データマーケティングとは？必要性から導入手順、注意点なども解説

データマーケティングとは？

データマーケティングとは、顧客の年齢や性別、WEB上での行動データなどを収集・分析して、マーケティングを行う手法です。データドリブンマーケティングとも呼ばれます。

 

データマーケティングの目的は、新規顧客開拓や既存顧客の囲い込みや売上単価の向上など、企業によって異なります。しかし、オンライン、オフラインを問わず、必要なデータを収集し可視化することで、客観的な分析を行う手法は共通しています。

データマーケティングに活用されるデータの種類

ここでは、データマーケティングに活用される代表的なデータとして、顧客情報、購買・サービス利用データ、アクセス解析データについて解説します。

顧客情報

顧客情報は氏名、住所、電話番号など、企業が管理している基本データです。企業を顧客としている場合は、業種や事業所の場所、従業員数などが、顧客情報に相当します。

 

個人情報や企業情報の多くは情報セキュリティの対象となりやすく、情報漏えいや改ざんなどに注意が必要です。

購買・サービス利用データ

購入履歴やサービスの利用履歴なども、データマーケティングの重要な情報です。現在はオンライン経由の収集が多くなっていますが、アンケートなどのオフラインでも調査は可能です。問い合わせやクレームといったコンタクト履歴も、サービス利用データに含まれます。

アクセス解析データ

アクセス解析ツールを使うと、自社サイトのPV数やCV率などを計測できます。また、サイト訪問者がどのサイトを経由してきたのか、どのページで離脱したのかという情報もわかります。ECサイトやニュースサイトの運営といったデータマーケティングにおいて、特によく活用されるデータです。

データマーケティングに必要なツール

データマーケティングでは大量のデータを扱うため、マーケティングツールが用いられます。これらは単独で使ったり、複数のツールを組み合わせたりします。

MA

MAとは、マーケティングオートメーション（Marketing Automation）の略称です。その名のとおり、ツールの各機能によって、マーケティングの一部を自動化できます。例えば特定の顧客層に対するメールの自動配信や、購買額による顧客のランク付けなどが可能です。

CRM

CRMはカスタマーリレーションシップマネジメント（Customer Relationship Management）の略で、顧客との良好な関係構築に用いられます。購入履歴やクレーム、問い合わせ情報などを顧客情報に紐づけて管理することで、既存顧客の満足度を高めるデータマーケティングが可能です。

SFA

SFAはセールスフォースオートメーション（Sales Force Automation）の略で、営業員の業務を効率化するツールです。営業訪問のスケジュールや報告書作成などを、クラウドシステムにより作成することで、データの一元管理が可能です。

WEB解析

WEB解析ツールは、PV数やCTR（クリックスルーレート、広告がクリックされた数）などのデータを自動的に収集します。「Google アナリティクス」は無料で利用できることもあり、多くの企業、個人が活用しているWEB解析ツールです。

DMP

DMPはデータマネジメントプラットフォーム（Data Management Platform）の略で、ベンダーから提供される外部データと自社のデータを、一元管理できるツールです。外部データにはオーディエンスデータ（Cookieなどで収集した個人を特定しないデータ）や、SNS、ECサイトの分析データなどがあります。

BI

BIはビジネスインテリジェンス（Business Intelligence）の略で、データ分析やレポート作成を支援するツールです。例えば、ある期間での売上を集計してグラフ化する作業などは、表計算ソフトを使うよりも効率的に行えます。

データマーケティングが注目される背景

データマーケティングが注目される背景には、何があるのでしょうか。ここでは、3つの背景として、ITC環境の変化、顧客ニーズの多様化、迅速にマーケティング戦略を立てる必要性について解説します。

ITC環境の進歩によりビックデータなどの収集が容易になった

ITC環境の進歩とマーケティングツールの進歩により、オンラインデータの収集が容易になりました。また、WEBサイト、SNS、スマホアプリなど、データの収集手段も増えています。

 

ベンダーから提供されるビッグデータを購入して、自社のマーケティングに活用できるようになったことも、データマーケティングが注目されている要因のひとつです。

 

顧客ニーズが多様化した

インターネットの普及により、顧客自らが情報を検索するようになり、ニーズが多様化しました。そのため、データマーケティングによって、顧客にあわせたアプローチを行うことが、売上向上に欠かせなくなっています。

 

例えば、ECサイトにおいては、購買履歴やWEBサイト内の行動履歴などのデータを収集し、表示内容を最適化するケースが増えています。

迅速にマーケティングの戦略を立案する重要性が増している

テクノロジーの進化でビジネスのスピードが上がり、変化に対応できる、迅速なマーケティング戦略の立案が求められています。そのため、過去・現在の状況が分析しやすく、高速でPDCAサイクルを回せる、データマーケティングの重要度が増しています。

 

