近年、「データドリブン経営」や「データドリブンマーケティング」など、「データドリブン」という言葉が多くの場で使われるようになりました。しかし、「データドリブンの意味を理解していない」、「データドリブンを実現するためにどのような手順を踏めばよいかわからない」という方も多くいるのではないでしょうか。そこで本記事では、データドリブンの意味から、データドリブンを実行するためのステップ、データドリブンを支える強力なツールについて詳しく解説していきます。

 

1. データドリブンとは?

データドリブン(Data Driven)とは、KKD(勘、経験、度胸)だけに頼るのではなく、売上データやWebアクセスログデータなど様々な種類のデータを収集/蓄積し、そのデータの分析結果をもとに、課題解決のための施策立案やビジネスの意思決定などを行う業務プロセスを指します。

2. データドリブンマーケティングとは?

データに基づいてマーケティングを組み立てることをデータドリブンマーケティングといいます。

マーケティングを効果的に行うには、市場動向データや市場を支えるユーザーの価値観や行動データをできる限り正確に拾い上げ、顧客理解を深めることが重要です。データを意思決定材料の一つとして活用することでKKD(勘、経験、度胸)だけに頼ることのない、データドリブンマーケティングが実施できるようになります。

3. なぜデータドリブンが重要なのか?

データドリブンの重要性が注目されるようになった要因として、大きく2つ挙げられます。

マーケティング技術の発展とデータの可視化

1つ目は、ビッグデータやデジタルマーケティング技術の発展に伴い、様々なデータを可視化することができるようになったことが挙げられます。企業は、可視化したデータを分析し、より費用対効果の高いアクションにつなげられるようになりました。費用対効果の高いアクションをとることができれば、それだけ売上拡大や利益率の改善につながります。

顧客行動の複雑化

2つ目は、顧客行動が複雑化したことが挙げられます。企業も個人もWebとリアルを複雑に行き来しながら購買に進んでいきます。「集客」→「見込み客化」→「顧客化」→「顧客維持・優良顧客化」というフェーズそれぞれに無数の選択肢があります。もはや、データなくしてどのアクションを選択すべきか、費用対効果を計るかが非常に困難になっているのです。

以上2つの点から、以前より、ビジネスにおいて様々なデータに基づいて判断・アクションするということは行われていましたが、近年、あらためてデータドリブンマーケティングが注目・重要視されています。

4. データドリブンのメリット

企業経営において、重要性が増しているデータドリブン。では、そのデータドリブンを実施する3つのメリットについて解説します。

4-1. メリット①:顧客のニーズを把握できる

顧客が求めているニーズを理解して経営を行うことは非常に重要になります。既存の商品やサービスの改善だけでなく、キャンペーンなどの企画もデータから分析した顧客ニーズや行動に合わせて戦略的に行うことで、より売り上げに繋げることが出来ます。

4-2. メリット②:精度の高い意思決定ができる

データを主軸とした意思決定は、長年積み重ねられてきた経験を元に意思決定をするよりも客観性が確保できます。データから考えられる強固なロジックを元に経営を行うことで、誤った方向にいくことを防止できます。

4-3. メリット③:スピード感のある意思決定ができる

長年積み重ねられてきた経験や勘を元に行う意思決定には、そもそも経験や勘を積み上げるために、多大な時間が必要になります。データドリブン経営では、すでにあるデータを元に客観的な判断を下して経営していくために、スピーディに経営していくことができます。

5. データドリブンマーケティングを実現する方法・プロセス

変化の早い時代に対応するには、データドリブンを実現させる必要があります。具体的にどのようなステップを踏めば良いのか、データドリブンを実現させるための4つのプロセスについて解説します。

1. データ収集

データドリブンはデータを収集することから始めます。 しかし、データであればどのようなデータでもいいというわけではありません。データにはさまざまな種類があり、量も膨大です。そのすべてを集めるのは、時間がかかってしまい非効率です。そこで重要になるのが「データを使って何をするのか」という目的をはっきりさせることです。データを活用して顧客の行動を分析し、マーケティングに役立てたいのであれば、 Web サイトのデータや顧客の購買履歴といったデータを集めるべきです。 また、実店舗の商品の陳列を最適化したいのであれば、店内の顧客動線や商品の売れ行きに影響する天候、気温などのデータを収集する必要があるでしょう。

2. データの可視化

収集したデータは、そのままの状態では役に立ちません。データを分析するために、データを加工して可視化する必要があります。この際に役立つのがBI ツールです。BIツールはデータを加工、集計し、可視化して見やすく表示してくれます。

データ量が少なければ、Excel などを活用して手動でデータの形を整えられるかもしれませんが、ビッグデータと呼ばれるような膨大なデータを扱うとなると、手動では難しくなります。効率よく作業したり、ミスの発生を防いだりするためにも、BIツールなどのツールの導入をおすすめします。

