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データを業務に活かす2020/06/19

データドリブンマーケティングとは?手順から成功事例まで解説

さまざまな手法があるマーケティングのなかでも、最近注目を集めているものがデータドリブンマーケティングです。データを活用した根拠に基づくことを重視したマーケティング手法ですが、具体的にどのような手法なのか把握していない人も多いのではないでしょうか。 この記事は、データドリブンマーケティングの概要や手順、成功事例までをわかりやすく解説します。データドリブンを取り入れてみたいと考えている人は、ぜひ参考にしてください。

データドリブンマーケティングとは?

データドリブンマーケティングを簡潔に説明すると、データに基づいて施策などを打つマーケティング手法のことです。活用するデータはさまざまで、売り上げや顧客、Web解析の結果などの自社で収集したデータだけではなく、ビジネスパートナーが保有するデータや行政が公開しているデータなど複数の種類のデータを統合・連携しながら分析していくことが特徴です。

また、効果的な施策を打ち出しやすくするために、データを分析し、可視化する必要があります。

データドリブンマーケティングが必要とされるのはなぜ?

データドリブンマーケティングがなぜ必要とされているのか、理由を説明します。

顧客行動が複雑化している

インターネットの普及により、顧客は店頭に行かなくても商品を購入できるようになりました。インターネットで口コミを調べてから購入したり、店頭で興味を持った商品をインターネットで購入することもあります。このように、顧客の購買行動はインターネットとリアルが交わることで複雑化し、どの段階で興味を持ち、購入を決めたのかなどがわかりにくくなりました。

しかし、データドリブンマーケティングで顧客行動を可視化できれば、顧客が求める商品を適切なタイミングで提案して購入につなげたり、新規顧客へ効果的なアプローチを行ったりすることができます。

顧客自身も気付かない欲求を分析できる

データドリブンマーケティングの目的は、売り上げの向上や顧客の獲得だけではありません。顧客一人ひとりの満足度と向上させることも目的に含まれます。データを分析し、顧客行動を可視化できれば、適切なタイミングで情報を届けたり、顧客が望むサービスを提案したりすることができます。

また、顧客自身も気付いていないような欲求を可視化できる点も大きな特徴です。顧客のニーズを先読みしたサービスを提供することで、顧客満足度の向上につながります。

効果のない施策を防ぐことができる

マーケティング施策は、実行しても必ず成果が出るとは限りません。他社で効果が出た手法を自社に取り入れても、取り扱う商品や顧客の特徴が違えば、うまくいかない場合もあります。

しかし、データドリブンマーケティングなら、自社の顧客の特徴や行動パターンを正確に把握できるため、自社にあわないマーケティング施策を回避できます。確実な効果が期待できる施策を絞り込めるので、費用や時間といったコストの削減にもつながるでしょう。

データドリブンマーケティングの基本的な手順

データドリブンマーケティングを成功させるためには、適切な手順を踏むことが大切です。ここでは、データドリブンマーケティングの基本的な手順について紹介します。

STEP0:決定権を持つ方にデータについて理解してもらう

マーケティング施策を実行するか否かを判断する立場の人に、収集したデータの意味を理解してもらわなければなりません。マーケティング用語は専門的で理解しづらいものも多いため、セミナーを開いて解説すると効果的です。また、日々のレポートを用いて、データの内容やマーケティング施策について理解しやすくなるような工夫を行うこともよいでしょう。

STEP1:目的を明確化する

データドリブンマーケティングへ取り組むにあたり、まずは目的を明確にする必要があります。何のためにマーケディング施策を行うのかという目標を意識することが、データドリブンマーケティングを成功させるための重要なポイントです。目的がはっきりしないまま施策を行っても、無駄なコストがかかるだけで終わってしまう可能性があるので注意しましょう。

ただし、最終目標だけを明確にしておけばいいわけではありません。目標に至るまでの各プロセスにも目標を策定し、一つずつ目標を達成することで着実に最終目標へ近付いていることを確認しながら進めていくことが大切です。このような短期的な目標を、KPIといいます。

STEP2:データを収集する

目標を設定したら、次にデータ収集を行います。手当たり次第にデータを集めると、必要のないデータも含まれる可能性があるうえに、データ量が膨大になって処理に時間がかかってしまいます。目標を達成するために、どのようなデータが必要かを見極めましょう。

集めたいデータが具体的に決まったら、集めたデータの受け皿や、一元的に管理するシステムの構築も必要です。たとえば、データウェアハウスなどを導入すると、社内に散在するデータを収集して一元的に管理できます。

STEP3:データを整理・分析する

必要なデータが集まったら、整理と分析を行います。目的にあわせて必要なデータを抽出し、整理や分類を進めましょう。このとき、不要なデータは取り除きます。整理したデータを読み込んで分析すると、課題がみえてくるはずです。その課題が生じた原因まで追求できれば、対策が立てやすくなります。

なお、データ分析にはツールを活用すると効果的です。膨大なデータの中から必要なデータの選別や分析がしやすくなるので、初めてデータドリブンマーケティングに取り組む場合に役立つでしょう。

