データドリブンとは?データドリブンマーケティングを行う方法や支援ツールの紹介

[執筆者]
DOORS編集部

データドリブンとは、KKD(勘、経験、度胸)だけに頼るのではなく、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。本記事では、データドリブンとデータドリブンマーケティングについての基本的な説明から、活用シーンや考え方、データドリブンマーケティングに関わる支援ツールについて解説します。

データドリブンとは?

先述したとおり、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上の解析データなど様々な種類のデータを蓄積し、そのデータの分析結果をもとに、課題解決のための施策の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。企業のDX化を推進する上で不可欠な概念でもあります。

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これまでにも、データに基づくマーケティングは数多く実施されてきました。しかし、情報化社会の発展に伴うビッグデータの可視化や、消費社会における価値観の多様化、顧客行動の複雑化もあって、データそのものの価値は年々高まっています。データドリブンは、こうしたデータの価値の向上によってますます重要となるでしょう。

※データドリブンに基づいた経営手法「データドリブン経営」は、DX推進する上で重要な要素になります。データドリブン経営について詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてみてください。

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データドリブンマーケティングとは?

データを活用したマーケティングのことを、データドリブンと呼ぶことも少なくありませんが、本来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。

データドリブンマーケティング事例として、以下の記事もあわせてご覧いただくと、よりデータドリブンマーケティングのイメージが湧くかと思います。

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データドリブンマーケティングが必要になった理由とは?

データドリブンマーケティングが必要になった理由として、以下のような状況が背景にあると考えられています。

ユーザーの購買行動の多様化・複雑化

企業も顧客も、そして市場も、現在はリアルとデジタルの間を行き来して購買行動をしています。実店舗で品質の高いものを安く売れば、確実にモノが売れるという時代でもありません。

特に、お店や商品に関する情報がデジタル上で飛び交う時代において、顧客の購買行動に結びつく情報を特定するのは難しいものです。企業の口コミや評判を重視するケースもあれば、ブランドのような付加価値を重視するケースもあります。

顧客が重要視しているものを客観的なデータを基に分析・活用し、売上最大化を目指す動きからデータドリブンマーケティングの重要度が上がっています。

デジタルマーケティング技術の発展

デジタルマーケティングとは、検索エンジンやWebサイトをはじめ、SNS(ソーシャルメディア)、メール、モバイルアプリなど、あらゆるデジタルテクノロジーを活用したマーケティングを指しています。実施媒体は今後も発展が見込まれるデジタルメディア・チャネルです。近年、デジタルテクノロジーの発展に伴い、デジタルマーケティングも複雑かつ高度に進化しています。

それに伴い、企業はツールを活用することで膨大なデータを収集・分析することが可能になりました。

そこで最近では、各種のツールを通して得られたデータを活用することで顧客行動をより正確に把握し、マーケティング施策を最適化する「データドリブンマーケティング」に取り組む企業が増えています。

費用対効果の良いマーケティング施策の選択

マーケティングの実施には、それなりの費用がかかります。先述したとおり近年はデジタルマーケティングなども発展しており多様化が進んでいます。また、顧客側の行動も多様化しています。従来のようにマスメディアマーケティングにやみくもに予算を投下するなど自社に合わないやり方でマーケティングを実施しても利益にはつながりにくくなっています。また、他社の取り組みをそのまま自社へ持ち込んでも、顧客や市場の特性が異なっているとうまくいかないことも多いのです。

無駄を防ぐカギの一つは、マーケティングの対象に直接関係するデータの利用です。データドリブンに、自社が対象とする市場や顧客のデータを収集・分析することで自社に最適なマーケティング戦略が見えてくるでしょう。売上につながるマーケティングを見極めることで、費用対効果も大きく変わってきます。

データドリブンマーケティングを行う基本的な方法とは?