3. データ分析

データを可視化した後はデータ分析を行います。データの中には、一見すると関係がないように見えて、実は関連しているデータもあります。そのようなデータの関連性を分析し、ボトルネックを特定したり、意思決定を行うための情報を導き出したりするのが、データ分析の目的です。

4. アクション・意思決定

データ分析によって導き出された結果をもとに、意思決定やアクションを行います。ポイントは、最終的な意思決定を行うのは、あくまでも人だということです。いかにデータを収集し、可視化、分析を行っても、その結果が正しい意思決定やアクションにつながらないのでは意味がありません。その意味で、最終的に重要になるのは、社内にデータカルチャーが浸透しているかどうかです。データにもとづいて組織運営やビジネスを行っていくというカルチャーが浸透していれば、収集したデータを十分に活用でき、データドリブンを実現することができるでしょう。

 

6. データドリブンマーケティングを実現するためのツール・システム

収集したデータを統合・可視化し、分析するためには、専用のツールが必要となります。膨大なデータを手動で整え、分析することは現実的ではありません。そのため、データ活用に取り組んでいる企業の多くは、データドリブンを支援するツールやITサービスを導入しています。そこで、よく導入されるデータドリブン支援ツールを紹介していきます。

CDP(カスタマー・データ・プラットフォーム)

CDPは、カスタマー・データ・プラットフォームの略で、顧客データを収集・集約・蓄積する役割を担っています。CDPで収集できるデータは、Webサイト上などで企業と顧客との直接的に関わった顧客データです。これを1st Party(ファーストパーティー)データと呼びます。ここでいう顧客データとは、住所、氏名、電話番号などの個人情報に加え、行動データや属性といったデータも含まれます。これらのデータは、別々のシステムやデータベースでバラバラに管理されているケースも少なくありません。CDPはこれらを集約し、より詳細な分析を可能にします。

DMP(データマネジメントプラットフォーム)

DMPは、企業が収集した顧客データや、インターネット上のアクセスログなどを分析し、活用するためのプラットフォームです。なかでも、自社で収集したデータに基づくものを「プライベートDMP」と呼びます。

<CDPとプライベートDMPの違い>
CDPとプライベートDMPは、自社で収集したデータを管理して分析するという共通点があります。「CDP≒プライベートDMP」という関係性ですが、プライベートDMPのほうがより広義な意味を持ちます。(「カスタマー」という言葉が使われているとおり、CDPは顧客個人情報にさまざまなデータを紐づけるという方式のものです。)
CDPやプライベートDMPのデータは自社の顧客に基づくものであるため、マーケティングの実施に欠かせません。広告分野においても積極的に活用されるなど、データドリブンにおいて重要な支援ツールといえます。

MA(マーケティングオートメーション)

MAとは、収益向上を目的としてマーケティングの作業や実行フローを自動で行うツールです。主に、購入見込みのある顧客情報を管理して、購入や受注につなげるために使用されます。たとえば、顧客の名前やメールアドレスをMAに取り込むと、あらかじめ作成したメール文面に顧客毎に応じたメールを自動的に送信することができ、顧客の獲得に役立ちます。このツールにより、マーケティング業務の一部を自動化することが可能です。

CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)

CRMの原義は、顧客との関係を強化するマネジメント手法のことです。ただし、一般的には顧客関係のマネジメントを強化するための支援ツールとしての意味もCRMに含みます。顧客のパーソナルデータのほか、購買履歴やクレームといった情報の管理、分析を通じて、優良顧客への効果的なアプローチを支援するのが特徴です。

Web解析ツール

Web解析ツールは、自社のWebサイト上でのユーザーの行動や、検索結果でのウェブサイトの位置などを可視化してくれるツールです。専用のタグの設置や簡単な設定をするだけで、PV(ページビュー)数やUU(ユニークユーザー)数、直帰率など、サイトの訪問者数や行動データを細かく集計・分析できるのが特徴です。WebサイトのCV数アップや売上向上につながる課題を見つけるために、サイト訪問者の特性や行動を分析したり、マーケティング施策の効果検証をしたりするのに役立ちます。Webサイトを通じたマーケティング施策を行うのであれば、導入が必須となるでしょう。

SFA(セールスフォースオートメーション)

営業管理システムとも呼ばれるSFAは、営業プロセスや営業の進捗状況をチーム全体で管理し、効率化を図るためのツールです。案件の管理や営業レポートの作成など、営業を効率よく実施し、管理するための機能を備えています。また、コール数や成約につながった面会の件数、成約率などを把握できるため、データを分析して営業における課題などを抽出するのにも役立ちます。

BI(ビジネスインテリジェンス)

