ITの発展により、ビッグデータなどの消費者行動の情報収集が容易となりました。それに伴い、データを活用したマーケティングがますます重要視されるようになっています。今回はデータマーケティングの定義や導入方法、成功事例などをまとめて解説していきます。
目次
データマーケティングとは？
データマーケティングは、正確には「データドリブンマーケティング」として知られています。データドリブンマーケティングとは、データの分析と活用を重視したマーケティング手法のことで、近年再び注目を集めています。
消費者のニーズや価値観、行動が多様化しているなかで効果的な施策を行うには、ビッグデータで蓄積されたデータを有効活用することが求められます。あくまでも蓄積されたデータを可視化し、施策のために活用するからこそ、データとして意味を持ってきます。
データドリブンマーケティングの必要性とは
データドリブンマーケティングが注目されている理由のひとつに、顧客の行動や価値観が複雑化していることが挙げられます。消費者購買の心理プロセスとしてAISAS（※）などのモデルがよく使われますが、これだけでは説明しきれない場合もあります。
リアルとウェブを自由に行き来できる現代の購買シーンでは、集客→見込み客獲得→顧客化→優良顧客化という囲い込み施策にも無数の選択肢が考えられます。こうしたときに適切な対策を導き出すことができるのが、データドリブンマーケティングです。
また、データドリブンマーケティングにより、無駄な施策を防ぐことも可能となります。施策の効果がデータによって可視化されるため、有効な施策のみに絞り込むことができ、コストカットにもつながります。自社商品の顧客の特徴や行動パターンなどをより詳細に把握することができ、効率の良いアプローチが可能です。
このような理由から、データドリブンマーケティングの必要性が重視されています。
※AISAS（アイサス）とは、商品認知から購買までの消費者の心理プロセスを表したもので、大手広告代理店の電通が提唱。それぞれ、A（Attention：注意、認知）、I（Interest：興味）、S（Search：検索）、A（Action：購買）、S（Share：共有）となっています。
データドリブンマーケティングを行うステップ
データドリブンマーケティングを実際に行う場合は、次の流れで進めていきます。
データを収集する
データドリブンマーケティングにおける最初の作業は、データの収集です。このときに重要なのが、自社の活動にとって必要な情報を取捨選択すること。「最終的にどのような情報が欲しいのか」を明確にし、そのデータを集めるためのシステムや環境、体制づくりを行います。
ネットショップなどの場合は、会員の属性別の購買行動など、膨大なデータを扱うことになります。作業を効率的に行うためにも、ゴールのイメージを決めておきましょう。また、集めたデータはグラフや表などに変換してわかりやすくしておくことで、次の分析の作業をスムーズかつ正確に進めることができます。
データを分析する
次は、集めたデータを分析するフェーズです。分析は、最終目的に合わせてデータを整理・分類するところから始めます。求めるセグメントデータができたら、それぞれを丁寧に読み解いていきます。
たとえば、自社ECサイトのコンバージョンを伸び悩んでいるのであれば、直帰率や離脱率が高いなどの理由がわかると対策を組みやすくなります。自社が抱える課題を解決するための糸口を、データから導き出していくのがこの作業です。
行動計画を行う
データ分析の後は、結果をもとにどのような行動を起こすかというアクションプランの計画に移ります。プロジェクトで行う場合は、「どの立場」の「誰が・いつ・どのようなことを行うか」を具体的に組み立てていきます。
大きな組織であれば、部門ごとの意思疎通も必要になるでしょう。データドリブンマーケティングの成功には、関わる人や組織全体が一丸となって取り組むことが重要です。
データマーケティングを成功に導く条件
続いて、データドリブンマーケティングを成功させるためのポイントを紹介します。
誰でもデータを使えること
データドリブンマーケティングの実施には、「誰でも等しくデータを利用できること」が成功の一要件となります。データを使用できるのが専門スキルのあるスタッフに限られると、都度、そのような特定のスタッフに依頼せねばならず、時間と労力、コストの無駄につながります。スピード感も求められるマーケティングの現場では、誰もが使えるデータとしてランニングしていくことが重要です。
いつでもデータを使えること
データドリブンマーケティングを成功に導くもうひとつのポイントは、「データをいつでも使える」ように環境を整えておくことです。企業が保有する顧客データやWebサイトの解析データ、広告データ、POSデータなどのさまざまなデータは、おおむねデータごとにバラバラに管理されています。
これらを統合したデータを活用できることがデータドリブンマーケティングの優位性であるため、バラバラのデータはDMPやDWHなどに統合して、いつでも使える状況にしておくことが重要です。
ツール使用で工数がかからないこと
データドリブンマーケティングを進めて行くときに、データ活用ツールが機能ごとに分かれていると、使用するたびにログインしてデータ抽出や処理を行うことになります。つまり、そのぶん作業工数が増えて無駄な時間や余計な導入費用がかかります。保有するデータは、できる限りひとつのツールで一元管理できるようなシステムや環境づくりが重要です。
データドリブンマーケティングの企業事例
最後に、データドリブンマーケティングを効果的に利用している事例を紹介しましょう。
楽天トラベル
楽天トラベルでは、ホテル予約サービスにデータドリブンマーケティングを導入しました。全国の宿泊施設における宿泊プランや料金は常に変化しますが、従来のサイトではそれを完全に反映しきれていませんでした。この問題を解決するため、刻々と更新されるデータと広告を自動的に連動させるプログラムを導入。その後、契約数17％増という結果を達成しています。
花王
データ至上主義が社風として知られる花王は、どの部門でも積極的にデータマーケティングを活用しています。経理・財務部門では、ヒト・モノ・カネ・情報という資源を適切分配するERPをグローバルに展開しました。データマーケティングにより、各国の資金を本社で一括支払いする資金効率化の方法を見いだして、1.5億円の決済手数料削減を実現しました。
また、自社商品「ヘルシア」の緻密なデータマーケティングでは、効果的なコミュニケーション手法を導き出すなど、多数の成功につなげています。
まとめ
ビッグデータの登場により注目を浴び始めた「データドリブンマーケティング」ですが、消費者の価値観や行動が多様化する現代においては、非常に有用なマーケティング手段といえます。実際にデータマーケティングを行うには成功するコツなどもありますので、ぜひ記事内容を参考に取り組んでみてください。
マーケティングでAIを活用する方法をまとめていますので、あわせてご覧ください。
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