例えば、WEB上での行動データを自動収集・解析してリアルタイムで対応を更新する「WEB接客ツール」によって、売上を伸ばす企業が増えています。

データマーケティングのメリット

ここでは、データマーケティングのメリットである、効率的な営業の実現、顧客満足度向上、マーケティングの視覚化について解説します。

効率のよい営業を実現

データマーケティングで扱う情報の多くは、既存顧客またはターゲットとして設定した、見込み顧客に関する情報です。基本的にはデータを蓄積するほど、顧客ごとに最適化された精度の高い営業や接客が可能になります。

 

また、ツールの活用によってアプローチする顧客を絞り込むことで業務の効率化も見込めます。

顧客満足度を向上できる

データマーケティングによって、手厚いフォローで顧客満足度を向上させ、リピーターやファンを獲得できます。既存顧客は詳しい情報を集めやすく、データマーケティングに適しています。継続的な施策が効果的であるため、顧客満足度を積極的にリサーチしましょう。

マーケティングの現状を視覚化できる

グラフや表によって現状を視覚的に把握しやすいのも、データマーケティングのメリットです。それにより、情報共有や経営判断のスピードアップも見込めます。

 

視覚化はExcelなどでも実現可能ですが、BIツールなどを使うと、さらに作業を自動化できます。

データマーケティングを導入・実施する手順

データマーケティングの導入はどのように行っていけばよいのでしょうか。目標設定からデータマーケティングの実施・改善までを、流れに沿って解説します。

1.目的を明確化する

新規顧客開拓、既存顧客の満足度向上、営業活動の現状把握など、目的を明確にします。目的を決めないと、データの収集と分析ができても、具体的な施策につなげられません。

2.データ収集方法を選ぶ

収集できるデータは無数にあるため、各部署の情報を収集することからはじめるのが一般的です。どの部署のデータをどのような方法で集めるのかを検討しましょう。

 

新たなデータ収集を行う際には、必要に応じてWEB解析ツールやCRMといったツール導入も検討します。

3.データ解析方法を選ぶ

データマーケティングには、さまざまな手法があります。たとえば市場のトレンド把握には「テキストマイニング」、ターゲットの分類には「クラスター分析」が一般的です。また、将来の予測には「決定木分析」が用いられます。目的にあわせてデータ解析方法を選びましょう。

4.データマーケティングの実施と改善

マーケティングの施策を実行した後も、データマーケティングは続きます。KPIを設定して定量的に成果を測定するなど、PDCAサイクルを回し、改善を続けましょう。分析のための分析にならないように、ゴールを再設定することも重要です。

組織改革・データサイエンティスト登用の必要性

データマーケティングの導入には、組織の意識改革やデータサイエンティストの登用が必要になるケースがあります。それぞれの課題について解説します。

データマーケティングの重要性を社内で共有する

訪問販売やテレアポなどのプッシュ型営業や、マスマーケティングがメインの企業では、データマーケティングへの移行に対して、不満や不信感が生じがちです。

 

最適化されたメールやDMの配信、WEBプッシュ通信などに移行するには、データマーケティングの重要性を社内で共有する必要があります。

データサイエンティストの登用・育成

データサイエンティストとは、データを収集し分析する専門家です。マーケティングやITスキルに加え、統計学やデータ分析手法の知識を持ち、特にビックデータを解析する企業には必須の人材です。

 

このような人材やノウハウを持っていない企業は、データサイエンティストが在籍する企業からコンサルティングを受けることや、自動分析機能を搭載しているツールの導入も検討しましょう。ツールを提供する業者のなかには、サイト分析からツールの設定代行まで請け負うところもあります。

データマーケティングを行う際の注意点

データマーケティングの導入に失敗する事例も少なくありません。どのようなことが課題になりやすいのでしょうか。

経営者・マーケティング担当者がデータドリブンできない

ツールの進化とともに、データ収集やデータ分析の多くが自動化されるようになりました。しかし、具体的なアクションにまでつなげられないケースも少なくありません。データ分析結果を元に判断を下し、施策を実行する「データドリブン」の段階でつまずかないように注意しましょう。

 

消費者の動向を客観的に把握することは、難しいといわれています。商品の特徴をよく知る担当者がWEBサイトなどで情報配信しても、ミスマッチを起こすことは頻繁に起こります。データマーケティングにより、扱うデータ量が増えることで、戦略にブレが生じないよう注意が必要です。

ツールを使いこなせない

導入するツールが多くなるほど、データマーケティングは高度になり、連携の仕方によっては複雑になります。自社で使いなせるツールであるどうか、費用と機能のバランスを検討しなければなりません。

 

例えばWEBサイトの運営においては、HTMLにタグを設置するだけで、顧客データの自動収集や分析を行って、WEBサイトの表示を最適化できるツールもあります。導入ハードルが高く運用負担が起きやすいシステムの導入よりも、スモールスタートのデータマーケティングから始めるのもよい方法です。

まとめ

データマーケティングは、顧客情報やビックデータなどのデータを収集・分析してマーケティングに活用する方法です。MAやCRMなどのツールによって大量のデータを扱えるようになったこともあり、データマーケティングを導入する企業が増えています。

 

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