データドリブンマーケティングとは？実行の手順や成功に導くポイントを解説

マーケティングがデジタル化するにしたがって、顧客の行動や施策効果に関するデータの取得が容易になってきました。

このような状況では、データをどれだけ活用できるかがマーケティングの成否を左右すると言っても過言ではありません。

この記事では、データ活用を軸としたマーケティングとして、データドリブンマーケティングをご紹介します。

• データドリブンマーケティングとは？

• 企業にデータドリブンマーケティングが求められる理由

• データドリブンマーケティングのメリット

• データドリブンマーケティングを実行する手順

• データドリブンマーケティングにおける15の指標

• データドリブンマーケティングで活用すべきツール6選

• データドリブンマーケティングの失敗例

• まとめ

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（Data Driven Marketing）とは、ユーザーの行動や施策効果などのデータを収集・分析し、その結果に基づいて施策検討や意思決定を行うマーケティング手法です。

従来のマーケティングは担当者の勘や経験を頼りに行われることが多かったため、担当者が変わった際の引継ぎがしづらく、成功や失敗の要因についても深く考察することが難しいという課題がありました。

データドリブンマーケティングは勘や経験といった要素は介在させず、データに基づき施策の立案から取り組むため、結果と原因の関係性も把握しやすく、的確な改善施策に繋げることができます。

またデータを拠りどころとするため、ノウハウが確立され、担当者が変わっても過去の対策を参考にして成果を上げることができるのです。

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企業にデータドリブンマーケティングが求められる理由

現代ではあらゆる企業において、データドリブンマーケティングの必要性が増しています。

その理由としては以下の点が挙げられます。

1. 価値観や購買行動の多様化

現代では顧客の価値観や購買行動は多様化しています。同じカテゴリの製品を選ぶ場合においても、重視する要素や購買に至るまでのルートは三者三様です。

そういった局面では各顧客に最適化したコミュニケーションを図らなければ、成果を上げることは難しいと言えます。

各顧客に最適化した施策を立案する上で、データの分析や活用は欠かせないため、データドリブンマーケティングの必要性が高まっているのです。

2. マーケティング手法のデジタル化

インターネットや様々な技術発展に伴い、マーケティング手法もデジタル化し、顧客に関する様々なデータを容易に取得できるようになりました。

データを管理するためのツールも数多く登場し、データドリブンマーケティングを行うための環境を整えやすくなったのです。

こうした背景からデータドリブンマーケティングに取り組む企業も増えているため、データドリブンマーケティングを採用していない企業は大きな差を付けられる恐れがあるでしょう。

データドリブンマーケティングのメリット

それではデータドリブンマーケティングに取り組むことで、どういったメリットを得られるのでしょうか。

1. 客観的なデータ分析

データドリブンマーケティングでは、経験や勘といった主観的な要素ではなく、データに基づく客観的な分析が可能です。

どこに課題があるのか理解しやすく、改善策の立案に繋げやすいという特徴があります。また、各マーケティング施策の成果と要因も把握できるため、次回のマーケティング施策に役立てることができます。

このようにマーケティングにおける効果検証と改善活動のサイクルを、高い精度で行うことができるのです。

2. 業務効率化や工数削減

データドリブンマーケティングを採用することで、マーケティング業務の効率化や工数削減に繋げることができます。

データ分析を行っていない場合は、展開している施策が本当に成果に結びついているかといった検証がしづらく、惰性で継続してしまいがちです。無駄な業務が増えている可能性があります。

その点、データドリブンマーケティングに取り組んでいる場合は、各施策の成果を明確なデータとして把握できます。

効果の高い施策だけに注力できるため、無駄な施策に工数や費用を割くことなく、効率的且つ生産性の高いマーケティング活動を実現できるのです。

3. 顧客ロイヤルティの向上

データドリブンマーケティングは顧客のロイヤルティ（企業や製品・サービスへの愛着度）向上にも繋がります。

各顧客のデータを分析し、それぞれに最適化されたコミュニケーションやサービスを提供することで、顧客の潜在的なニーズまで満たすことが可能です。その結果、顧客体験価値が高まり、ロイヤルティが向上します。

