活用することで、競合他社に差をつけることができるのです。
闇雲に進めずにフレームワークを活用する
「社内で少しずつデータドリブンマーケティングを進めてみたい」という企業は、闇雲にデータ収集を行わず、顧客分析のフレームワークに基づいて進めてみるとよいでしょう。
顧客分析のフレームワークだけでも、商材やサービスの売れ行きがシーズンにどの程度依存するかに着目する「行動トレンド分析」や、購買データをもとに顧客をランク分けして購入比率や売上高構成比などを算出する「デシル分析」など、様々な手法が確立されています。
目的に合ったフレームワークを活用すれば、効率的にデータドリブンマーケティングを推進できます。なお、顧客分析のフレームワークについては「顧客分析とは フレームワークとペルソナ設定等のポイントを解説」で詳しく解説しています。
関連記事：「顧客分析とは フレームワークとペルソナ設定等のポイントを解説」
「ビジネス数学研修」でデータドリブンマーケティングを成功させよう
データドリブンマーケティングを推進するにあたり、データサイエンティストのような専門家の採用・育成に頭を悩ませる企業は多いと思います。
しかし、データを用いた施策立案に専門家が必要かといえば、そうとも限りません。「データを活用して戦略を描く」「数字を根拠に意志決定を行う」といった取り組みは、統計やプログラムの知識がなくても可能だからです。
データドリブンと聞くと「専門知識がないとできない」と身構えてしまう方も多いですが、データや数字を上手く活用できる人材がいれば、決して難しい取り組みではないです。
ただその一方で、数字やデータに対して苦手意識を持つビジネスパーソンは意外と多く、データを活用できる人材をどのように育成するかが課題となります。
そんな企業様におすすめしたいのが、弊社オルデナール・コンサルティングがご提供する「数字に苦手意識を持つビジネスパーソン」に向けた教育――「ビジネス数学研修」です。
弊社の研修では、数字やデータの扱い方を「入門編」から「実践編」の4段階で学んでいき、受講者のレベルに合わせて、実務に役立つデータリテラシーを育んでいきます。 「データを重んじる文化・体制を整えたい」「意思決定や施策立案にデータを取り入れたい」といった課題にお悩みでしたら、ぜひ弊社の研修プログラムをご活用ください。
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