データドリブンとは？マーケティングに必要な理由と活用する手順

マーケティング戦略を考える際、データの活用が重要になってきます。マーケティングを効果的に行うためのデータを収集・分析し、その結果を経営戦略に取り入れることを「データドリブン経営」といい、今や多くの企業で実践されているものです。

この記事では、データドリブンの意味や必要な理由、活用する手順、メリットとデメリットなどを解説します。また、データドリブンマーケティングのツールも紹介しますので、参考にしてください。

データドリブンとは

データドリブンとは、収集・分析したデータを基に、経営やマーケティングの意思決定を行うことです。

データに基づき行動することを「データドリブン」、データドリブンを活用したマーケティングを「データドリブンマーケティング」と呼んだりします。

売上データやWeb解析データ・マーケティングデータなど、企業が関わるあらゆるデータを収集、分析することで、根拠を示せる企画の提案や意思決定が可能になります。また、データドリブンを利用すれば、施策を実施した後の検証も行いやすいです。

データドリブンが必要な理由

データドリブンが必要になった理由は「顧客の購買行動が複雑化したこと」「デジタルマーケティング技術が進化したこと」が挙げられます。

まずは、データドリブンが起業経営の手法として注目されている理由、その必要性について見ていきましょう。

顧客の購買行動の複雑化

データドリブンが必要になったのは、顧客の購買行動が複雑化したからです。

以前は、オフライン中心だった購買行動が、現在はオンラインとオフラインを行き来するようになりました。

オフラインでは、カタログや雑誌、チラシ、テレマーケティング、セミナー。オンラインでは、ホームページ、Web広告、メルマガ、SNS、口コミサイト…。

こうしたオフラインとオンラインの情報を相互に参考にし、顧客は購買行動をとるようになりました。

店頭でカタログを手に取り、商品の説明を受け、価格を確認し購入の意思決定をしていた顧客行動は、今では店舗に足を運んだ時点で、すでに購入の意思決定が終わっていることも少なくありません。ネットで情報収集を行い、製品の比較や口コミの確認を済ませているからです。

また、店舗に足を運んだあと、商品の購入自体は、ネット通販を利用するといったことも考えられます。

消費者の購買モデルのプロセスも「AIDMA」「AISAS」「AISCEAS」と、どんどん複雑になっています。

AIDMA（アイドマ）

消費者の購買行動プロセスのモデルの1つ。下記の頭文字を取ったものです。
→ Attention（注意）
→ Interest（関心）
→ Desire（欲求）
→ Memory（記憶）
→ Action（行動）

AISAS（アイサス）

消費者の購買行動プロセスのモデルの1つ。下記の頭文字を取ったものです。
→ Attention（注意）
→ Interest（関心）
→ Search（検索）
→ Action（行動）
→ hare（共有）

AISCEAS（アイシーズ・アイセアス）

消費者の購買行動プロセスのモデルの1つで、特にWebでの購買心理プロセスを細分化したもの。下記の頭文字を取ったものです。
→ Attention（注意）
→ Interest（関心）
→ Search（検索）
→ Comparison（比較）
→ Examination（検討）
→ Action（行動）
→ Share（共有）

こうした、顧客の購買行動やニーズが複雑化するなかで、どのようなマーケティング戦略をするかを見定めるために、データドリブンによるデータ分析と効果測定が必要となります。

デジタルマーケティング技術の進化

デジタル技術が進歩したことで、売上データやWeb解析データ・マーケティングデータなど、企業経営に関するデータを可視化、整理することができるようになりました。

このデータを収集、分析することで、根拠を示せる企画の提案や意思決定、費用対効果の高い施策が可能となります。また、今後AI技術の進化によって、より精度の高い分析を効率的に行えるようになってくるでしょう。

こうしたデータ解析を導入する企業が増えてきているため、今後データドリブンの活用はより一層重要となってくることが予想されます。

データドリブンをマーケティングに活用する手順

データドリブンをマーケティングで活用するには、どのような手順で行えばいいのでしょうか。これから、「データの収集」「データの可視化、分析」「アクションプランの策定、実行」という手順を具体的に解説します。