データドリブンマーケティングを実施するには、次に紹介する4つのアクションを順番に行います。

1.データを収集する

最初に、自社内のあらゆるデータを収集し、精査・統合します。IT化が進み、複数のシステムが並立しているような企業では、データが各システムに分散されているケースも少なくないでしょう。場合によってはデータ管理ツールを導入することも必要です。

収集・蓄積するデータはデータドリブンを利用する企業の業種や部門などによって様々です。企業の基幹システムや業務システム、Webサーバ(サイト)、IoT、他社システム・ツールなどから収集します。

活用できるデータがない場合は、これからデータを収集して管理することとなります。このような場合は、目的に応じてデータを収集・蓄積するツール・システムを導入する必要があります。例えば、Webサイト上での顧客行動データを収集・蓄積するCDP(カスタマーデータプラットフォーム)や、商品の売上実績を集計するPOSシステム、顧客関係管理を行うCRMの導入などがあります。

2.データを「見える化」する

データを効率よく加工し分析するためには、集めたデータがどのような内容を表しているのかを客観的に把握すること、つまり「見える化」することが重要です。

膨大なデータを手作業で見える化していては、いくら時間があっても足りません。大量のデータを分析するのに効果を発揮するBI(BusinessIntelligence)ツールのほか、後で紹介するCDP・プライベートDMPやWeb解析ツールなどを使うと、データの集計や分析が容易になります。

3.データを分析し、アクションプランを検討する

データは見る化するだけでは、意味がありません。見える化されたデータを分析することで、課題の設定や具体的なアクションプランを設定することができます。

データドリブンは、蓄積された様々なデータの時間的変化や他データとの相関関係などを分析することで、事象の因果関係、予測値などを求めます。

しかし、データの分析やデータを活用した具体的なプラン策定は、ITスキルのない人には難しいものです。データドリブンマーケティングには、ビッグデータに対する深い知識を有し、なおかつマーケティングの経験が豊かな人材が必要です。データドリブンを適切に行うためにも、高いスキルや経験を有した人材の獲得や、育成が必要となります。もし、それが難しい場合は、データ活用に長けたコンサルティング会社などに相談するのもひとつの手段です。

4.アクションプランを実行する

データの分析から具体的なアクションプランが策定できれば、あとはそれを実行しましょう。プランの実行には人やチームを組織的に運用することが必要です。そして、アクションプランを実行するだけではなくPDCAをまわしながら、データドリブンマーケティングを深化していきましょう。

また、企業の執行部においてデータドリブンへの理解が薄い場合や、自部門だけでは実行できず関係部署の協力・連携が必要な場合などは、計画通りにアクションプランが実行できない可能性があります。データドリブンマーケティングの実施には、組織全体を統率できる人材の配置や、企業全体への周知、他部門との協力体制の構築も重要となります。

データドリブンマーケティングを支援するツール・システム

データドリブンをするためにシステムやツールを自社開発するとなると、多大な工数と費用、人件費などが必要となり、あまり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。次に紹介するデータドリブン支援ツールを導入し、マーケティングに活用していきましょう。

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管理されてサイロ化し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。

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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。
また、以下に紹介する支援ツールとの相性がよく連携することでより効率よくデータ活用できます。基本的にはCDPやプライベートDMPなどのデータ基盤を導入し、必要に応じて他のツールを選択するとよいでしょう。

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、案件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を自動的に送信してくれるので、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。主なMAに「Probance」などがあります。

【関連記事】【前編】DX実現ツールとしてのMA❝らしい❞使い方

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。主な支援ツールとして「Microsoft Dynamics CRM」などがあります。

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見える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、マーケティング後の効果検証したりするのに役立ちます。
主な支援ツールには、「Google Analytics」や「Adobe Analytics」などが挙げられます。

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。代表的なツールには、「Salesforce」などがあります。

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・可視化して、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ソフトウェアです。
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。主な支援ツールとして「Tableau」などがあります。

まとめ

高度に情報化された社会においては、取り扱われるデータは膨大かつ複雑です。紹介した内容からデータドリブンの基本を理解し、自社に最適なプランを構築しましょう。

データドリブンマーケティングを効率よく進めるには、データを蓄積・分析する基盤やデータを活用するためのツールが欠かせません。

Rtoasterは、データドリブンに必要なあらゆる顧客データを収集・統合・分析し、精度の高いパーソナライズを実現するCDP/プライベートDMPです。14年を超える提供実績があり、データの収集から分析・可視化、あらゆるツールへの連携までワンストップで提供しています。連携先も豊富なため、現在活用されているツールやシステムとの組み合わせも可能です。

データドリブンマーケティングの実施にあたり、ぜひ導入を検討してみてください。

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WRITER執筆者プロフィール

株式会社ブレインパッド

DOORS編集部

ブレインパッドのマーケティング本部が中心となり、主にDXにまつわるティップス記事を執筆。
また、ビジネス総合誌で実績十分のライター、AI、ディープラーニングへの知見が深いライターなど、外部クリエイターの協力も得て、様々な記事を制作中。

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