データドリブンマーケティングとは、収集したデータを基にマーケティング施策の計画、実行、検証、改善を行う手法です。データに基づいた客観的な判断で、マーケティングの効果を最大化することができます。

データドリブンってそもそも何？という方のために、目的やプロセス、ツールなどを解説した記事はこちら

データドリブンマーケティングのメリットとは？

データドリブンマーケティングには、以下のようなメリットがあります。

• 顧客のニーズや行動を正確に把握できる
• マーケティング施策の効果を定量的に測定できる
• マーケティング予算の最適化ができる
• PDCAサイクルを高速に回して改善できる
• 新しい市場やビジネスチャンスを発見できる

データドリブンマーケティングの進め方とは？

データドリブンマーケティングを進めるには、以下のステップを踏みます。

1. データの収集
   
2. データの分析
   
3. データの活用
   
4. データの検証
   
5. データの改善
   

データの収集

WebサイトやSNSなどから顧客の行動データや属性データを収集することで、顧客のニーズや嗜好、購買行動などを把握することができます。

例えば、WebサイトではGoogleアナリティクスやAdobe Analyticsなどのツールを使って、ページビュー、滞在時間、コンバージョン率などの指標を計測できます。

SNSではFacebook InsightsやTwitter Analyticsなどのツールを使って、フォロワー数、いいね数、シェア数、クリック数などの指標を計測できます。

また、外部データや競合分析なども活用することで、市場の動向や顧客の声、競合の強みや弱みなどを知ることができます。

例えば、外部データでは統計データやレポートなどを参照できます。競合分析ではSWOT分析やポジショニングマップなどの手法を使って、競合の戦略やポジションを分析できます。

データの分析

収集したデータを整理し、目的に応じた指標（KPI）を設定します。指標（KPI）とは、マーケティングの目標を達成するために重要な数値のことで、SMARTという基準に沿って設定することが望ましいです。

SMARTとは、Specific（具体的）、Measurable（測定可能）、Achievable（達成可能）、Relevant（関連性の高い）、Time-bound（期限のある）の頭文字をとったものです。

例えば、「売上を10%増やす」という目標に対して、「Webサイトからの問い合わせ数を3ヶ月で20%増やす」という指標（KPI）を設定することができます。

データの傾向や相関関係を探り、仮説を立てます。仮説とは、データに基づいて導き出した検証可能な主張のことで、因果関係や効果の大きさなどを明確にすることが重要です。

例えば、「Webサイトのランディングページのデザインを変更すると、問い合わせ数が10%増える」という仮説を立てることができます。

データの活用

仮説に基づいてマーケティング施策を立案し、実行します。ターゲットやメッセージ、チャネルなどをデータに沿って決めます。

ターゲットとは、マーケティングの対象となる顧客のことで、データを使ってセグメンテーションやペルソナなどの手法で細分化することができます。

メッセージとは、ターゲットに伝えたい内容や価値提案のことで、データを使ってAIDAやUSPなどの手法で効果的に伝えることができます。

チャネルとは、メッセージを届ける媒体や手段のことで、データを使ってオンラインやオフラインの各種メディアの特徴や効果を比較検討することができます。

例えば、仮説に基づいて、「Webサイトのランディングページのデザインを変更する」という施策を実行することができます。

データの検証

実行した施策の効果をデータで測定し、評価します。指標（KPI）と目標値（目標）との差異や原因を分析し、改善点を見つけます。

効果測定には、ABテストやマルチバリエートテストなどの手法を使って、施策のバリエーションごとにデータを比較することができます。

評価には、PDCAサイクルやデータ分析の4つのレベルなどのフレームワークを使って、データの意味や価値を考えることができます。

例えば、実行した施策の効果を測定して、「Webサイトのランディングページのデザイン変更によって、問い合わせ数が8%増えた」という結果を得ることができます。この結果を評価して、「仮説との差異は2%で、デザイン変更の効果はあるが、想定よりも小さい」という分析を行うことができます。

データの改善

検証した結果に基づいて施策を改善し、再度実行します。このサイクルを繰り返して最適な施策に近づけていきます。改善には、仮説の修正や施策の変更などを行うことができます。

