データドリブン マーケティングのやり方や課題など徹底解説！

データドリブン マーケティングってなに？と思っているあなたに！

データドリブン マーケティングを実施したいけど、どうすればいいか分からない。。
あなたの疑問を解消するため、データドリブン マーケティングについて、サクッと、ギュッと濃厚にお伝えしていきます！

お仕事の成功や売上アップにも繋がるので、データドリブン マーケティングでお悩みの方は、ぜひこの記事をご一読ください

この記事は8分ほどで読めます

データドリブン マーケティングとは？

データドリブン マーケティングとは、データを重視し、分析を通じて得られた知見を基にマーケティング戦略を決定する手法です

具体的には、ウェブサイトやアプリなどから収集されたデータを分析し、顧客の行動パターンや嗜好性を把握します。これによって、顧客が興味を持つコンテンツや商品、サービスなどを推定し、それらに関連する広告をタイムリーに配信することが可能となります

また、データドリブン マーケティングは、キャンペーンの効果測定や施策の改善にも役立ちます。キャンペーンの成果を分析することで、どのような施策が効果的であったかを明確にし、今後の施策の改善点を洗い出すことができます

データドリブン マーケティングは、顧客のニーズを正確に把握し、最適なマーケティング施策を実施することができるため、企業の競争力を高めることができます。また、データ分析技術の進歩に伴い、より精度の高いマーケティング施策を展開することが可能になっています

データドリブンとは？

データドリブンとは、ビジネスやマーケティングにおいて、データを重視し、データ分析に基づいた意思決定を行う手法のことを指します

データドリブンは、主にウェブやアプリなどのデジタル媒体を活用し、大量のデータを収集し、それを分析することで、顧客や市場のトレンドや傾向を把握します。これによって、ビジネス戦略やマーケティング戦略をより正確に決定することができます

また、データドリブンは、試行錯誤や仮説検証に基づいたアプローチを採用するため、従来の経験に基づいた意思決定と比較して、より客観的かつ効果的な結果を生み出すことができます

データドリブンは、現代のビジネスにおいて不可欠な手法となっており、企業が市場競争力を維持するためにも必要です。さらに、AI技術や機械学習の進歩に伴い、より高度なデータ分析が可能になり、ビジネスやマーケティングの分野でのデータドリブンの活用がますます進化しています

これまでのデータマーケティングは「デマンドドリブン」だった

これまでのデータマーケティングは「デマンドドリブン」と呼ばれており、顧客のニーズや要望に基づいて、製品やサービスを開発し、それをマーケティングする手法を指します

デマンドドリブンは、顧客のニーズや要望を理解することが重要であり、それに応じた製品やサービスを提供することが求められます。この手法では、マーケティングの施策を決定する際に、顧客に関するデータを収集し、それを分析することが一般的です

従来のデータマーケティングは、顧客に対して製品やサービスを提供することに主眼が置かれており、そのニーズを満たすことを目的としています

しかし、近年では、デマンドドリブンに加えて、より進化した手法である、データドリブンが注目されており、データを中心に据えたマーケティング手法が求められるようになっています

データドリブンは、デマンドドリブンと比較して、より客観的かつ効果的な結果を生み出すことができます。つまり、ビジネスやマーケティングの施策を決定する際に、より正確なデータ分析を通じて、より効果的な意思決定が可能になります

「データ分析をすればデータドリブン」ではない

「データ分析すればデータドリブンである」という考え方は、誤解されている場合があります。データドリブンとは、単にデータを収集し分析することではなく、データを基にした意思決定を行うことを指します

つまり、ビジネスやマーケティングの施策を決定する際に、データを中心に据えて分析し、その結果を基にして効果的な意思決定を行うことが必要です

一方で、データ分析を行うだけで、それを基にした意思決定を行わなければ、本来のデータドリブンとは言えません。また、データ分析を行っても、分析結果が正しくない場合は、正しい意思決定をすることができません

したがって、データドリブンを実現するためには、正しいデータの収集や適切な分析方法を選択することが重要です。さらに、データ分析の結果を基に、適切な施策を決定し、実際に行動することが必要です