BIは、企業に蓄積されたさまざまなデータを分析・可視化するツールです。BIを利用することで、経営管理やマーケティング業務、売上のシミュレーションなどビジネスの意思決定に役立てることができます。どれだけマーケティング施策を行ったとしても、その効果が正確に分からなければ、効果的なマーケティング施策を実行することが出来ないので、データドリブンマーケティングの重要さが増している中、BIツールの注目度も高まっています。

弊社が提供しているマーケティングツール『b→dash』は、マーケティングプロセス上に存在する全てのビジネスデータを、ノーコードで、一元的に取得・統合・活用・分析することが可能であり、データドリブンマーケティングの実現に最適なツールとなっています。

7. よくある失敗や課題

データドリブンマーケティングにおける失敗や課題を3つ紹介していきます。

① 様々なツールを活用する必要があり、費用がかかる

「5.データドリブンマーケティングを実現するためのツール・システム」でも紹介したように、データドリブンでマーケティングを行うためには様々なツールを活用する必要があります。そのため、データの収集から活用まで、一通りツールを用意しようとすると高額な費用が発生してしまいます

一通りツールを揃えてみたものの、思った成果を上げることが出来ず、投下した費用が割に合わないということもよくあるため、現状の課題を明確にして、必要な機能を吟味した上で、ツールを選定するようにしましょう。

② IT人材を確保する必要がある

データドリブンマーケティングを行うためには、店舗で取得した売上データや、webサイトのアクセスログのデータなど、様々なところで取得したデータをつなぎ合わせたり、比較したりすることが必須です。また、取得した1次データは、表記ゆれがあったり、データの欠損があったりして、そのまま分析や施策に利用するためには都合が悪いことがほとんどです。このような背景から、データを分析や施策に活用するためには、SQLというプログラミング言語を用いたデータの加工、統合が必要で、高度なプログラミングスキルを持った人材を確保する必要があります

データを取得できる環境を構築したにも関わらず、IT人材が不足していることによって、取得したデータをマーケティング施策に活かすために多くの時間がかかってしまい、PDCAのサイクルが遅くなることで思った効果があげられないといった事例が散見されるため、取得したデータを加工、統合できるIT人材の確保はデータドリブンマーケティングの実現のために必須になります。

③ データを見ても具体的な改善施策や意思決定に繋がらない

データドリブンを実行していくためには、データを取得するだけでは不十分で、取得したデータを可視化して分析しないと意味がありません。そのため、「データサイエンティスト」や「アナリスト」、「データアーティスト」と呼ばれる人材のスキルが求められます。具体的に求められるスキルとしてはいかが挙げられます。

[求められる主なスキル]
・ビジネスモデルへの深い理解
・ロジカルシンキング
・データ分析手法の知識
・統計学の知識
・データベース、データ処理の基礎知識
・マーケティング知識 など

様々なツールを導入してデータ分析を行える環境を構築しても、それをマーケティングに活かせなければ元も子もありません。データドリブンマーケティングを成功させるためには、データ分析やデータ活用、マーケティングに強い人材を確保する必要があります

8. まとめ

データドリブンの意味や重要性から、データドリブンを実行するためのステップと実現するために必要なツール、またデータドリブンを実行する中でよくある失敗や課題について解説してきました。データドリブンの重要性や実現方法について理解が深まったのではないでしょうか。ただ、データドリブンの重要性は認識しているものの、「6.よくある失敗や課題」で挙げたように、費用面、IT・データ分析人材の不足といった課題があり、実現まで至っていない企業も多く存在していると思います。

b→dashではデータドリブンマーケティングに必要な機能を1つのツールで網羅しているため、複数のツールを契約する必要がなく、安価にデータドリブンマーケティングを実現できます。また、ノーコードでデータの加工、統合が行うことができ、担当のコンサルタントがデータ分析までサポートするため、IT・データ分析人材を確保する必要もなく、より効率的にデータドリブンマーケティングを実現することができます。ぜひ一度検討してみてはいかがでしょうか。

Editor Profile

  • Marketics 編集部

    ユーザーデータ・広告データ・購買データなど、マーケティングプロセス上に存在する全てのビジネスデータを、 ノーコードで、一元的に取得・統合・活用・分析することが可能なSaaS型データマーケティングプラットフォーム「b→dash」が運営する マーケティングメディア「Marketics」の編集部。インタビュー記事やノウハウ記事を定期的に発信しています。

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弊社が提供しているマーケティングツール『b→dash』は、マーケティングプロセス上に 存在する全てのビジネスデータを、ノーコードで、一元的に取得・統合・活用・分析する ことが可能なSaaS型データマーケティングプラットフォームであり、BtoC業界を中心に、様々な業種・業態のお客様にご導入頂いております。