この記事では、データドリブンマーケティングのメリットや実施の手順、成功のコツを解説します。
- 目次
1. 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、大量のデータを活用してマーケティング戦略を立て、意思決定を行うマーケティング手法です。近年、多くの企業がデータドリブンマーケティングに注目しています。その理由や従来のマーケティングとの違いについて解説します。
1-1. 従来のマーケティングの違い
従来のマーケティングとデータドリブンマーケティングの大きな違いは、意思決定の根拠にあります。従来のマーケティングでは、経験や直感に基づいた施策が多く採用されました。しかし、データドリブンマーケティングでは、収集されたデータを分析し、その結果に基づいてマーケティング戦略を立案します。
データドリブンマーケティングは、客観的なデータに基づいて意思決定を行うことにより、精度の高いマーケティング活動を実現します。
1-2. データドリブンマーケティングが注目される理由
データドリブンマーケティングが注目される背景は、主に二つの背景があると考えられます。
一つ目の背景は、「消費者の購買行動が多様化している」という点です。オフラインの店舗やオンラインでの購入など、商品・サービスの購入経路は多種多様に存在します。オンラインに限定した場合も、SNSに投稿されたリンクからの購入やECサイトに直接訪問しての購入など、購入方法は複雑化しています。
こうしたマーケットにおいて、従来の直感によるマーケティングではお客様ニーズをうまく把握できません。そのため、消費者の購買データを収集・分析してマーケティング手法に反映させるデータドリブンマーケティングの重要性が増しているのです。
二つ目の背景は、「企業が得られるデータが多くなった」という点です。テクノロジーの進歩により、消費者の購買行動に関する膨大なデータを収集・分析できるようになりました。
さらにAIなどの進化によって、大量のデータから消費者の行動を分析し、事業戦略に反映させやすくなったのです。こうした点から、データドリブンマーケティングが企業にとって身近な存在となりました。
2. 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は三つに分けられます。
- 数値の根拠に基づいて意思決定できる
- データから課題・改善点が発見できる
- 費用対効果の高い施策を実行できる
それぞれのポイントを解説します。
2-1. 数値の根拠に基づいて意思決定できる
データドリブンマーケティングによって、大量のデータと先進的な分析技術を駆使することで、市場やお客様の実態に即した適切な意思決定が可能になります。数値の根拠に基づくこのアプローチは、従来の「直感」や「経験」に依存する方法と大きく異なり、より客観的で精度の高い戦略策定を実現します。
例えばお客様の行動データを分析することによって、特定のキャンペーンがどれだけ効果的だったかを正確に把握でき、次の施策に活かせます。
2-2. データから課題・改善点が発見できる
データドリブンマーケティングを用いることによって、データを通じて課題や改善点が明確化できます。
お客様の購買行動の変化、キャンペーンの反応率、ウェブサイトの訪問者数の増減など。こうしたデータを収集・分析することによって、どのような施策が効果的か（あるいは効果的ではないか）を客観的に判断できます。こうした分析を通じて、市場のニーズに合わない戦略や不十分な顧客体験などの問題点を発見し、改善策を立案・実行できるのです。
2-3. 費用対効果の高い施策を実行できる
データをもとにした分析を進めることによって、どのマーケティング活動が最も効果的かを明確に把握できます。これにより、不必要な広告費用の削減や、より効果の高い施策への投資が可能となるのです。
例えばお客様の商品購入経路を分析し、特定のターゲット層に対して最も反応が良い広告コンテンツやチャネルを特定できたとします。
- 広告A：投資額10万円 → 効果：500万円の売上
- 広告B：投資額5万円 → 効果：300万円の売上
こうしたデータから、マーケティングのROI（投資収益率）を意識した事業戦略を選択できます。
3. データドリブンマーケティングに取り組む企業事例
各企業がどのようにデータドリブンマーケティングを取り入れているのかを、事例から紹介いたします。
3-1. アマゾン
ショッピングサイト「アマゾン」は、特定の商品を選んだお客様に「あなたへのおすすめ」として関連商品を表示しています。こうした「レコメンド機能」は、ユーザーの検索履歴や購買履歴などのデータを収集し、そのデータをアマゾン独自の機械学習モデルが学習することによって成立しています。
レコメンド機能によって、顧客満足度やサイトの滞在時間の向上、コンバージョン率の改善などを実現しているのです（参照：「あなたへのおすすめ」はどう生成するの ? Amazon Personalize で簡単に実現する方法をグラレコで解説｜Amazon Web Services）。
3-2. 日清食品ホールディングス
日清食品ホールディングス株式会社は、コロナ禍における人々の生活様式の変化に対応するため、データ分析にもとづくターゲティングや販促を推し進めてきました。2021年度 第2四半期決算報告では、以下のような施策を実施したと報告されています。
- ID-POSデータを活用したクロスセルの促進
- デジタルサイネージを活用した売り場での商品アピール
- アプリを用いた販促
