データドリブンとは?データドリブンなマーケティングを行う方法や支援ツールも解説|CDP・プライベートDMP・レコメンドエンジンならRtoaster

データドリブンとは?データドリブンなマーケティングを行う方法や支援ツールも解説

マーケティングの分野において、「データドリブン」という単語を聞いたことがある人は多いでしょう。データドリブンとは、具体的にどのようなマーケティング手法なのでしょうか。
本記事では、データドリブンについての基本的な説明から、使い方、支援ツールについて解説します。ぜひ参考にしてください。

そもそもデータドリブンとは?

データドリブンは、英語で「Data Driven」と表します。売上データ、WEB上での解析データなど、収集したデータの分析結果をもとにアクションを起こすことを意味します。

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もあって、データそのものの価値は近年高まるばかりです。データドリブンは、こうしたデータの価値の見直しによってさらに注目されるようになりました。

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、市場の動向や、市場を支えるユーザーの価値観をできる限り正確に拾い上げることが必要です。これを徹底することにより、経験や勘だけに頼ることなく、確かな情報に裏付けられた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。

デジタルマーケティング技術の発展

最近では、インターネットの検索結果ページに広告を掲載するリスティング広告や、動画配信サイトでのCMなどが多く見られるようになりました。このようにデジタル上で行われるマーケティングのことをデジタルマーケティングといいます。実施媒体は今後も発展が見込まれるデジタルメディアです。メディアの拡大に伴い、技術も複雑かつ高度に進化しています。

確かな情報に基づいたデジタルマーケティングを実施するためにも、データドリブンが注目されています。

無駄なマーケティング施策の排除

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。その上、自社に合わないやり方で実施しても利益にはつながりません。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。

無駄を防ぐ方法の一つは、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。データドリブンに活用すれば、自社が対象とする市場や顧客の情報を分析した上での最適な方法が見えてくるでしょう。確実性の高い方法に絞って効果を検証することができるのです。

ユーザーの購買行動の複雑化

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、確実に儲か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もの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に把握するためにも、データドリブンマーケティングに注目が集まっています。

データドリブンを行う基本的な方法とは?

データドリブンを実施するには、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、自社内のデータを1箇所に集めます。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。

社内に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、商品の売上実績を集計するPOSシステムや、顧客関係管理を行うCRMの導入から始めましょう。

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(Business Intelligence)ツールのほか、後で紹介するDMPやWEB解析ツールを使うと、データの集計や分析が容易になります。

3.分析し、アクションプランを検討する

見える化されたデータをさらに分析することで、課題の設定や具体的なアクションプランを設定するのに役立ちます。

しかし、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。データドリブンを適切に行うためには、高いスキルや経験を有した人材が必要です。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はなかなかいないため、必要に応じて外部の専門会社に相談するのもひとつの方法です。

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、あとはそれを実行するだけです。もちろん、プランの実行には人やチームを組織的に運用することも必要です。人事部門や経営部門が連携して、弾力的に人材マネジメントを行うことも求められます。

経営層がデータドリブンへの理解が薄いと、プランがなかなか実行できない可能性もあります。データドリブンの実施には、あらかじめ組織全体を統率できる人材を配置しておくか、あるいは早期に企業全体へ理解を求めておくことが重要です。

データドリブンを支援するツールとは?

次に紹介する支援ツールを導入しながら、マーケティングに活用していきましょう。

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いてアクションを行うものを「プライベートDMP」と呼びます。

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。レコメンドや既存顧客へのメール配信などの分野において積極的に活用されるなど、もっとも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いこともポイントです。基本的にはDMP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、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、業務プロセスを省略することが可能です。主なMAに「Probance」などがあります。

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、自社のウェブ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。

PV(ページビュー数)やUU(ユニークユーザー数)など、サイトの訪問者数や行動を細かく確認できるのが特徴です。自社サイトの状況把握やマーケティング後の結果を検証するのに役立つでしょう。

主な支援ツールには、「Googleアナリティクス」や「Adobeアナリティクス」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。

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、支援ツールが欠かせません。
Rtoaster」は、DMPに求められるあらゆる機能を取り揃えたツールです。

データドリブンな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。

執筆者プロフィール

株式会社ブレインパッド

Rtoasterマーケティングブログ編集部

マーケター必見の知識や、成功するための秘訣をRtoasterを開発・運営・サポートしたスペシャリスト達が執筆。

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