4. 売上の向上

マッキンゼー・アンド・カンパニー社の調査によると、データドリブンマーケティングを採用している企業は、純売上高を3〜5％増加させているという結果が出ています。

データを用いて精度の高いマーケティングアプローチを実現することで、顧客のニーズを的確に満たすことができ、結果的に売上向上にも繋げられるのです。

また成果の出ない施策へのリソース投入も避けられるため、無駄な費用や人件費などを抑え、利益率も向上させることができます。

データドリブンマーケティングを実行する手順

データドリブンマーケティングの実行手順を5ステップに分けてご紹介します。

H3 1. KPIの設計

データドリブンマーケティングでは、あらゆるデータを収集・分析するのではなく、目的達成などに必要なデータに絞って分析・活用することが重要です。

そのため、まずはマーケティングにおける最終目標のKGI（重要目標達成指標）を踏まえた上で、中間目標のKPI（重要業績評価指標）を設定しましょう。

マーケティングにおけるKPIとしては、例えば以下のような指標が挙げられます。

• 検索流入数
• ターゲットキーワードの表示順位
• Webサイトの滞在時間
• メルマガの反応率
• Web広告のCTR（表示された広告のうち、クリックされた割合）
• 問い合わせ数
• 資料ダウンロード数
• 商談化数
• 購買単価
• 購買回数

KGIに基づいて最適なKPIを組み合わせて設定することで、分析すべきデータの精査ができ、効率的かつ精度の高いデータドリブンマーケティングに繋げることができるでしょう。データ収集に用いるツールや手法もおのずと絞られてきます。

データドリブンマーケティングにおいて特に重要となる指標については、後ほどご紹介します。

2. データの収集

Web解析ツールやマーケティングオートメーションツールなどを活用したり、アンケートやインタビューなどを実施したりする方法があります。

また収集したデータを適切に管理するためのツールも準備しておかなければなりません。データ収集や管理に役立つツールについては別途ご紹介します。

3. データの可視化

データの収集・管理ができた後は、分析を行うための可視化に取り組みます。

収集したデータは様々な形式や内容のものが含まれていたり、データの保存場所にばらつきがあったりするため、そのままでは分析できません。

処理しやすいようデータ形式の変換や計算結果の補完など、データ加工をする必要があるのです。

データ加工をした上で、関連性のあるものや属性ごとに、グラフや表にまとめて可視化することで、はじめて分析に使えるデータとなります。

4. データの分析

先のステップで加工したデータを様々な角度で分析します。

そして、データ分析によって得た要素に基づき、仮説を立てます。

たとえば、「20〜30代がサイトのこのページによく訪れるのは、転職活動と関係があるようだ」「商品保証に関する口コミがあると購買数が増える」などです。

ただし高精度なデータ分析を行うには、分析や統計などの専門的な知識をもった人材が不可欠となります。

そのためデータサイエンティストなどを外部から招いたり、自社で育成したりする必要がある点は留意しておきましょう。

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5. アクションプランの実行と効果検証

データ分析から導いた仮説を基に具体的なアクションプランを立てて、実行に移します。

たとえば、20～30代の利用率が高いなら、その世代が使うSNSでのマーケティングを展開する。商品保証の口コミが売上に繋がっているようなら、保証に関する丁寧な説明を付け加えるといったアクションプランが考えられます。

データドリブンマーケティングでは、ステップ2～5までを一つのサイクルとして、継続的にサイクルを回していくことが大切です。アクションプランを実行したあとも、データ収集と仮説の検証を繰り返し、改善点を探っていきましょう。

データドリブンマーケティングにおける15の指標

続いてデータドリブンマーケティングにおける重要な指標について、ノースウェスタン大学で非常勤教授を務めるマーク・ジェフリー氏の著書「データ・ドリブン・マーケティング」をご紹介します。

ジェフリー氏は、データドリブンマーケティングを行う上で最低限知っておくべき指標として、以下の15の指標を挙げています。

参照：「データ・ドリブン・マーケティング  ~最低限知っておくべき15の指標~ 」マーク・ジェフリー著

データドリブンマーケティングで活用すべきツール6選

続いてデータドリブンマーケティングで活用すべきツールをご紹介します。

1. Web解析ツール

Web解析ツールは、Webサイトへの流入経路やキーワード、滞在時間やページが最後まで読まれたかといったデータを測定することができます。

Web解析ツールの代表格と言えば、Googleアナリティクス4です。

先に挙げた指標に加え、メルマガからの流入率やアプリ内でのユーザーの動きなども測定できます。

データドリブンマーケティングを行う際は、必須のツールと言えるでしょう。

2. DMP（データマネジメントプラットフォーム）

DMP（データマネジメントプラットフォーム）は、インターネットに蓄積された様々な情報を一元管理できるツールです。自社で保有している顧客情報は勿論、SNS上の投稿といった外部データも取り込み、分析することができます。

