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データドリブンマーケティングとは?導入のポイントや注意点を解説!

作成者: admin_dg|Feb 8, 2023 12:00:00 AM

デジタル化する市場で自社の競争力を高めるために、近年多くの企業がデータドリブンマーケティングを本格導入し始めています。

しかし、いざデータドリブンの実施を検討しても、社内にノウハウがなく、経営層の理解がとぼしいせいで予算が下りないなど、困っている担当者も少なくありません。

そこで今回は、今注目のデータドリブンマーケティングの基礎知識から実施手順、導入のポイントや注意点をご紹介します。

成果を出すためのデータドリブンの考え方を網羅的にご紹介しますので、まずはこの記事を読んで自社にどう活用できるかを検討してみましょう。

データドリブンマーケティングとは?

データドリブン(Data Driven)は日本語で「データ駆動(データによって動かされる)」と訳されます。

つまり、データドリブンマーケティングとは、客観的なデータに基づいて意思決定を行うマーケティング手法のことです。

人間のカンや経験に頼らず「データ主導」のマーケティングを行うことで、PDCAサイクルを効率化・高速化し、施策の成功率を向上させることを目的としています。

感情を排除して数字をもとに意思決定ができたり、顧客のニーズや市場動向をいち早く察知して自社の競争力を高めることができることが導入のメリットです。

顧客データの分析についてはコチラの記事もご覧ください。

なぜ注目されているのか

データドリブンマーケティングが今注目を集めているのは、従来に比べて企業が収集・蓄積可能なデータ量が格段に増加し、顧客の行動の「見える化」が進んだからです。

特にオンライン効果測定ツールが広く普及し、簡単にデータ収集から分析まで可能になったことは、データドリブンへの参入障壁を大きく下げました。

またデータドリブンマーケティングを導入すれば、企業側は顧客の興味や行動パターンを把握でき、顧客は企業からニーズに合った情報や体験の提供を受けることができるようになるため、お互いにWin-Winの関係を築くことができます。

このような状況も、企業のデータドリブンマーケティング導入を後押ししているといえるでしょう。

データドリブンマーケティングの実施手順

データドリブンを実際に導入する場合、決まった実施手順があります。

  • データ収集
  • データの可視化
  • データの分析・活用

という3ステップで解説しますので、それぞれのポイントをおさえておきましょう。

1.データ収集

まずはデータドリブンの最終目的である「KGI」を明確にし、達成までの道筋を細分化した「KPI」を作成します。その後、KGIやKPIに応じて、必要なデータを収集しましょう。

データは

  • 顧客の家族構成
  • 興味関心
  • 購入履歴や経緯
  • 利用満足度
  • リピート率

など様々ですが、基本的に個人に紐づけて管理します。

2.データの可視化

収集したデータは不要なものなど様々な情報が含まれており、ビジネスですぐに活用できません。そのため、まずはデータを自社で活用可能な形に加工しましょう。

人の手だけで膨大なデータを可視化するのはもはや不可能なので、自社の目的に合った

  • Web解析ツール
  • BIツール

などを選定し、活用することが求められます。

BIツールを使用したデータの活用についてはコチラの記事もご覧ください。

3.データの分析・活用

データの可視化が完了したのち、最初に設定したKGI・KPIに基づいてデータ分析を行います。

たとえば購入データを分析し「顧客Aは商品Bと商品Cを定期購入しているので、関連する商品Dにも興味を持つ」という仮説をたて、施策立案・実行するなどです。

このようにデータ解析処理を行い、

  • 課題
  • 仮説
  • 施策の発見
  • マーケティング施策の改善・立案

ができるようPDCAサイクルを回していきましょう。

 

