近年、DX推進とともに「データドリブン」という言葉をよく耳にするかもしれません。データドリブンはDX推進において重要な考え方です。
本記事では、データドリブンの意味と重要性をマーケティングにフォーカスをして、事例を交えながら紹介します。
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は、データに基づきマーケティングにおける戦略の立案や意思決定、実行、振り返りなどを行う業務プロセスを指します。
データドリブン（Data Driven）とは、直訳すると「データ駆動」という意味を持ちます。つまり、日本の製造業ではKKDと呼ばれることもある「勘、経験、度胸」に頼らず、さまざまなデータを蓄積し、その分析結果をもとに課題解決のための施策を立案やビジネスの意思決定などを行うことをいいます。
本記事では、データドリブンマーケティングについて紹介しますが、「データドリブン経営」「データドリブン開発」といった表現で、経営や開発においてもデータドリブンなプロセス改善が注目されています。
データドリブンマーケティングが注目されている背景
今までも、マーケティングにおいてデータを利用することは主流だったかと思います。ただし、データの集計を行う頻度を上げられず、月次や四半期ごと、年次といった単位で判断を行っているケース、また計測の単位として顧客単位で捉えるのではなく顧客グループを大きく捉えたうえでのデータの利用に限定されている企業が多い状況でした。
現在では技術の発展に伴い、オンラインの情報だけではなく、実店舗での購入情報や位置情報などオフラインの顧客データも取得できるようになっています。顧客側も購入や契約に至るまでにウェビルーミングやショールーミングを取り、オンとオフのクロスユースのケースが増えています。そのため、オンライン・オフライン問わず顧客の情報を取得でき、より精度高くデータを扱えるようになっています。
さらに情報化社会の発展により、やり取りされる情報量の増加や消費社会における価値観の多様化、顧客行動の複雑化などを受け、データそのものの価値は年々高まっており、あらためてデータドリブンマーケティングの重要性を見つめ、取り入れていくことが大切です。
しかし、これらの多種多様なデータをどのように管理すれば良いか分からないという声をよく耳にします。下記の資料では、企業の正しいデータ管理についてご紹介しています。無料でダウンロードできますので、ぜひご活用ください！
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データドリブンマーケティングの先にある「攻めのDX」の実現
データドリブンとセットでよく耳にする言葉に「DX」があります。DXは「守りのDX」と「攻めのDX」の2種類の領域に分けられます。
取得した顧客データから顧客や自社の製品に対するイメージを分析することで「既存の商品・サービスの高度化や提供価値向上」へと繋がります。また、「顧客接点の抜本的改革」の観点においても顧客データから顧客がより良いと思うコミュニケーションの設計が可能になります。
データから顧客と市場を理解することは、今自社が求められているミッションを紐解くヒントになり、結果的に「ビジネスモデルの抜本的改革」にも繋がります。
競合と差をつけ売上を伸ばすために「攻めのDX」を実現したいという方は、まずはデータドリブンマーケティングの取り組みついて検討することをおすすめします。攻めのDX・守りのDXについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。
関連：「攻めのDX」とは？守りのDXとの違い、攻めのDX推進に必要なこと
データドリブンマーケティングを行うメリット
経験や勘に根拠を与え再現性が生まれる
データドリブンマーケティングを行うことで、客観的にデータでの比較や分析ができるようになり、施策に再現性が生まれます。経験や勘によるマーケティングでは「なぜ効果があったのか」「次も成功するか」を判断することは困難です。経験や勘は個人の能力に依存する要素であり、以前効果があった施策をいつまでも変えずに実施してしまうこともあるでしょう。
データドリブンマーケティングによって、経験や勘がデータの観点から裏づけられれば、施策の効果や課題を明らかにすることができます。それを評価・改善しながらブラッシュアップしていくことで、効果が低い施策は中止し、効果が高い施策を継続するなど、適切な施策を実施できるようになります。
顧客体験の向上に繋がる
データドリブンマーケティングを行うことにより、結果として現れた根拠のあるデータをもとに、顧客のニーズを適切に把握できるようになります。顧客ニーズの把握ができると、顧客に合わせたコミュニケーションが実施でき、さらに成長させていくことができます。