このように、データドリブンは、データを中心に据えた意思決定を行うことで、より効果的なビジネスやマーケティングを実現する手法であると言えます

データドリブン マーケティングのやり方

データドリブン マーケティングのやり方は以下の通りです

・目標設定
・データ収集
・データ分析
・戦略立案
・施策実行
・効果測定

目標設定

まずはマーケティング活動の目標を明確に設定します。例えば、新規顧客獲得数の増加、既存顧客のリピート率向上、ブランド認知度の向上などが考えられます

データ収集

目標に沿ったデータを収集することが重要です。データ収集の方法には、ウェブ解析ツール（Google Analyticsなど）を用いたウェブサイトやSNSのデータ収集、CRMシステムからの顧客情報の収集、アンケートやインタビューによる質的データの収集などがあります

データ分析

収集したデータを分析し、インサイトを抽出します。分析手法には、データの集計や可視化、相関分析、クラスタリング、回帰分析などがあります。これらの手法を駆使して、顧客の購買傾向や需要、競合状況などを把握します

戦略立案

分析結果をもとに、具体的なマーケティング戦略を立案します。例えば、ターゲット顧客の特性に合ったコンテンツ制作やプロモーション、顧客セグメント別のアプローチ、効果的なチャネルやタイミングの選定などが考えられます

施策実行

立案した戦略に基づいて、具体的なマーケティング施策を実行します。例えば、ターゲットに合わせた広告配信、メールマーケティング、SNS活用、イベント開催などがあります

効果測定

実施した施策の効果を測定し、その結果をもとに改善を行います。KPI（Key Performance Indicator）を設定し、定期的にデータを収集・分析し、施策の最適化を図ります

データドリブン マーケティングのメリット

データドリブン マーケティングのメリットとして、

・効果的なターゲティング
・顧客満足度の向上
・ROI（投資対効果）の向上
・継続的な改善

などが挙がります

効果的なターゲティング

データを分析することで、ターゲット顧客のニーズや行動パターンを正確に把握できます。これにより、適切なコミュニケーション手法やタイミングでアプローチすることができ、効果的なターゲティングが可能になります

顧客満足度の向上

データをもとに顧客のニーズに応えた製品やサービスを提供することで、顧客満足度を高めることができます。また、個々の顧客に合わせたパーソナライズされたコミュニケーションを行うことで、顧客との関係を強化できます

ROI（投資対効果）の向上

データを活用して効果的な施策を実施することで、マーケティング投資の効果を最大化し、ROIを向上させることができます。また、データをもとに施策の最適化を行うことで、無駄な投資を削減し、コスト効率を高めることが可能です

継続的な改善

データドリブンマーケティングでは、定期的にデータを収集・分析し、施策の効果を評価することが一般的です。このプロセスにより、継続的に改善を行い、マーケティング活動全体の質を向上させることができます

データドリブン マーケティング成功のポイント

データドリブン マーケティング成功のポイントとして、

・データの正確性を確保すること
・目標に合わせた指標を設定すること
・データを可視化し、分析結果をわかりやすく伝えること
・継続的な改善を行うこと

などがあります

データの正確性を確保すること

データドリブン マーケティングでは、正確なデータが重要です。そのため、データの取り扱いや分析については、十分な知識を持つことが必要です。また、正確なデータを収集するためには、データの収集方法や精度にも注意が必要です

目標に合わせた指標を設定すること

データドリブン マーケティングでは、目標に合わせた指標を設定することが重要です。例えば、売上の増加が目標であれば、ウェブサイトのアクセス数やコンバージョン率など、売上に直結する指標を設定する必要があります

データを可視化し、分析結果をわかりやすく伝えること

データドリブン マーケティングでは、分析結果をわかりやすく可視化することが重要です。グラフやチャートなどを用いて、データを分かりやすく伝えることで、改善のための具体的なアクションを起こしやすくなります

継続的な改善を行うこと

データドリブン マーケティングでは、施策を実施した後の分析結果を元に、改善を継続的に行うことが重要です。定期的にデータを分析し、改善点を見つけ出すことで、効果的なマーケティング施策を継続的に実施することができます

データドリブン マーケティングの注意点

データドリブン マーケティングの注意点として、

・データの偏りや誤った解釈に注意すること
・人間的な観点を忘れないこと
・過剰なデータ収集に注意すること
・組織の文化に合わせた施策を行うこと

などが挙がります

データの偏りや誤った解釈に注意すること

データドリブン マーケティングでは、データを正確に分析することが重要ですが、データに偏りがあったり、データを誤解釈した場合には、誤った結果が出てしまいます。そのため、データを収集する際には、正確さと信頼性を確保するための検証を行うことが必要です