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データドリブンマーケティング実施の4つのポイント

データドリブンマーケティングは、実施する際におさえておきたい考え方があります。ここでは4つのポイントに絞って解説しますので、確認しておきましょう。

データドリブンできる組織の構築

データドリブン導入を成功させるためには、現場の理解や組織体制づくりが欠かせません。

なぜならデータドリブンは社内の意思決定プロセスを丸ごと変えてしまうため、無理強いすると現場の反発を招いてしまうからです。

また、データ分析をスピーディに行うために

  • 社内に点在するデータを一元化
  • フォーマットを統一するためにも社内全体の協力体制

が不可欠です。

経営層からのトップダウンで取り組むなど、会社全体でデータドリブンができる組織の構築を行うようにしましょう。

データの重要性を理解する

データドリブンはただデータを収集するだけでは意味がなく、データ分析からPDCAを回し、施策を最適化し続けてはじめて成果につながります。

そのためには、経営層にデータの重要性を周知し、

  • 必要なリソース
  • コストの配分
  • 業務の優先順位

などを理解してもらわなければなりません。

「データ」を漠然としたイメージのまま扱うのではなく「自社のKGI達成に必要なデータの種類や量を上層部に明示する」「分析結果を経営層にわかりやすくシェアする仕組みをつくる」など、理解を得るための努力は惜しまないようにしましょう。

適切なKPIツリーを設計

KPIツリーとは、最終目標であるKGI達成に必要なKPIをブレイクダウンしたものです。KGIから逆算して中間目標を設定し、ゴールまでのプロセスを明確にします。

たとえばKGIが「売上〇%向上」であれば、KPIは「新規顧客〇名獲得、商品を〇個販売、平均単価を〇円向上」などより具体的なゴールを設定しましょう。

このとき、KPIとKGIがきちんと結びついており、目的を果たせるKPIツリーが作成できているかを必ず確認しなければなりません。

なぜならもしKGI「売上〇%向上」だからとKPIで「クーポン配布」を行うと、一時的には売上が上がったとしても長期的に見て全体のマーケティングの最適化にはつながらず、結果的にKGIを達成できなくなってしまうからです。

まずは社員全員が理解しやすいシンプルなKPIツリーを設定し、社内全体で取り組んでゆく姿勢が重要です。

KPIの設計方法についてはコチラの記事もご覧ください。

PDCAサイクルのスピードを高速にする

データドリブンでは、仮説と検証のPDCAサイクルを繰り返しながら何度も施策を改善することで、徐々にマーケティングを最適化します。

施策の成功率を上げるためにも、できるだけPDCAサイクルを効率化し高速で回すことができる環境整備が重要です。

たとえばレポート作成の自動化などの業務効率化はもちろん、マーケティング担当者とは別にデータドリブン専任担当者をたてるなど、無理のない体制を構築しましょう。

データドリブンマーケティング導入の注意点

データドリブンマーケティングの導入で、社内で把握しておきたい注意点をご紹介します。

過去の成功体験にこだわらない

データドリブンはデータに基づいて意思決定をするため、過去の成功体験や今までうまくいっていた手法、慣習などを一度すべて捨て去る必要があります。

急にデータの取り扱い方法が変わると現場の社員は混乱しやすいため、事前にデータドリブンマーケティング導入の重要性を全社で共有し、新しい施策を実施するという共通認識を作っておくようにしましょう。

必要なデータの収集計画をたてる

何も考えずにデータを収集していると、いざ分析するタイミングで「不要なデータばかり溜まっていた」といった問題が発生しがちです。

漠然とデータを集めるのではなく、KGI達成に必要なデータをどの形式で収集するか具体的に計画をたてておかねばなりません。

データドリブンにとらわれすぎない

データドリブンは感情や経験を入れずに意思決定を行う手法ではあるものの、データ以外も情報を完全に排除してしまうわけではありません。

人間の柔軟な考え方が、有効な施策の手がかりになることもありえます。

どのようなデータも結局扱うのは人間なので、データドリブンにとらわれすぎないように気をつけましょう。

まとめ

今注目を集めているデータドリブンマーケティングですが、

  • 社内の理解不足
  • 運用ノウハウがない

など、導入には苦労がつきものです。

特に、データドリブンにはデータの取り扱いや分析に専門知識が必要になるため、自社のみで解決しようとしても一筋縄ではいきません。

もしデータドリブンマーケティングの運用でリソース不足にお困りでしたら、「デジマ女子」までご相談ください。
KPIツリーやPDCAサイクルの構築など、まずは一緒にデータドリブン運用を軌道に乗せることを目標にしませんか。