外部データなどを扱うパブリック（オープン）DMPと、パブリックDMPのデータに加え自社内の情報も併せて管理するプライベートDMPとに分けられるので、目的に応じて使い分けると良いでしょう。

3. MA（マーケティングオートメーションツール）

MA（マーケティングオートメーションツール）はマーケティング活動を効率化・自動化させるツールです。見込み顧客情報の管理は勿論、メール配信機能やスコアリング機能（見込み顧客の行動を点数化し、購買意欲を可視化する機能）などが搭載されています。

後ほど紹介するCRMやSFAと連携させることで、マーケティングから営業に至る全プロセスのデータを管理できるため、データドリブンマーケティングの強い武器になるでしょう。

4. CRM（顧客管理ツール）

CRM（顧客管理ツール）は主に既存顧客に関する情報を管理するためのツールであり、顧客の基本情報に加え、商談内容やこれまでの購買履歴といったデータも管理できます。

CRMを活用することで、各顧客にパーソナライズされたコミュニケーションや施策展開を実現できるため、既存顧客のリピート購買やファン化を促し、顧客生涯価値の向上に繋げることができるでしょう。

5. SFA（営業支援ツール）

SFA（営業支援ツール）は営業活動を効率化させるためのツールであり、顧客情報の管理に加えて案件管理や予実管理などの機能が搭載されています。

商談の進捗状況なども営業チーム内で共有できるため、緊急時にも即対応できます。

6. BI（ビジネスインテリジェンスツール）

BI（ビジネスインテリジェンスツール）は企業内に蓄積された様々な情報を集約し、加工や分析などを行えるツールで、経営者の意思決定を手助けします。

高度なデータ分析スキルがなくとも、データマイニング機能で大量のデータから関連性を導けます。レポート機能を使えば、顧客ごと・商品ごとの売上のレポート作成もスムーズです。

データドリブンマーケティングの失敗例

データドリブンマーケティングの手順や指標、ツールを押さえていただいたところで、失敗に陥りやすい例を確認しておきましょう。

データ分析するだけで活用できてない

データドリブンマーケティングが失敗する要因としてまず挙げられるのが、分析のみで終わっているという点です。

様々なツールを駆使してデータを収集し、時間をかけてデータを分析したとしても、そこから新たな情報や仮説を導き出せなければ何の意味もありません。

データ分析自体が目標とならないよう、最終目標を常に念頭においておきましょう。

具体的な改善施策に繋がらない

データドリブンマーケティングではデータ分析で得たヒントを基に、改善施策の立案や実行に繋げていく必要があります。

しかしデータ分析で問題や課題を把握できたものの、リソースや時間的な兼ね合いで具体的な改善にまで繋げられていないケースもあるでしょう。

改善施策を立てるには、分析ツールを使いこなすための知識とクリエイティブな発想が必要です。専門チームを作り、自社のリソース内でできることは何か考える体制を作ると良いでしょう。