消費者のニーズが多様化している現在では、同じサービスを検討している顧客でも期待する内容は異なることから、できるだけ一人ひとりに最適化された商品やサービスを提供することが、他社との差別化に繋がります。
消費者に関するさまざまなデータを収集し、それらのデータをマーケティングや商品開発に活かすことで、よりパーソナライズされたコミュニケーションが可能になります。結果として顧客体験（CX）を向上させ、顧客との良好な関係性を築き上げることができます。
関連：顧客体験の向上に必要な5つの準備とCX管理に役立つマーケティングシステム
業務改善・効率化が行える
一部の担当者に依存している業務を、他の従業員に引き継ぐうえでもデータドリブンマーケティングは重要な役割を果たします。
業務の属人化は、担当者がいないと内容がわからなくなってしまったり、個人の知識や経験が組織に還元されず、後進が育ちにくくなっていきます。データドリブンマーケティングにはこのような業務上のリスクを分散し、社内で情報を共有できるメリットもあります。
担当者が変更したとしてもデータをもとに同様のロジックで意思決定でき、キャリアや能力に関係なく、一貫性のあるサービスを提供できるでしょう。
データドリブンマーケティングの事例
株式会社パルコ
ファッションビル「PARCO」 を全国で展開する日本の企業の株式会社パルコの事例を紹介します。
パルコは「小売と不動産業のハイブリッド」と表現されるように、顧客にはパルコという場に来てもらう必要があります。また、パルコに入っている店舗は株式会社パルコとは異なる企業が運営するショップです。
そのため、株式会社パルコはデータドリブンマーケティングで、PARCOという場で顧客に快適に買い物ができる場所を提供することが必要になります。
株式会社パルコは、まずは各店舗からレシートのデータを提供してもらい顧客に関するデータを取得しました。そこから買うタイミングや買わない人の特徴など購入に繋がる顧客の情報を分析し、顧客体験を向上させるためにデータを活用しました。
また、自らPARCOのアプリを制作し、オンライン上でもPARCOに入っている店舗の情報やショップブログのような商品に関わる情報を取得できるようにしたり、GPSデータを用いて顧客の店内の動きをデータ化しました。株式会社パルコはデータドリブンマーケティングにより、顧客にPARCOでの買い物を通じて良い体験を提供するための改善に成功しています。
株式会社ジンズ
研究開発から生産販売まで一貫して展開するメガネブランド「JINS」を運営する会社である株式会社ジンズの事例を紹介します。
株式会社ジンズでも、スマホの普及により顧客のニーズや購入行動の変化を感じ、データドリブンマーケティングへの取り組みを行っています。数年前までは、オフラインで情報収集し、オンラインで購入する顧客が多かったのに対し、近年ではオンラインでの情報収集を行う顧客の増加傾向が見られました。
それに伴い、株式会社ジンズでは、オフライン・オンラインに関わらず、実店舗でもオフライン店舗でも同じレベルのサービスを提供することが必要だと考え、データドリブンマーケティングをより意識して改善に取り組みました。
具体的な改善施策の1つが、BIツールを使ったデータの可視化です。株式会社ジンズは、コミュニケーション施策1つとして、LINEを用いてクーポンの発行や新店舗などのニュース発信などを行っていました。
しかし、LINEクーポンがどのように売り上げに貢献しているのか効果測定ができていない状態でした。そこで、BIツール「Looker」を用いて実施後の効果分析まで行えるような環境を構築しました。
BIツールを生かし、LINEによる情報発信の効果を分析し、レポートやダッシュボードで可視化を行いました。効果測定の可視化だけでなく、分析したデータをもとにLINEで発信する情報をセグメントごとに分け、より精度の高いプロモーションを実現しました。
データドリブンマーケティングの進め方とポイント
データドリブンマーケティングは、単にデータを収集すれば実現されるものではありません。データドリブンマーケティング実現のためには、以下のようなステップで進めることが必要です。
- 目的設定
- データの収集
- データの加工
- データの分析・可視化
- 施策や行動計画の策定
- 施策や行動計画の実施
- 効果測定
このプロセスを実施するうえで知っておきたいポイントについて解説していきます。
明確な目標の設定
データドリブンマーケティングの目的は「データを活用すること」ではありません。データドリブンマーケティングがうまく実行できない企業は、データを活用することが目的になっているケースが多く見られます。
データを活用してどのようなことを実現したいか、目的を明確に定めましょう。最終的な目標であるKGIを達成するために、正しくKPIを組み立てていくことが大切です。