STEP4:アクションプランを策定する

データの分析結果を踏まえたうえで、アクションプランを策定します。プランを作成するときは、「誰が」「いつ」「何をするのか」という詳細まで落とし込むことがポイントです。必要なコストも踏まえたうえで、組織として無理なく実行できるプランかを考慮しましょう。

データサイエンティストやデータアナリストと呼ばれるデータ分析やデジタルマーケティングの専門家が社内にいる場合は、相談をするとより適切なプランを立てやすくなるでしょう。

STEP5:アクションプランを実行し、PDCAサイクルを回す

アクションプランの策定・実行は、データドリブンマーケティングの完了ではありません。結果を評価し、さらに次の施策へつなげていく必要があります。目的は達成できたか、顧客満足度の向上につながったかといった点を分析し、PDCAサイクルを回します。PDCAサイクルとは、計画(Plan)と実行(Do)、評価(Check)、改善(Action)を繰り返すことです。

現場の状況によっては、なかなかPDCAサイクルが完成しないということもあるでしょう。できれは、専任担当者を配置し、PDCAサイクルを回せる体制を整えておくことが理想的です。

データドリブンマーケティングを行う際によくある失敗

データドリブンマーケティングを実行する前に、失敗してしまう要因について知っておくことも必要です。よくある失敗例を紹介します。

データの意味が周りに伝わらない

データドリブンマーケティングにおいて、データは欠かせません。しかし、周囲がデータの意味を理解していなければ、どれだけ効果的な施策を打ち出しても実行できません。データドリブンマーケティングを成功させるためには、データの意味が周りに伝わるよう、わかりやすい形で可視化するなどの工夫が欠かせません。

データの活用方法がわからない

集めたデータを活用しないまま終わってしまうことも、初めてデータドリブンマーケティングに取り組む際によくある失敗です。膨大なデータを収集して情報を抽出しても、実際の施策に反映されなければ意味がありません。また、抽出したデータを全て施策に活用できるとは限らないため、無駄なデータを削減することも重要です。

PDCAサイクルを回す余裕がない

データドリブンマーケティングは、施策を行った後の改善までを実行することが重要です。組織によっては、日々の業務に追われ、改善は優先度が低くなるケースもあるでしょう。しかし、それではデータドリブンマーケティングの効果は発揮できません。データドリブンマーケティングを実施すると決定した時点で、PDCAサイクルを回せる体制作りを行いましょう。

データドリブンマーケティングの成功事例

他の企業では、どのようにデータドリブンマーケティングの導入に成功しているのでしょうか。成功事例を紹介します。

テレマーケティングのコンタクト率・コンバージョン率を大幅に改善した事例

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社では、「Prediction One」というツールを活用してデータドリブンマーケティングの導入を行い、テレオペレーティングのコンタクト率とコンバーション率の改善に成功しました。もともと限られた予算内でオペレーション効率を改善しつつ、期待成果を高めるために行われた試みです。結果、1年間の運用で予測精度は20%以上も増加しました。

女性のインサイトに合わせたサービスで、コンバージョン率45%増を実現した事例

株式会社JTBでは、データドリブンマーケティングによりコンバージョン率の45%増加に成功しました。JTBが注目したのは、出張のために宿泊する女性の単価が男性よりも10%高いという点です。そこから、出張のためにJTBを利用する女性のコンテクストを分析し、男性と女性におけるニーズの違いや女性が求めるサービスなどを明らかにしました。

分析結果をもとに禁煙ルームや女性専用フロア、女性専用ルームなど女性のインサイトにあわせたプランを提案するという施策を打ち出したことが成功の要因です。

来場者の行動を分析して、満足度向上を実現した事例

ユニバーサル・スタジオ・ジャパンの運営会社である合同会社ユー・エス・ジェイも、データドリブンマーケティングを積極的に進めている企業の一つです。ユー・エス・ジェイでは、来場前と来場中、来場後の顧客データを分析し、デジタルコンシェルジュサービスというマーケティング施策を実行しました。

「顧客がテーマパークをどのように動いたのか」という行動データに基づいて、顧客に見合ったサービスを適切なタイミングで提案するシステムを確立しました。このシステムを公式アプリにコンシェルジュ機能として付けたことで、顧客満足度の向上に成功しています。

顧客のニーズの強さを予測し、営業効率を向上させた事例

SREホールディングス株式会社では、データドリブンマーケティングにより顧客のニーズを予測し、より売買成立につながりやすいサービスを提供することに成功し、営業効率と契約獲得率が向上しました。

もともと専門のエージェント部門が不動産売買のコンサルティングを担当し、顧客へのアプローチもエージェント部門が独自に判断していました。しかし、「Prediction One」というツールを用いてデータドリブンマーケティングを導入した結果、高精度で顧客ごとの売買成立を予測できるようになったのです。

まとめ

データドリブンマーケティングは、顧客満足度の向上に効果的なマーケティング手法の一つです。しかし、膨大なデータを保有していながら、活用できていない企業は少なくありません。

Prediction One」であれば、自動モデリングなどの高度なデータ分析により、高いビジネス効果が期待できます。操作もシンプルで簡単なデスクトップアプリなので、初めてデータドリブンマーケティングに取り組む場合も安心です。ぜひ一度、ご検討ください。

 

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