データマーケティングとは 特徴や活用の流れを分かりやすく解説
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、企業が顧客データや市場データなどの様々なデータを収集し、それらを分析して得られる考察をマーケティング戦略に活用し、最適化する手法のことです。
近年デジタルの発展により、多種多様で大規模なデータ、いわゆるビッグデータを収集することも比較的簡単になってきました。
しかし、データはただ集めるだけでは意味がありません。
だからこそ集めたデータを活用してマーケティング戦略をたてていくというデータマーケティングに注目されています。
データマーケティングのメリット
データマーケティングを取り入れるメリットとして、感覚でなく客観的なデータに基づいたマーケティング施策を打つことが出来るようになることが挙げられます。
たとえば、過去の購買データを分析することで、顧客の購買行動の特徴や潜在的なニーズを把握することができれば、顧客セグメントごとに適切なマーケティングを実施することができるようになります。
データに基づいて施策を行うので、結果の評価もしやすいという点も、マーケティングを行ううえでは重要なメリットの一つです。
データマーケティングの手順
ここからは、データマーケティングを実施するための手順をご紹介していきます。
データマーケティングを行うには、以下の5つのSTEPがあります。
- STEP1 目標設定
- STEP2 データ収集
- STEP3 データ分析
- STEP4 戦略策定、実行
- STEP5 実行結果の評価
それぞれについて解説していきます。
STEP1：目標設定
データマーケティングを始めるにあたって、最初に必要なことはデータマーケティングの明確な目標を設定することです。
たとえば、リード獲得を○○件、CV数○○件、売上○○円など、目標はさまざまです。
こういった目標が明確でないままマーケティング施策を走らせてしまうと、良い結果に結びつかない場合や改善するにも「何をしたらいいのか分からない」と迷子になってしまうことも考えられます。
そのため、まずは目標を設定することが重要です。
また、目標を設定する際は、なるべく定量的な目標を設定することが重要です。
そうすることで達成率を具体的な数値で可視化出来るので、達成率に合わせた戦略の検討がしやすくなります。
STEP2：データ収集
次に、設定した目標を達成するために必要となるデータを収集していきます。
たとえば、現状の仕組みでデータが収集できない場合、必要に応じてウェブ解析ツールを導入したり、CRMシステムに蓄積している顧客の情報を引っ張ってきたり、その他外部データソースなど、必要なデータを集めていきます。
また、データを収集する際は信頼性が高いデータを集めるように意識しましょう。
データそのものの質が低い場合、どんな正しい分析を行っても、正しい分析結果を得られることはありません。このことをデータ活用の世界では、「ガベージインガベージアウト」（ゴミのようなデータからは、ゴミのような結果しか得られない）といいます。
STEP3：データ分析
データを収集できたら、収集したデータを分析していきます。分析方法については、データの種類によって様々なので、社内のデータ分析担当者に相談してみるのもよいでしょう。
弊社ブログでもさまざまなデータ分析について解説しているので、自社で使えるデータ分析がないか確認してみてください。
データを分析することで、そのデータの持つ特徴やパターン、トレンドなどを把握することができます。
そうして得られたインサイトを、マーケティング戦略に活かしていきます。
ステップ4：戦略実行
分析結果で得られたインサイトを活用し、具体的なマーケティング戦略を策定していきます。
たとえば、ECサイトの運営企業が顧客の購買データを分析し、年齢、性別、購入頻度などで顧客をセグメント分けし、各セグメントに対して適切なキャンペーンを実施する、といった戦略が挙げられます。
セグメントごとに異なるニーズや購買行動があることも考えられるので、それらのセグメントごとに最適なキャンペーンを実施することで、CV率や顧客満足度の向上につなげることができます。
ステップ5：評価
戦略の実行後は、その実行結果を評価します。
STEP1であらかじめ設定したKPIを使いながら、戦略の効果を測定します。
達成率を見ながら、未達成の場合はなにが想定と違っていたのか、など細かく確認していき次のマーケティング施策の改善へとつなげていきます。
正しくデータマーケティングを行うことで、感覚的に行っていたマーケティングよりも、施策の的中率は高くなることでしょう。
しかし、データマーケティングを行ったとしても、必ずしも期待通りの結果にならないこともあります。
そうなったとしても、まずはちゃんと施策の実行結果を分析し、改善して再度実行といったように、何度もPDCAを回しながら最適な形に近づけていくことが大切です。
データマーケティングの注意点
よくある失敗例として、今既に持っているデータだけを起点に分析を行い戦略を決めていこうとするケースがあります。
データマーケティングの手順としては、まずは目標設定し、そこから必要なデータを集めていくという流れです。なぜ既に持っているデータからの分析ではダメなのかというと、既に持っているデータでは、目標達成に必要なデータが不足している可能性もあるからです。
そのため目標と目標達成に必要なデータを洗い出したうえで、もしデータが足りなければ収集するところから進めていく、といったデータマーケティングの流れに沿って行うことが重要です。
ビジネスにおけるデータマーケティングの活用事例
ここからは、具体的なデータマーケティングの活用事例についてご紹介します。
事例1：在庫最適化によるリスク軽減
アパレル企業を例に考えてみましょう。
商品である洋服を仕入れるとき、なんとなくで発注してしまうと、在庫として抱えてしまうリスクも高いです。逆に仕入れが少なすぎると、売り切れによる機会損失が発生しやすくなります。
そこで、過去の販売データやトレンドのデータなどをもとに、次のシーズンにはどの商品が売れるか、また1週間あたり販売数などを予測し、在庫管理を最適化していきます。
そうすることで、売り切れや過剰在庫のリスクを軽減でき、コスト削減にもつながります。
事例2：購買履歴にもとづくレコメンデーション
たとえば、ECサイトを運営している企業で、顧客の購入履歴を分析し、この商品を買っている人の多くはこの商品も買っている、といった傾向を見いだすことができれば、そういった商品をレコメンドする購入単価の引き上げにつながります。
事例3：サブスクサービスの離脱回避
とあるサブスクサービスを提供する企業において、顧客の利用データや行動データを分析することで、離脱リスクの高い顧客を特定することができます。
特定出来たら、その顧客に対して、離脱を防止するための特別オファーなどの提案を行うこと、離脱の回避につながり、LTVの向上が見込めます。
まとめ
データを容易に手に入れやすくなった時代だからこそ、データ活用をちゃんとできているかどうかが鍵になってきます。
これまで直感に頼ってきたマーケティングも、しっかりデータに基づいて行うことで、施策の成功率を高めることができます。
是非データマーケティングを実施してみてください。
