データマーケティングはデータの活用と分析に重点をおいたマーケティング手法です。この記事では手法をステップごとに紹介しています。また始めるうえでのコツや課題点、成功事例も紹介していますので、データマーケティングが気になる方はぜひ読んで見てください。データマーケティングとは？データマーケティングとはさまざまなデータを分析し、活用することを重視したマーケティング手法です。データドリブンマーケティングとも呼ばれ、顧客の購買データや趣味嗜好などの属性情報だけでなく、SNS投稿分析やWeb閲覧情報といった市場動向などのデータも掛け合わせて、マーケティング活動の判断や行動を決定します。データマーケティングの目的には、新規顧客の獲得や、既存顧客の売上増加などがあります。なぜデータマーケティングが必要なのか？顧客の購買行動が多様化したことで、適切な施策を導き出すことが重要になっています。マーケティング活動において、顧客の購買パターンを体系化した「AISCEAS」などのモデルが使用されますが、複雑化するパターンの中ではアップデートが必要となります。また、データを用いて施策の効果を可視化することで、コストカットが可能となります。さらに、効果的な施策に注力することで自社サービスを向上させることも可能です。データドリブンマーケティングについて詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください。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の手順5選データマーケティングのプロセス5つ実際のデータマーケティングを実施するプロセスは「データ収集」→「データ加工」→「データ分析」→「アクションプラン策定」→「上記のプロセスの繰り返し」という流れになります。ここからは、それぞれのプロセスについて詳しくご紹介します。データマーケティングのプロセス1：データ収集第1にデータを収集します。顧客の年代や家族構成、興味などの属性データや購買履歴のデータ、Webサイト内の閲覧時間や離脱情報やSNSの投稿データ、Webアンケート情報やコールセンターの問い合わせ内容なども挙げられます。これらの情報を個人に紐づけて管理する必要もあります。上記のデータが複数のシステムに保存されている場合には、DWHやDMPを利用したデータの集中管理システムの導入も検討する必要があります。データマーケティングのプロセス2：データ加工第2にデータを分析しやすいように加工します。膨大なデータがそのままの状態ではマーケティングに必要な情報はなかなか見えてきません。そこで、Web解析ツールやBIツールを利用してデータを加工します。どんな目的でどんなデータが必要なのかを検討しましょう。Web解析ツールでは、Webサイトにおけるユーザーの行動を可視化できます。また、BIツールでは膨大なデータを分析してレポート作成ができます。データマーケティングのプロセス3：データ分析第3に加工されたデータから課題を分析します。Web解析ツールやBIツールを利用することで、さらにセグメントを分解し問題点を発見できるようになります。このようなデータ処理作業では、データサイエンティストやデータアナリストといった専門スキルを持った人材を活用し、分析と有用な情報を導き出すことが重要となります。データマーケティングのプロセス4：アクションプラン策定第4に分析したデータをもとにアクションプランを策定します。分析したデータにビジネスやマーケティングの知識も加えて、具体的なアクションプランを策定します。大きな組織では部署ごとに連携する必要もあるでしょう。また広告など費用がかかるような計画の場合、経営判断も伴うこともあるかもしれません。組織を指示できる立場の方にも分析結果を理解してもらう必要もあり、組織が一丸となって取り組むことが重要です。データマーケティングのプロセス5：上記のプロセスの繰り返しさらにPDCAサイクルを回し、営業活動のパフォーマンスを上げることが重要です。データの収集から分析を繰り返すことで、施策の精度を高めます。実際に広告などのアクションプランを実施した結果を可視化して効果測定することで、新たなデータが分析できます。施策を実施することで得られたデータをもとに分析することで、より精度の高い分析が可能となり、有効なマーケティング施策を実施できるでしょう。データマーケティングで得られるメリット3つデータマーケティングを導入するメリットを3つ紹介します。大きくわけると、顧客との関係性の向上、施策の効率化、いつでも誰でも使える、ということがあげられます。ここからそれぞれについて、詳しくご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。データマーケティングのメリット1：顧客との関係性向上データマーケティングを導入することで顧客データは一元管理され、社内の誰もが同じ情報を活用できます。顧客データがシステムやツールごとにバラバラに保存されている状態では、部署ごとに顧客に対する情報が分散している可能性があります。例えば、カスタマーサービス部門とマーケティング部門が同一のデータを把握できれば、より顧客に寄り添ったアプローチが可能となります。データマーケティングのメリット2：施策の効率化データを可視化することで有効な施策に注力できます。施策ごとに費用対効果を分析することで、実施した施策が有効なものであったかどうかを可視化できます。施策に費やす時間や広告などのコストを削減し、有効な施策に注力が可能となります。また、データの収集と分析を繰り返すことで施策の精度も向上し、顧客へ適切なアプローチが可能となります。データマーケティングのメリット3：いつでも誰でも使えるデータの抽出に専門スキルが必要な場合、社内や外部のエンジニアにデータの抽出と加工を依頼することになります。その場合、さまざまな施策を検討するためには、多くの工数と費用が発生してしまいます。操作がしやすいデータマーケティングツールがあれば、いつでも誰でもツールを利用でき、時間と費用の削減ができるようになります。