データドリブンマーケティングで持続的な事業成長を。効果的にPDCAを行う秘訣とは?

昨今のマーケティングにおいては、顧客の多様化が進んだことにより、これまでと比較してより細かく正確なデータによる分析が求められています。

今回は、さまざまな種類のデータを用いてデータ分析を行い、ビジネスの効率的な成長に欠かせないといわれている、データドリブンマーケティングの概要やその方法、実現のためのツールなどをご紹介します。さらにデータドリブンマーケティングによって達成されること、強みの発揮される分野などを考察します。

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、販売や顧客のデータ、Web サイトの解析データなどの、さまざまな種類のデータを用いてデータ分析を行い、その結果をもとにビジネスの意思決定をすることをいいます。データドリブンの結果を基礎データとして、マーケティング戦略を組み立てていくという考え方です。

データドリブンマーケティングの重要性は、その再現性にあるといわれています。

定性的なデータだけを用いた行き当たりばったりな戦略は、たとえその戦略が成功したとしても、次回同じことをして成功するとは限りません。一方、定量的なデータにもとづいたデータドリブンな戦略であれば、ビジネスに再現性が生まれ、変化に強いビジネスを構築できるでしょう。変化に強いビジネスの構築は、企業にとって重要な課題です。外部環境の変化にもろいビジネス構造では、それまでの投資がまったく無駄になってしまう可能性があるからです。データにもとづく理論的なマーケティングは、企業にとって投資の計画が立てやすく、回収も期待できる優れたビジネスのかたちなのです。

顧客の多様化でデータドリブンマーケティングの重要性が増している

顧客の行動は、「マス」から「個」に移行し多様化しています。
マーケティングはより詳細に、客観的なデータをもとに行わなければ効果を上げにくくなっているのです。このような背景から、近年は見えないものもできるだけデータ化し、データを積極的に活用するデータドリブンマーケティングが求められています。
IT技術の発達により、いままでデータ化できなかったこともデータ化が可能(デジタルマーケティング、Webマーケティングなど)になりつつあります。広告宣伝の一部には、広告の効果がはっきりしないにもかかわらず、広告が継続されているものが残っています。
たとえばOOH広告(屋外の看板広告)では、広告の掲示による顧客行動の変化はほとんど把握されていませんでした。このような情報を「オフラインの情報」といいます。
しかし近年は、スマートフォンの普及とともに、GPSやWi-Fiスポットからの情報を使った位置情報システムが登場しています。これはGPSやWi-Fiスポット、携帯基地局からの電波と顧客のスマートフォンとのやりとりをデータ化し、顧客の位置をリアルタイムに把握するという仕組みです。顧客の位置情報をデータとして活用すれば、オフラインの情報もデータドリブンマーケティングに活用できます。

データドリブンマーケティングの流れ

では、どのようにデータドリブンを進めていくのかについて、一般的な手順を説明しましょう。

  • データの収集・蓄積

はじめに、自社の基幹システムや、業務用ツール(SFA、CRM、MA)、Webサーバーなどからデータを収集し蓄積していきます。これらはオンラインで収集できる情報に限られますが、オフラインでの顧客の行動に関するデータ収集には、先述した位置情報システムの活用が有効です。

  • データの整理・可視化(情報化)

未分類のデータの集合体は、まだ情報とはいえません。データを分類・整理し、その後の作業に使えるように可視化することが必要です。この際、次章で説明するDMP(データマネジメントプラットフォーム)を通じて入手したさまざまなデータも必要に応じて利用します。このプロセスでよく使われるのが、Web解析ツールやBIといったツールです。これらのツールを用いて、収集・蓄積したデータを分析します。

  • データの分析・アクションプラン策定

上記のデータを統合して分析し、マーケティングのアクションプランを策定します。これはPDCAサイクルのPlanにあたります。このプロセスでは、マーケティングのテーマ(目的や課題)に応じてデータ分析を行い、課題や目標、施策を見つけ出します。これらを行動計画に当てはめ、アクションプランを策定するのです。

  • アクションプランの実行

上記で策定したアクションプランを、計画に沿って実行します。これはPDCAサイクルのDoにあたります。アクションによって得られたデータは改善に使えるよう、分類・整理して蓄積しておきます。

  • 結果の分析(効果測定)・改善

収集できた結果(データ)を分析し、改善点を洗い出します。目標が達成できた場合には成功の要因をまとめ、未達成の場合には改善点を再度実行します。データドリブンとは、データにもとづいて計画(Plan)、実行(Do)、分析(Check)、改善(Action)を行う、データ主導のPDCAサイクルを回すこと、といえるでしょう。

データドリブンマーケティングに有効なツール

上記のようなデータドリブンの手順を実行するには、正確なデータの収集が必須です。そのためには、以下のようなツールの導入が有効です。

  • BI

BI(ビジネスインテリジェンス)は、収集・蓄積したデータを分析し、ビジネスプロセスの決定やシミュレーションなどができる機能を持っています。BIはデータドリブンのコアとなる重要なツールです。

  • Web解析ツール

自社サイトのPV(ページの閲覧数)やUU(サイトへの訪問者数)、インプレッション数(広告表示回数)、CTR(クリックスルー率)などを集計できるツールで、「Google Analytics」が有名です。Web解析ツールは、オンライン広告の費用対効果や、顧客の動きを把握するために重要なツールです。

  • DMP

DMP(データマネジメントプラットフォーム)は、ファースト(1st) パーティーデータ(自社データ)やセカンド(2nd)パーティデータ(他社データ)、サード(3rd)パーティデータ(オープンデータ)を収集・分析し、顧客のし好や市場の動向をリアルタイムに把握できるツールです。特に2ndパーティデータには有用なものが多く、顧客の位置情報・行動履歴なども含まれます。

先述のように、従来は顧客のオフラインデータを取得することが非常に困難で、広告の費用対効果を容易に把握できませんでした。分析に用いるのは定性的なデータに限られていたのです。現在は、位置情報システムの登場によりオフラインでの顧客の行動が把握できるようになり、オフライン広告の費用対効果も計測が可能になりました。

  • SFA

SFA(営業支援システム)は、営業の進捗状況や顧客のステータス情報を共有・管理し、営業活動を効率化させるためのツールです。

  • CRM

CRM(顧客管理システム)は、顧客の基本情報や購買履歴、クレームなど、顧客にかかわるさまざまな情報を管理するツールです。

  • MA

MA(マーケティングオートメーション)は、獲得したリード顧客の情報を管理し、ダイレクトメールの送信やSNSへの情報提示、キャンペーン情報の提供などのマーケティング活動を自動で行うツールです。

位置情報データの活用でデータドリブンマーケティングを促進

今後、IoTや5Gが普及する中で、データは増加の一途をたどり、データ活用の必要性はさらに高まることが予想されますが、データの分析・活用に精通した人材の不足もあり、思ったような結果につながっていない企業が多いのが現状です。今後、顧客の行動が多様化したなかでマーケティングの成果を上げていくためには、デジタル技術の活用と同様に、データドリブンマーケティングの流れを意識していくことが重要です。データを分析・活用できるツールの導入で、作業の負担を減らしたり、データを効率的にマーケティング活用することも意識していくべきでしょう。このような場合には、顧客の動向を把握できる「位置情報」の活用を検討してはいかがでしょうか?

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