関連：KGI・KPIとは？企業別の事例と設定手順、KPIツリーの作り方
現状のデータを調査する
まずは、使用するデータの現状を精査しましょう。使えるデータがきちんと揃っているか、目的のために必要なデータを確保できるかを確認します。揃っていない場合は、データを取得するための施策を考え、実施する必要があります。
システムや管理の状況によっては、データを収集する難易度が異なります。最初からすべてのデータを紐付けようとせず、以下のように手順を分けて行うことをおすすめします。
- 初期のスコープに対して必要なデータを洗い出す
- 連携の難易度を確認する
- データを収集する
連携の難易度によっては初期の連携のスコープを見直すことも大切です。
関連：顧客データ収集の方法と有効なツール4選｜収集すべき2種類のデータとは
必要なデータを収集・統合できる環境を整える
収集・蓄積するデータは、業種や部門など多岐に渡る場合が多いです。企業の基幹システムや業務システム、webサーバ（サイト）、IoT、他社システム・ツールなどでそれぞれにデータを持っている場合、データの種類も取得方法も形式もバラバラな状態かと思います。
これはデータのサイロ化と言い、企業全体で見たときにはデメリットが大きく、企業の成長の壁となります。具体的には「意思決定のスピードが遅れる、正確性が担保できない」「業務オペレーションの効率が悪い、改善しづらい」「各種データソリューションが活用できない」など、さまざまな問題を引き起こします。
そのため、単にデータベースを用いて集めるだけではなく、さまざまな形式や種類のデータをきちんと1人の顧客として判断し、統合できる環境を作りましょう。また、継続的にデータの質を維持することも不可欠です。Excelなどでデータを手入力している場合、転記ミスがあると正しくデータを使うことができません。
他にも、メールアドレスが古いものになっておりメールを送ることができないというような鮮度の観点もあります。データクレンジングと名寄せを行い、データを正しく、蓄積し続けるための環境を構築することも非常に重要になります。
古いシステムを使用している場合は、連携が難しいこともあります。更新頻度との兼ね合いを考慮しつつ、場合によっては人の手を介してファイルの連携を行ったり、将来のシステム改修にて対応したりすることを視野にいれつつ、収集・統合の環境作りを考えていきましょう。RPAで一時的に連携できるようにするというのも選択肢の1つです。
関連：顧客データ統合の失敗ケースと最適な進め方｜解決策となるデータ基盤のCDP
データに基づいた意思決定ができる環境を整える
データドリブンマーケティングは、今まで「なんとなく」や「こう思う」など曖昧な基準で判断していたことをデータに基づき、属人的な形ではなく共通認識として明確に判断できるようになることが大きなメリットです。
関連：デジタルマーケティングの効果測定の方法と指標、分析に役立つツール
データを1人でしか見れない環境では、データドリブンマーケティングの実現は難しいと思われます。データを民主化させ、関係者が全員同じ分析結果に基づき意思決定ができる環境作りが重要です。そこで有効なのがダッシュボードの利用です。ダッシュボードはグラフなどでデータをビジュアライズできます。
関連：BIツールのダッシュボードとは？レポートとの違い、構築のポイント
PDCAサイクルが回せる体制を整える
データを可視化するだけでは、データドリブンマーケティングとは言えません。可視化されたデータに基づき、課題の設定や具体的なアクションプランを設定、実行し、効果測定を行いましょう。
データドリブンマーケティングと聞くとシステムやツールを導入しただけですぐに達成できるものと期待しがちですが、しっかりアクションプランを策定、実行、振り返り、改善と長期的にPDCAを回すことで、データドリブンマーケティングを実施でき、目的達成に繋がります。
常に最新のデータをもとに課題を抽出し、PDCAを回せる体制を整えておきましょう。
データドリブンマーケティングやデータ活用の進め方、実際のプロジェクト設計、社内のチーム編成についてより詳しく知りたい方は、下記の資料で説明していますので、合わせてご覧ください！
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データドリブンマーケティングを支援するツール
ここからは、データドリブンマーケティングに役立つツールを紹介します。
MA
MAは、メールによるコミュニケーションを中心として、見込み顧客の情報の取得・育成や既存顧客の育成を行うことができるプラットフォームです。
顧客のweb上の行動データやフォームを作成して顧客情報を取得できますが、オフラインデータの収集ができない、MAで提供していないチャネルに対しては施策を実施できない、営業とマーケティング部門以外への連携ができないといった課題があります。