データマーケティングの成功3例データマーケティングを導入し、効果的に実施している3つの事例を紹介します。どの企業もデータをもとにした課題分析と有効な施策をとることで成果をあげています。ここからは、事例をあげて詳しくご紹介します。データマーケティングの成功例1：キリンキリンが運営するECサイトでは、複数のツールを導入していたことと、専門担当者しかデータを扱えない状況だったため、適切な施策を迅速に実施することが難しい状況でした。データマーケティングを導入したことで、データの選定や加工の時間を3,000分から10分に削減しました。結果、ユーザー属性や行動データに合わせたセグメント別のメール配信を実施することにより、CVRや売上などのKPIが向上しました。データマーケティングの成功例2：SHOPLISTSHOPLISTでは分析のためのデータの抽出に時間がかかり、レポート作成が月に2~3回という状況で、KPIの決定に時間がかかることが課題でした。データマーケティングツールを導入し、ユーザーの属性や購買データに在庫データ、Web行動データを統合し、日次でレポート作成が可能な環境を整えました。これによりKPIの迅速な改定が可能となり、課題の把握と施策の実行を繰り返すことで、KPIを向上させました。データマーケティングの成功例3：楽天トラベル楽天トラベルでは、ホテル広告を自動化するためにデータマーケティングを採用しています。商品であるホテルの価格や宿泊プランはリアルタイムで変動するため、楽天トラベルのオンライン広告に反映できていませんでした。そこで、楽天トラベルのサイト上のデータと広告を自動で連動するプログラムを開発しました。結果、最新の価格をオンライン広告に反映できるようになり、契約数17％アップという成果を達成しました。データマーケティングの課題3つデータマーケティングを実施する際の課題を3つ紹介します。実際にデータマーケティングを実践するとさまざまな課題が見えてきます。大きくわけて、ツール導入のコスト、データの扱い方、ツールの扱い方、となります。前例を参考に、対策を打てるようにしておくことが重要です。ぜひ参考にしてみてください。データマーケティングの課題1：ツール導入のコストデータマーケティングツールには、データを一元管理するDWHが必要です。また、データを抽出・分析するためにはDMPやWeb解析ツール、BIツールが必要となります。DMPやWeb解析ツール、BIツールは利用できる機能や得意な機能によってさまざまなサービスが存在します。各サービスによって初期費用や月額費用は異なりますので、導入や運用のコストも考慮する必要があります。データマーケティングの課題2：データの扱い方データを集めることに注力してしまい、活用できないままということがあります。無駄なデータが多数抽出された状態では適切に分析することが難しくなります。データを抽出する際に、課題に対しての仮説を立てておくことで、どのようなデータを抽出するべきか事前に検討しておくことが重要です。データマーケティングの課題3：ツールの扱い方データを活用しようとさまざまなツールを導入することになった場合、ツールの利用方法などを理解した専門知識が必要となることがあります。また、導入ツールが増えすぎることで、専門知識を持った人材が不足し、使いこなせない状況も考えられます。データマーケティングツールの使いやすさや、それを使用できる人材が足りているかどうかも考慮する必要があります。データマーケティングの成功条件3つここからは、データマーケティングを成功させるための条件を、3つ紹介します。大きくわけて、一つのシステムで管理する、いつでもデータを使える、誰でもシステムを使える、ということです。データマーケティングを実践するうえでの課題と同様に、前例を理解しておくことは重要です。ここからは、それぞれについて詳しくご紹介します。データマーケティングの成功条件1：一つのシステムで管理する一つのシステムで管理することで、複数のツールを利用する場合の工数とコストが削減できます。DMPやBIツールなどを必要な機能ごとに契約し、利用することも可能です。しかし、それぞれに設定やログイン、データ抽出といった作業が発生することで工数がかかります。また、複数のツールを利用することで導入や運用の費用もかさんでしまいます。一つのシステムでデータ抽出が可能であれば、それらのコストは削減できます。データマーケティングの成功条件2：いつでもデータを使える顧客情報やWEBサイトの行動データなど複数のデータが、それぞれのシステムごとに保存されている場合、データの統合をしなければ分析を実施できません。部署ごとに利用するシステムが異なれば、他部署との連携も必要となり、分析までに時間がかかります。DWHやDMPといったデータ統合基盤に一括保存することで、いつでもデータを取得することが可能となります。データマーケティングの成功条件3：誰でもシステムを使える操作しやすいシステムを利用することで、誰でもデータを使えるようになります。もし、分析に必要なデータの抽出や加工に専門スキルが必要である場合、データの抽出には時間もコストもかかる恐れがあります。情報システム部の人間に作業を依頼したり、外注する必要が出てきます。データの抽出や加工を速やかに実施するためには、専門スキルを必要とせず、誰でも活用できるような使いやすいツールを導入することが望ましいでしょう。データマーケティングで施策を効率よく回そう！消費者を取り巻く環境が著しく変化する現代において、データマーケティングは迅速な現状分析と有効な施策の検討を可能にするでしょう。テクノロジーの進化によって膨大なビッグデータを収集して分析できるようになりました。仮説を立てて分析し、実行後には検証するというPDCAを回すことで、有効なマーケティング施策を導く精度はあがることでしょう。費用対効果や生産性の向上に、データマーケティングを導入することを検討してみてはいかがでしょうか。弊社では、マーケティングの企画や戦略設計・実際の運用、伴走型のコンサルティングのご支援も行っています。無料のオンライン相談を実施していますので、マーケティングに課題を抱えている企業様がございましたら、ぜひお気軽にお問い合わせください。