データドリブンマーケティングのメリットや始め方、事例を解説

さまざまなマーケティング手法の中でも、近年、とりわけ注目されているのが「データドリブンマーケティング」です。

この記事では、データ分析とPDCAサイクルにより顧客の真の要望を吸い上げ、顧客満足度の向上に役立つデータドリブンマーケティングについて、詳しく解説します。

データドリブンマーケティングとは？意味をわかりやすく解説

データドリブンの由来である「Data Driven」は、直訳すると「データによって運転される（舵取りされる）」です。つまり、データドリブンマーケティングとは、経験や感覚と行ったあやふやなものではなく、客観的なデータに基づいてマーケティングや経営を行うことを指します。

加えて、収集したデータを分析・検証する中でPDCAサイクルを回すというニュアンスも含まれており、成功率の高いマーケティング施策を目指します。

データを活用したマーケティング自体は従来から行われていましたが、近年、データドリブンマーケティングを取り巻く環境は、以前より複雑になりました。特に、インターネット通販やSNSの影響、またインターネットとリアル店舗等の同時利用のように、顧客の商品やサービスとの接触・購買チャネルが多様化しています。

しかし同時に、Webマーケティングにおける顧客のデータ収集・分析が容易になり、改めてデータドリブンな経営・マーケティング手法が注目されているのです。

データドリブンマーケティングのメリット

ここからは、データドリブンマーケティングのメリットをご説明します。

データドリブンマーケティングのメリットは、本当に効果的なマーケティング施策を発見し、継続できるということです。マーケティングのチャネルが多角化した昨今では、多くの情報から最適解の施策を見出すことが非常に難しくなっています。しかし、データドリブンマーケティングによって数値による比較や検証が可能になれば、最適解のマーケティング施策を導くことができます。

また、データドリブンな意思決定は顧客満足度の向上にもつながります。なぜなら、データ分析と改善は現状の顧客理解とサービスの改善につながるためです。そもそもマーケティングとは、顧客にモノを売ることではなく、その商品を求めている人に情報を提供し、売れる仕組み作りをすることといえます。その点で、データ分析による施策は顧客満足度の向上につながるといえるでしょう。

さらに、企業側のメリットとして、属人的な手法から脱せるという点も挙げられます。データという明確な指標に従い意思決定すれば、担当者の変更などに左右されず同じオペレーションが可能です。つまり、特定の人材に依存せず業務を行うことができます。

データドリブンマーケティングを行う上で注意したいこと

データドリブンマーケティングを実施する上での注意点を解説します。

・周囲からの理解を得る

これまでデータドリブンな意思決定をしていなかった企業では、内部で反発が生まれることも少なくありません。なぜなら、データ分析により明確になった改善施策が、従来のやり方と異なる場合があるためです。

このような場合には、意思決定をする上司はもちろん、現場も含めた周囲からの理解を得る必要があります。

また、他の部署にも理解してもらうことで、社内に存在するデータの収集も容易になり、スムーズに計画を進めることができるでしょう。社内の理解を得るためにも、自ら勉強会を開く、データをわかりやすいグラフや資料にまとめて周囲に共有するなどが重要です。

・事前にデータ活用の計画を立てておく

やみくもにデータを集めても、集めたデータの全てがマーケティングに使えるとは限りません。まずは効果的なマーケティング施策に関する仮説を立て、それを検証する上で必要なデータを集めます。効果的な施策のためにどのようなデータが必要なのか計画を立て、計画に沿ってデータを集めましょう。

データドリブンマーケティングの始め方・やり方を解説

データドリブンマーケティングを実施する上での目標設定から、データの収集方法、分析、実施方法までを順にご紹介します。

流れは以下の通りです。

1. KGI・KPIの策定
2. データの収集
3. データの分析、可視化
4. 施策の検討、実行、チェック

データドリブンマーケティングSTEP①KGI・KPIの策定

まずは、事業目標をもとに、データドリブンマーケティングにより達成したい施策のゴール「KGI」「KPI」を策定しましょう。KGIがマーケティング施策による利益の向上であれば、KPIはインターネット広告、SNS、店舗での宣伝など個別の施策における目標となるでしょう。

ここで決めたKGI、KPIは、この後の過程においても常に意識するべき重要な効果検証の指標となります。意思決定を行う責任者も含め、コンセンサスを取っておきましょう。

データドリブンマーケティングSTEP②データの収集

収集するデータは、KPIを達成するためにどのような施策を打てばいいか、それらをどのように検証するかという視点で選びます。インターネット上の施策であればサイトへの流入数や参照元データを集め、リアル店舗などの施策であれば店舗ごとの売上高や顧客へのアンケート調査などが必要になる可能性もあります。

また、集めるデータは、すでに社内の別の部署に存在するという場合もあります。例えば、WebサイトのアクセスやPOSデータ、コールセンターに寄せられた顧客からの問合せは、それぞれ別の部署が管理しているでしょう。

近年では、顧客のデータを一元管理し、分析するのに便利なデータウェアハウスなどのデータ管理ツール、Webのアクセス解析ツールなどが登場しています。データが複数のチャネルにまたぐ場合などには、このようなツールの活用も検討してみましょう。

データドリブンマーケティングSTEP③データの分析、可視化

収集したデータには不要な情報が含まれていることも多いため、分析の前に、集めた情報の処理が必要です。例えば、Webサイトのアクセスログには、社内からのものも多く含まれているでしょう。顧客のデータのみを正確に把握するためには、こうしたノイズを除外する設定が必要です。

必要なデータの整頓ができたら、データをもとに今後のマーケティング施策のアイデアを出していきます。社内などのステークホルダーに説明することを意識し、データを用いたレポートを同時並行で作成しておくと良いでしょう。

また、データ管理ツールの中には、こうしたデータの整頓や可視化が容易にできるものもあります。

データドリブンマーケティングSTEP④施策の検討、実行、チェック

データ分析をもとに決定した施策を実行します。このフェーズにおいて重要なのは、実施した施策の効果検証と改善です。データドリブンマーケティングの本懐は、定めたKPIの達成状況をデータによって検証し、その後もデータを見ながらPDCAを回すことにあります。

そのためには、毎回の施策に対し効果を検証しなければなりません。定期的にデータ分析し、施策をテスト・改善していきます。

データドリブンマーケティングの事例

ここでは、実際の企業によるデータドリブンマーケティングの事例を紹介します。

合同会社ユー・エス・ジェイは、データドリブンマーケティングで成功している会社の1つといえます。同社では、ユニバーサル・スタジオ・ジャパンのパーク入場ゲートマシンで読み込むQRコードとゲストIDを連携させ、ゲストの行動データをもとに顧客理解を深めています。

オンライン・オフラインのデータ活用で明らかになったのは、年間パスポートを持つゲストは絶叫ライドが好きでパーク内飲食店のディナー利用率が高い、といった、顧客タイプによる具体的な傾向でした。

このようなデータをもとに、パーク内の位置情報や時間帯からスタッフの行動を変化させるといった施策を展開しています。まさに、顧客の行動データを利用し顧客の体験価値を向上させる「データドリブン」な取組みと言えるでしょう。

　

数多くのデータに埋もれた顧客の真の要望を吸い上げ、明らかにできるデータドリブンマーケティング。仕組みを作り上げるまでが大変な手法ではありますが、一度社内で構築できれば、その後も役立つ会社の資産となります。ぜひ組織全体で取り組み、顧客満足度の向上に役立ててください。