組織全体の理解を得られていない

組織全体の理解が得られていない場合も、データドリブンマーケティングの取り組みが失敗してしまう可能性があります。

データドリブンマーケティングでは、データの蓄積や、分析を組織全体で行うことになります。

しかし組織全体の理解を得られていない場合、部門をまたいだデータ収集ができず、必要なデータを集めること自体が難しくなるのです。

体制チームを作る際は、組織全体を意識して編成すると良いでしょう

目的が不明確な状態でツールを導入してしまう

目的が不明確なままツールを導入することも、データドリブンマーケティングの失敗に繋がりやすいと言えます。

データドリブンマーケティングでは様々なデータを取り扱いますが、目的によって取得したいデータやツールが異なります。

「データを使って何を改善したいのか」といった点が明確にならないままツールを導入すると、必要なデータを集められず、成果も出ない事態に陥る可能性があるのです。

データドリブンマーケティングを成功に導く6つのポイント

最後にデータドリブンマーケティングを成功に導くポイントを6つご紹介します。

1. データの重要性を理解する

データドリブンマーケティングはデータを軸に意思決定や施策検討を行うため、データの重要性をまず理解しておく必要があります。

これまで経験や勘で成果を上げてきた企業の場合、データに対する関心が薄く、データドリブンマーケティングの有効性に対して疑問を抱いている可能性もあるでしょう。

現場や経営層含めてデータ活用の重要性を理解しなければ、データを活用していくというスタンスが根付くことはありません。

そのためまずは社内でデータドリブンマーケティングの有効性や事例などを学び、データの重要性を理解してもらう必要があるのです。

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2. 適切なKPIを設定する

適切なKPIを設定することもポイントとして挙げられます。

企業活動の中で蓄積されるデータは非常に幅広く、その数も膨大なものとなるため、データを選び取る必要があります。

データドリブンマーケティングに取り組むからといって、集めたデータを全て扱うことは現実的ではない上、仮に扱えたとしても必ずしも成果に繋がるとは限りません。

売上などの最終目標から逆算して、中間目標であるKPIを厳選して設定し、そのKPIを基に収集すべきデータを明確にすることが重要になるのです。

もしKPIの設定が難しい場合は、先にご紹介した15の指標をベースに考えてみることをおすすめします。

3. 専門スキルを持った人材を確保する

専門的なスキルがなくても、ツールを使ってデータドリブンマーケティングを実施することは可能です。しかし精度の高いデータドリブンマーケティングに取り組むには、専門的なスキルを持った人材が欠かせません。

具体的には以下のようなスキルを保有したデータサイエンティストや、データアナリストが良いです。

• RやSASといった分析用のプログラミング言語
• 統計学の基本知識
• BIなどのツールを使いこなすスキル
• ディープラーニングのフレームワークを活用できるスキル

これらのスキルを持った人材は、外部から採用したり、内部で育成したりする方法があります。

4. 組織全体で取り組む

組織全体で取り組むことも、データドリブンマーケティングを成功に導くための必須要素です。

データドリブンマーケティングでは企業全体に蓄積されているデータを集約し、マーケティング活動に活かしていくことになります。

そのためマーケティング部門だけでなく、組織横断的な連携が求められるのです。

組織横断的な連携を行うには、マーケティング部門からの協力要請だけでは難しい場合があるため、経営層も主体的に関わるのが望ましいです。データドリブンマーケティングへの理解促進を、組織全体で行うようにしましょう。

5. データに囚われ過ぎない

データドリブンマーケティングではデータを軸に活動を行うわけですが、データに囚われ過ぎると、改善の方向性を誤るケースがあります。

データは様々な要因に影響を受けるものです。データを軸としつつも、市場の変化や法規制の強化・緩和といったデータに表れない部分も考慮した上で分析や仮説構築をする必要があるのです。

データをうのみにしないことで、より精度の高い分析に繋げることができるでしょう。

6. 効果検証と改善のPDCAサイクルを回す

効果検証と改善を繰り返してPDCAサイクルを回すという点も重要になります。

一度分析と改善をしても、外部環境の変化などによって、さらなる改善が必要になる場合が往々にして起こります。

そのためデータ収集・分析と改善のPDCAサイクルは、中長期的に継続して回していくことが重要になるのです。

PDCAサイクルを何度も回していく中で、データ分析や活用の精度も高まり、マーケティングにおける成果も上げやすくなっていくでしょう。

まとめ

今回はデータドリブンマーケティングをテーマに、メリットや実施手順、重要な指標などを解説してきましたが、いかがでしたか。

インターネットやSNSの発展に伴い、顧客の購買行動が多様化した現代では、各顧客へのパーソナライズされた対応が重要になります。

各顧客に最適化した対応を行うには、企業に蓄積された顧客に関する様々なデータを集約・分析し、活かしていくことが求められるのです。

ぜひこの記事を参考に、データドリブンマーケティングに取り組んでみてください。

この記事の監修者：

馬見塚堅（Meltwate Japanエンタープライズソリューションディレクター）

2016年にMeltwater Japan株式会社入社。 外部データ活用に向けてマーケティング・企画・広報部向けのコンサルティングを7年で200社以上を担当。 現在は、大手企業や官公庁向けのソリューション企画に従事。インフルエンサーマーケティングや消費者インサイトに関するセミナー実績多数。 趣味：旅行、子育て情報収集、仮想通貨、サッカー観戦（川崎フロンターレの大ファンです）

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