例えば、検証した結果をもとにして、「Webサイトのランディングページのデザイン変更に加えて、コピーの変更も行うと、問い合わせ数が15%増える」という新たな仮説を立てることができます。この仮説に基づいて、新しい施策を実行することができます。

データドリブンマーケティングの注意点とは？

データドリブンマーケティングには、以下のような注意点があります。

• データの質や量が十分でないと、正しい判断ができない
• データだけではなく、市場や顧客の変化にも敏感である必要がある
• データに偏りやバイアスがあると、誤った仮説や施策につながる
• データドリブンマーケティングは組織全体で取り組むことが重要である

データの質や量が十分でないと、正しい判断ができない

データドリブンマーケティングでは、データを基にしてマーケティングの目標や施策、結果を判断します。しかし、データの質や量が十分でないと、データに信頼性や有効性がなくなり、正しい判断ができなくなります。

データの質とは、データが正確で、最新で、完全で、一貫性があることを意味します。データの量とは、データが十分なサンプルサイズで、代表性や妥当性があることを意味します。

データの質や量が低いと、データにノイズやバイアスが混入し、データの分析や活用に誤差が生じます。

例えば、Webサイトの問い合わせ数を増やすために、ランディングページのデザインを変更したとします。しかし、データの収集期間が短すぎたり、データの整理や集計にミスがあったりすると、デザイン変更の効果を正しく測定できない可能性があります。そのため、データの質や量を十分に確保することが重要です。

データだけではなく、市場や顧客の変化にも敏感である必要がある

データドリブンマーケティングでは、データを基にしてマーケティングの目標や施策、結果を判断します。しかし、データだけではなく、市場や顧客の変化にも敏感である必要があります。

データは過去や現在の事実を反映するものであり、未来の予測や創造には限界があります。市場や顧客のニーズや嗜好は常に変化しており、データには捉えきれない要素も存在します。

例えば、コロナウイルスの影響で、オンラインでの消費や働き方が急速に変化したとします。このような場合、過去のデータに基づいてマーケティングを行っても、効果が低いかもしれません。そのため、データだけではなく、市場や顧客の変化にも敏感であることが重要です。

データに偏りやバイアスがあると、誤った仮説や施策につながる

データドリブンマーケティングでは、データを基にしてマーケティングの目標や施策、結果を判断します。しかし、データに偏りやバイアスがあると、誤った仮説や施策につながる可能性があります。

データに偏りやバイアスがあるとは、データが特定の傾向や観点に偏っていることを意味します。データに偏りやバイアスがある原因は、データの収集方法や分析方法、活用方法などにあります。

例えば、データの収集方法に偏りやバイアスがあると、データがターゲットとなる顧客の全体像を反映しない可能性やデータの傾向や相関関係を正しく把握できない可能性があります。また、データに基づいて立てた仮説や施策が効果的でない可能性もあります。そのため、データに偏りやバイアスがないことを確認することが重要です。

データドリブンマーケティングは組織全体で取り組むことが重要である

データドリブンマーケティングでは、データを基にしてマーケティングの目標や施策、結果を判断します。しかし、データドリブンマーケティングは、マーケティング部門だけでなく、組織全体で取り組むことが重要です。

データドリブンマーケティングは、データの収集、分析、活用、検証、改善というサイクルを繰り返すことで、マーケティングの効果を高めることができます。しかし、このサイクルを回すためには、組織内の様々な部門や役割の協力が必要です。

例えば、データの収集には、IT部門や営業部門などの協力が必要です。データの分析には、経営層や財務部門などの協力が必要です。データの活用には、企画部門や制作部門などの協力が必要です。データの検証には、品質管理部門や顧客満足部門などの協力が必要です。データの改善には、研究開発部門や人事部門などの協力が必要です。

そのため、データドリブンマーケティングは、組織全体で取り組むことが重要です。

まとめ

データドリブンマーケティングとは、収集したデータを基にマーケティング施策の計画、実行、検証、改善を行う手法です。データに基づいた客観的な判断で、マーケティングの効果を最大化することができます。

しかし、データドリブンマークティングには、データの質や量、偏りやバイアスなどの注意点もあります。データドリブンマーケティングを成功させるためには、データの収集、分析、活用、検証、改善のサイクルを高速に回し、組織全体で取り組むことが必要です。

マーケティングを行う際にはぜひこの記事を参考にしてみてください！