データの収集

データドリブンに取り組むためには、分析するためのデータが必要になります。顧客の行動や情報を収集していくための仕組みが必要で、それに適したツールの活用が不可欠です。社内にデータがない場合は、POSシステムや顧客管理システムなど事業に必要なシステムの導入が必要です。

すでに社内にデータがある企業でも、データが各部署に散在している場合は、それらのデータを一元管理することも大切です。

データの可視化

収集したデータを分析しやすいように加工する必要があります。収集してきたデータのなかには、データとして価値のないものや、分析に必要のないものも混ざっているので、データを可視化する作業が必要になります。

この作業を人力で行うのは現実的ではありませんので、BIツールやWeb解析ツールなど、各種ツールを活用して、グラフや図として視覚的に理解できるように処理を行っていきます。

データの分析

データが可視化できたら、具体的な分析に入っていきます。可視化されたデータを元に、達成したい目的、目標に対して、どこに課題があるのかを明確させていきます。

データの分析について、データアナリストなどデータ分析ができる人材の確保が難しい場合は、分析機能のあるBIツール等で行うことができます。

アクションプランの策定、実行

達成したい目標と、データの分析で浮かび上がってきた課題に対して、アクションプランを策定します。

事業規模に見合わないプランは、リスクともなり得るので、アクションプランの策定はツール任せにはできません。自社の事業規模や経済状況、社会情勢なども踏まえてプランをつくる必要があります。

アクションプランの策定ができたら、それを実行に移します。その際、効果検証は必ず行うようにしましょう。アクションプランに対して、KPIを設定し、PDCAを回すことで精度を高めていき、より効果的なデータドリブンを行えるようになります。

データドリブンマーケティングを進めるためのツール

データドリブンマーケティングを進めていくうえで、それをサポートをしてくれるツールやサービスがいくつもあります。企業の業種や目的に応じて、選ぶ必要はありますが、ここでは多くの企業が導入している代表的なツールをご紹介します。

マーケティングオートメーション（MA）

マーケティングオートメーション（MA）は、獲得した見込み客のデータを一元管理し、メールやWebサイトなどでのマーケティング活動を自動化してくれるツールです。

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顧客管理システム（CRM）

顧客管理システム（CRM）は、その名の通り、顧客の個人情報を管理するツールです。

氏名や住所・電話番号などを含めた個人情報と共に、購買履歴や購買金額、ポイント使用率、返品・クレーム履歴などの顧客データを全て扱います。

顧客のニーズに合った購買行動を促し、関係性を強化できるため、マーケティングにおけるアクションプランを考えるだけでなく、顧客にとって良い商品やサービスを提供するための手助けにもなります。

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データマネジメントプラットフォーム（DMP）

データマネジメントプラットフォーム（DMP）は、外部企業が提供するパブリックデータや、社内データを管理・分析するための仕組みです。

消費者の嗜好性や興味、関心を把握することで、商品開発や新規顧客の獲得につなげていきます。

Web解析ツール

Web解析ツールは、自社サイトのアクセス状況を解析するためのツールです。導入は簡単にできるので、コーポレートサイトを持つ企業であれば、まず実装されていると思います。

サイトに訪問してきたユーザーの行動を分析することで、コンテンツの見直しや動線の設計改善などに役立てることができます。また、LPのアクセス状況やクリック率を見ることで、広告効果を判断することも可能です。

データドリブンを活用し、効果的なマーケティングをしよう！

顧客の購買行動は複雑になり、それぞれのニーズも多様化してきているなか、効果的なマーケティングを行うためには、データの活用は不可欠です。

データドリブンマーケティングを成功させるには、コストやリソースの確保が必要なため、導入のハードルは決して簡単とはいえませんが、新規顧客獲得や、売上・利益の最大化のるためにデータドリブンを理解し、マーケティングに活用してみてください。