関連：MA導入のメリット・デメリット、マーケティングオートメーションの課題とは
CRM（SFA）
CRM（SFA）は、顧客との関係性を構築し、一元的に管理できるツールです。基本的な顧客情報から、顧客とのコミュニケーション履歴、営業プロセス、ポイントの管理、キャンペーンに紐づいた購入履歴など、顧客に関わるさまざまなデータを管理できます。
ただし、顧客情報の登録前のユーザー（見込み顧客）情報は管理する機能は備わっていないため、ユーザーによって快適なコミュニケーションとならない可能性があります。
例えば、店舗とECサイトを運営している場合、店舗で登録した会員カードの情報、会員情報に紐づくID-POSにある購買データ、ECサイトの会員情報、会員情報に紐づく購買データ、マーケティング目的のメール配信、カスタマーサポートでの対応情報など、さまざまな情報が存在する一方で、CRMでそれらの情報を統合して運用できる環境を構築するには限界があります。
BIツール
大量のデータを手作業で可視化するには、膨大な工数がかかります。このような場合には、BI（BusinessIntelligence）ツールの利用がおすすめです。
BIツールは、膨大なデータを分析し、その分析結果を経営意思決定に活用できるツールです。レポーティング、データマイニング、シミュレーションといった機能を備えており、データドリブンマーケティングを実施するうえで重要なツールの1つです。
関連：BIツールとExcelの違い、データ分析が正しく高速になる活用例
しかし、BIツールはデータを可視化するためのものであり、基本的にはデータを貯める箱は別に用意する必要があります。
CDP
CDPとは「カスタマー データ プラットフォーム：Customer Data Platform」の略称で、企業の顧客に関するデータを管理し、顧客一人ひとりを理解することを目的として開発された顧客データ基盤です。
さまざまな部署やシステムに散財しているデータを収集することができます。また、データを収集するデータベースとしての役割だけではなく、CDPでは顧客を1人の人物として管理できるように、名寄せ処理をしてデータを統合を行うこともできます。CDPについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。
関連：CDPとは？カスタマーデータプラットフォームの機能やメリット、活用例を解説
CDPは「データ収集」「データの加工」の役割を担うことができます。分析・可視化と聞くとBIツールの利用を真っ先に考える企業は多いかと思います。
しかし、多数の部署やシステムに散財しているさまざまなデータを収集してBIツールに繋げるだけでは、データドリブンマーケティングで利用できるようなデータの分析・可視化の実現は難しいです。BIツールの連携も可能なCDPを用いてデータを収集・統合した状態で、BIツールを用いて分析・可視化を行いましょう。
また、CDPはBIツールだけではなくコミュニケーションツールとの連携も可能です。メールやメッセージツールと連携することで、データに基づいた顧客にあったコミュニケーションを行うことができます。
大量のデータを扱い、データドリブンマーケティングを行うためにも、まずはCDPを導入を行い散在しているデータを収集し統合することから始めましょう。
CDPの選び方や導入する前に知っておきたいポイントについて、下記の資料でより詳しく解説しています。ぜひ合わせてご覧ください！
EVERRISEが提供するCDP「INTEGRAL-CORE」
データドリブンマーケティングとは、データに基づいたマーケティングを実施することを指します。近年、顧客のニーズの変化や情報量の増加により、一層データドリブンマーケティングが重要視されています。
データドリブンマーケティングを行うには「目標の設定」「必要なデータを収集・統合できる環境」「データに基づいた意思決定ができる環境」「PDCAサイクルを回せる環境」が必要です。
この中で、必要なデータを収集・統合できる環境を作るためにCDPの利用は有効です。さまざまな部署やシステムに散財しているデータを収集、統合しBIツールに連携してデータの分析・可視化を実現したり、コミュニケーションツールと連携してデータに基づいた顧客とのコミュニケーションが可能です。
弊社EVERRISEでは、顧客データをノーコードで管理できるCDP「INTEGRAL-CORE」を提供しており、これまでTVerさまやキーコーヒーさま、hoyuさまなどを含め複数社の導入実績がございます。
- CDP「INTEGRAL-CORE」の特長
- 顧客に関するあらゆるデータを収集・統合
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