従来の性別、年齢といった属性にとらわれず、顧客の嗜好・購買パターンをデータから分析。消費者のニーズの細分化に対応したコンテンツを展開することによって、収益性の確保できる体制を構築しています（参照：日清食品HD 2021年度 第2四半期決算報告 p.17｜日清食品ホールディングス株式会社）
3-3. ユニバーサル・スタジオ・ジャパン（USJ）
ユニバーサル・スタジオ・ジャパン（USJ）を運営する合同会社ユー・エス・ジェイは、2015年1月より、データドリブンマーケティングに関するプロジェクトを開始。組織改革を進めつつ、Webチケットストアや公式Webサイトの大幅改修、公式アプリのリニューアルなどに取り掛かりました。
また、顧客IDやリアルタイムの行動データの収集・統合できるデータ基盤を構築。こうしたデータを、良質な顧客体験を提供できる仕組みを考案していきました（参照：USJはデータドリブンで顧客体験を進化させる｜株式会社ダイヤモンド社）
4. データドリブンマーケティングの手順
データドリブンマーケティングは、主に四つの手順で実施されます。
- KPIツリーの設計と重要な指標の決定
- データの収集
- データの可視化
- データ分析と施策の実行
4-1. KPIツリーの設計
データドリブンマーケティングの最初の手順として、KPIツリーを設計します。KPIツリーとは、KGI（重要目標達成指標）を達成するためのKPI（重要業績指標）と具体的な施策をツリー構造でまとめた図です。
この図では、「売上1,000万円/年の達成」をKGIに設定し、それを達成するために必要な指標（メインKPI）として「購入顧客数」「年間客単価」をピックアップしました。さらに、KPIを達成するために必要な指標（サブKPI）を設定して、必要な施策と目標値（活動KPI）を定めました。
データドリブンマーケティングを実施するとき、よくある失敗として「集めたデータをどのように活用すればいいかが分からない」というものがあります。データドリブンマーケティングは、集めたデータを適切に可視化・分析して、具体的な施策に落とし込むことが非常に重要です。
KPIツールを作成すれば、事業戦略の全体像を把握しつつ、集めたデータからどのような情報を抽出するのかを見える化できます。
4-2. データの収集
データ収集の段階では、お客様の行動パターン、購買履歴、ウェブサイトの訪問データなど、多岐にわたる情報を集めます。収集するデータの種類は、事前に定めたKPIツリーにもとづいて決定します。
| 求めるデータ | 収集方法 |
|---|---|
| 公式サイトの行動データ | ウェブ解析ツールを使用 |
| 購買履歴 | POSシステムを使用 |
| お客様属性 | アンケート調査、会員データベースから抽出 |
収集したデータは、この後に行う分析と施策の実行を行うための土台となります。したがって、正確なデータの収集がマーケティング成功の鍵を握ります。
4-3. データの可視化
「データの可視化」では、膨大な量のデータをグラフなどにまとめて、意思決定や効率的な施策立案をできるようにします。例えば、データの可視化では以下のようなアクションを行います。
- 販売データの可視化：時間の経過による売上の推移をグラフに表示
- お客様行動データの可視化：ウェブサイトの訪問数、各ページの離脱率などを表にまとめる
- キャンペーン効果の可視化：マーケティングキャンペーンの成果（メルマガの離脱率、購買率、継続率など）を一覧にまとめる。
データの可視化によって、マーケティング担当者や経営陣はどのマーケティング施策が効果を上げているのか、または改善が必要なのかを即座に判断できます。
4-4. データ分析と施策の実行
データ分析・活用と施策の実行では、収集したデータをもとに過去の施策の問題点などを洗い出し、次に行うべきマーケティング施策を立案・実行します。具体的には、分析したデータからお客様のニーズや行動パターンを把握し、その結果をもとに具体的なアクションプランを立てます。
施策の実行後、またデータとして収集して可視化、分析、施策の実行を繰り返していきます。このサイクルを継続的に繰り替えることによって、マーケティング施策の精度を高め、事業の成長へとつなげられるのです。
5. データドリブンマーケティングにおける15の指標
データドリブンマーケティングにおいて、KPIとなる指標は「サイト流入数」「顧客単価」などさまざまに存在します。ここではノースウェスタン大学 ケロッグ経営大学院のマーク・ジェフリー氏の『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』を参考に、15個の指標を紹介いたします。
| 指標 | 説明 |
|---|---|
| ブランド認知率 | 「車と言えばどのメーカーを思い浮かべますか？」などのアンケートから分かる、自社ブランドがどの程度認知されているかを示す指標 |
| 試乗（お試し） | お客様が商品を購入する前の「お試し行為（車の試乗、化粧品のお試しセットの申し込みなど）」に関する指標 |
| 解約率（離反率） | 商品・サービスの購入を中止（解約）した人の割合を示す指標。サブスクリプションなどのサービスでは、特に重要な指標の一つ |
| 顧客満足度 | お客様が抱いている商品・サービスに対する満足度を示す指標。主にアンケート調査などで調べる |
| オファー受諾率 | ダイレクトメールなどのオファーに応諾したお客様の割合を表す指標。具体的には、メールに添付したリンクのクリック率や、商品購入・イベント申し込みなどのコンバージョン率などを指す |
| 利益 | 収益から費用を差し引いた収益。もっともシンプルな指標の一つ |
