デジタルマーケティングソリューション

データドリブンマーケティングに必要なことと、実施手順

前回は「データドリブン」の意味と現在のマーケティングにおける意義などについて説明しました。

復習しておくと、データドリブンとはさまざまな顧客データを基にして、マーケティングなどの戦略や、一つひとつの行動（顧客へのアプローチなど）を判断するビジネススタイルを意味します。

今回は、データドリブンマーケティングを実現するために必要なことは何か、また具体的にどのようなデータをどのように集めるかといったことをテーマに、話を進めていきます。

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デジタルマーケティングソリューション

お客様を中心としたマーケティングの取り組みに、各種プロダクトやサービスを効率的に運用。企業にも、消費者にも、価値を提供できるSIベンダーならではのデジタルマーケティングソリューションです。

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データドリブンマーケティング実施の手順

コンピューターのハードウェア能力向上やソフトウェア解析技術の進歩により、データの効率的かつ効果的な活用が可能になりました。従来のような人力の勘や経験に頼らず、まさにデータを判断基準として動くマーケティングを実現できるようになったと前回紹介しました。

では、実際にデータドリブンマーケティングを実行するにはどういった要素を揃え、どういった手順で進めればいいのでしょうか。大枠でいうと、「データ収集」→「データの可視化（加工）」→「データの分析」→「施策や行動計画の策定」→「施策や行動計画の実施」→「効果測定」 という流れで進め、PDCAを回していきます。

以下に細かく見ていきましょう。

まずはデータ収集が大前提

データドリブンのビジネススタイルを導入し、成功に結びつけるには、まずなんといってもデータを収集しなければなりません。マーケティングで活かせるデータは、業界や業務によっても異なりますが、一般的には顧客の購入履歴、購入に至るまでの経緯、利用満足度、リピート率、家族構成、交友関係、興味・関心などが挙げられます。

こうしたデータには、購入に直接結びついた履歴だけでなく、Webサイト内での閲覧・離脱といった行動、SNSにおける投稿から把握できる顧客の好みや人間関係、さらにはWebフォームを使って集める意見や要望のアンケートなども含まれます。

また、これらの情報を個人に紐づけて管理する必要があります。オムニチャネル化された顧客の購買、行動を一意に紐づけるには、サービス・コンタクトポイントを横断した会員IDやCRMなどの整備も重要となります。

たとえば、この顧客Aは商品Bと商品Cを定期的に購入しているというデータがあれば、関連する商品Dにも興味を持つだろうといった推測を導き出し、商品Dに関するアプローチを集中的に行うことが可能になります。こういったアプローチは人間による判断を基にこれまでもなされていたわけですが、データの後ろ盾を持つことで、さらに精度が高く効果も期待できるマーケティング活動に結びつけることができます。

また、商品Eを購入した顧客F、GとSNSの趣味グループでつながりのある友人Hは、同じ商品Eに興味を持つ可能性があると考えて、新規顧客開拓につなげることもできるでしょう。

データ収集には、当然ですが、まずデータを集めるための受け皿を持っていることが大前提です。データ収集の受け皿としては、POSシステム、顧客管理システム（CRM）、あるいは前述のようにWebサイトやSNSなどがあります。コールセンターなどに集まる声を記録したものも、もちろんデータとして活用できます。

これらの受け皿は、既存のものがあれば利用することも可能ですが、ない場合は用意しなければなりません。また、IT化を順次整えてきた企業では、さまざまな顧客関連情報が多様なシステムに分散しているケースが多く見られます。この場合は、データを一元的に管理するためのデータウェアハウス（DWH）やDMP（データマネジメントプラットフォーム）を導入し、収集したデータを集中管理するシステムの構築も考えるべきでしょう。

データを可視化する

続いて必要なのは、収集したデータを分析しやすいように加工する作業です。

データ収集の大元となるビッグデータは、ビジネスで即、有効活用できるものばかりとは限りません。むしろさまざまな形式・内容が含まれており、整理しなければ利用価値さえ判然としない、まさに玉石混交のカオスのようなデータの塊です。そこからデータを活用できる状態を作るために、加工する手間が必要になるのです。この工程は、混沌としていたビッグデータを自社で活用可能なものとして可視化する手順だといえます。

可視化の作業にはツールが必要になります。膨大なデータ処理を人力のみで行うのは、もちろん現実的ではないからです。データドリブンで使うツールとしては、Web解析ツール、BIツールなどが挙げられます。これらの詳細については次回解説します。

データを分析・活用する

そして可視化（加工）が済んだデータが、ようやく分析の対象になります。

テーマに基づいて分析を行い、さらに解析処理を加えた結果、課題、仮説、施策を見出し、実際のマーケティング施策立案や行動計画策定に役立てることができます。

こうしたデータ処理作業を自社で行うには、分析とそこから有用な要素を導き出すスキルやノウハウが求められます。この作業を担う人材が、データ分析・活用の専門家である「データサイエンティスト」や「データアナリスト」です。

データサイエンティストやデータアナリストには、データベースの運用やデータ処理・分析スキル、統計の知識などに加え、求める業務の内容に応じて適切な結論や提案を導き出すために、ビジネスやマーケティングの知識も必要です。自社にそういった専門スキルを持つ人材がいない場合は、人材を登用する、あるいは自社で育成する必要性も出てくるでしょう。

ただ、現在こうした技術を持つ人材は引く手あまたで不足気味ですし、自社での育成には時間やコストもかかります。いうまでもなく一朝一夕に身につくスキルでもありません。そのため、データドリブンマーケティングの実施には、人材の準備にある程度の時間をかけて臨むことが求められます。

さて、ここまできたら、あとはデータドリブンで導き出された要素を検討し、データサイエンティストやデータアナリストといった専門の人材のスキルを活用して具体的なアクションプランを考案します。そのプランを広告・宣伝など現実のマーケティング活動に落とし込み、プランを実行した結果を効果測定して、さらにPDCAを回すことで改善を進めていきます。