人間的な観点を忘れないこと

データドリブン マーケティングは、データに基づいた施策を行うことが前提となりますが、人間的な観点を忘れないことも重要です。人々が何を望んでいるのか、何に興味を持っているのかなど、人間の感性を踏まえた施策を行うことが必要です

過剰なデータ収集に注意すること

データドリブン マーケティングでは、多くのデータを収集することができますが、過剰なデータ収集には注意が必要です。収集したデータが無駄になってしまったり、扱いにくくなったりする可能性があるため、必要なデータだけを収集し、処理できる範囲内に留めることが大切です

組織の文化に合わせた施策を行うこと

データドリブン マーケティングでは、データに基づいた施策を実施することが重要ですが、その施策が組織の文化やビジョンに合わない場合は、成果が出ないことがあります。そのため、組織の文化やビジョンに合わせた施策を行うことが必要です

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

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として、

・Google Analytics
・CRM（顧客関係管理）ツール
・A/Bテストツール
・BIツール

をご紹介します

Google Analytics

ウェブサイトのトラフィック解析において、Google Analyticsは定番のツールです。設定を行うことで、ウェブサイトの訪問者数やコンバージョン率、どのようなキーワードで訪問者がサイトに来たのかなど、様々なデータを収集することができます

CRM（顧客関係管理）ツール

顧客情報や購入履歴などを一元管理することができるCRMツールは、データドリブン マーケティングに欠かせないツールのひとつです。CRMツールを使って、顧客の嗜好性や購入履歴を分析することで、ターゲティング広告の精度を高めたり、リピート購入を促進したりすることができます

A/Bテストツール

A/Bテストツールを使って、複数のバリエーションの中から最適な施策を選択することができます。ウェブサイトのデザインや広告のテキスト、価格設定など、さまざまな要素をA/Bテストすることで、データに基づいた最適な施策を導き出すことができます

BIツール

ビジネス上の意思決定に必要なデータを収集・分析・可視化するためのツールです。代表的なものにTableau、Microsoft Power BIなどがあります

データドリブン マーケティングの事例

データドリブン マーケティングの事例として、

・P&Gジャパンの事例
・ドミノピザの事例
・スターバックスの事例

をご紹介します

P&Gジャパンの事例

P&Gジャパンは、データドリブンマーケティングを活用し、効果的な広告やプロモーション活動を展開しています。例えば、デジタル広告では、消費者のオンライン行動データを分析し、ターゲットに合わせた広告配信を行っています

また、販売データや消費者のフィードバックをもとに、製品開発やブランディング戦略を見直すことで、市場での競争力を高めています

ドミノピザの事例

ドミノピザは、オンライン注文のデータを収集し、配達時間や注文内容などのデータを基に、配達時間を短縮する施策を行いました。また、注文者に対してオンラインで注文した場合に限り、注文状況をリアルタイムで表示する仕組みを構築しました

これらの施策により、注文数や顧客満足度の向上につながりました

スターバックスの事例

スターバックスは、顧客の購買履歴やWi-Fiの利用履歴などのデータを収集し、そのデータを基に店舗のレイアウトや商品の陳列方法を改善する施策を行いました

また、スマートフォンアプリを活用して、顧客の注文履歴やスタンプカードの利用状況などを収集し、顧客の好みに合わせたおすすめ商品を提供する仕組みを構築しました。これらの施策により、顧客満足度の向上や売上増加につながりました

まとめ

それでは、まとめです

をお伝えしました

今回お話した、データドリブン マーケティングについて、効率的に学ぶには

「データ・ドリブン・マーケティング―――最低限知っておくべき15の指標」
データ分析を活用してマーケティングを成功させるために必要な15の指標について解説した本です

この本では、セグメンテーションやレコメンデーション、A/Bテストなどの実践的な手法に加えて、KPIの設定方法やデータの可視化方法についても解説されています

などの本がおすすめです
興味がある方は、ぜひ一度チェックしてみてください

それでは、また別の記事でお会いしましょう