| 正味現在価値（NPV） | ある事業に対してどれだけの価値が得られるのかを示す指標。現在の商品・サービスの価値から費用を差し引いて算出する |
| 内部収益率（IRR） | その施策によってどれだけの収益が得られるのかを示す指標。例えば「10%オフ」などのキャンペーンを行った際、内部収益率が10％を超えればその施策を実行する価値があると判断される |
| 投資回収期間 | その施策にかかった費用を回収するまでに必要な期間を表す指標 |
| 顧客生涯価値（LTV） | 一人のお客様が取引開始（商品購入）から取引終了（解約など）までに得られるトータルの利益を表す指標 |
| クリック単価（CPC） | インターネット広告などにおける、一回のクリックにかかる費用を示す指標 |
| トランザクションコンバージョン率（TCR） | お客様がインターネット広告をクリックして、商品・サービスを購入した割合を示す指標 |
| 広告費用対効果（ROAS） | 広告によって得られた収益を費用で割ることで求められる、投資対効果を示す指標 |
| 直帰率 | お客様がWebサイトを訪問して、最初にアクセスしたページから他のページに移動せず、サイトを離脱した割合を示す指標。直帰率をもとに、Webサイトの改善点を模索する |
| 口コミ増幅係数（WOM） | Webサイトのアクセスのうち、インターネット上でのシェア（口コミ）からサイト流入に至った割合を示す指標 |
参照：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｜ダイヤモンド社
6. データドリブンマーケティングで用いられるツール一覧
データドリブンマーケティングを成功に導くためには、適切なツールの選択が不可欠です。ここでは、主だったツールを一覧にして紹介します。
| ツール名 | 説明 |
|---|---|
| カスタマーデータプラットフォーム（CDP） | お客様のデータを収集・集約・蓄積させるツール |
| マーケティングオートメーション（MA） | データを用いたマーケティング活動の効率化・自動化を支援するツール |
| セールスフォースオートメーション（SFA） | 新規顧客開拓、商談、アフターフォローなど営業活動の効率化を支援するツール |
| カスタマーリレーションシップマネジメント（CRM） | お客様のデータや購買履歴などから、優良顧客の発見、関係強化をサポートするツール |
| ビジネスインテリジェンス（BI） | 企業の膨大なデータを分析して、意思決定を支援するツール |
| Web解析ツール | Webサイトの利用状況（滞在時間、直帰率など）を集計・分析できるツール |
7. 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の成功には、五つの重要なポイントがあります。
- トップダウンで体制構築を進める
- データの重要性を経営陣・現場で共有する
- 適切なKPIツリーを設計する
- スピーディ＋継続的にPDCAサイクルを回す
それぞれのポイントについて、詳しく解説していきます。
7-1. トップダウンで体制構築を進める
データドリブンマーケティングを導入するには、データを収集・分析して施策を実行するためのフローの構築や、システム採用などが必要です。これらをスムーズに実行するためには、トップダウンでのアプローチが欠かせません。経営陣がデータドリブンマーケティングの重要性を理解し、施策の推進を指示していきましょう。
7-2. データの重要性を経営陣・現場で共有する
データドリブンマーケティングを実行するには、経営陣や現場のスタッフがデータの重要性を理解しておく必要があります。正しいデータを収集できる環境と、データにもとづいた客観的な施策の立案・実行によって、はじめてデータドリブンマーケティングが機能します。
データドリブンマーケティングを導入するときは、定期的にワークショップや勉強会を開催し、データ活用への理解を深めていきましょう。
7-3. 適切なKPIツリーを設計する
データドリブンマーケティングを成功させるためには、第一段階である「KPIツリーの設計」が正しく行われているかが重要です。
- 自社のビジネスにおいて、適切なKPIが設定されていない
- KPIと施策がうまくひもづいていない
こうしたケースを避けるために、時間をかけてKPIツリーを設計していきましょう。
【ECサイトにおけるKPIツリーの設計】
- KGIを売上アップに設定した
- ダイレクトメールによる「オファー受諾率」をKPIに設定
- オファー受諾率を高めるために、「お客様の購入データから関心度の高そうな商品をレコメンドする」「より興味を引くコンテンツの制作」などの施策を実行する
7-4. スピーディ＋継続的にPDCAサイクルを回す
データドリブンマーケティングでは、データの収集・分析を通じて施策を実行していきます。つまり、施策の実行回数が増えれば効果検証できる頻度も高まるのです。データドリブンマーケティングは、スピード感を持ってPDCAサイクルを回すことで、施策の精度を高めやすくなることを覚えておきましょう。
さらに、このサイクルを中長期的に継続することによって、企業に多くのデータが蓄積され、さまざまな施策への応用にも活用できます。
8. まとめ
データドリブンマーケティングの活用によって、マーケティング活動の精度の向上が期待できます。今回紹介した手順や指標を用いて、従来よりも質の高いマーケティング施策を展開していきましょう。
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