デジタルマーケティングコラム

データドリブンにマーケティングを実行するには?
知っておきたい、見落としがちなポイント

デジタル化の浸透に従い、企業内外に蓄積されるデータはこれまでとは比べものにならないほど増大し、データを活用した企業活動への転換が急務となっています。マーケティングの領域においても、データを基にスピーディかつ適切に施策を実行・改善する「データドリブンマーケティング」への関心が高まっています。データドリブンマーケティングを進めるうえで知っておきたいポイントをご紹介します。

データドリブンマーケティングとは?

近年「データドリブンマーケティング」が注目されています。これは文字通りデータ、つまり「事実」を収集・分析し、定量的な根拠に基づいてマーケティング施策を高度化させようとする考え方です。
その語感から、マーケティングでのデータ活用は今までも当然おこなわれてきたのでは?と疑問に感じられる方も少なくないでしょう。ではなぜいま、データドリブンマーケティングへの関心が高まっているのでしょうか。その背景には、消費者のデジタル化、企業活動のデジタル化の進展があります。

消費者と企業とのタッチポイントがアナログ中心からデジタル中心へと変化したことで、そこから発生し、利用可能なデータが格段に増加しました。
具体的には、WebサイトやECサイト、アプリなどの行動データのほか、企業によっては購買データや会員の属性データなど、精度の高いデータが豊富に蓄積されています。このように、企業が保有する 1st Party Data に加え、3rd Party Dataなどの匿名データも手軽に利用できるようになったことで、企業がマーケティングに活用可能なデータの選択肢は極めて多種多様になりました。

こうしたデータは、各チャネルで発生した「事実」であるだけでなく、「鮮度の高い情報」であることも忘れてはなりません。従来の方法、たとえば実店舗でのクーポン利用枚数や来店状況などのアナログの手法は、定期的に集計しなければ分かりませんでしたが、デジタルを活用することでリアルタイムに収集・分析することが可能です。こうした「生の情報」をマーケティング施策の高度化に繋げようとする動きになるのはごく自然なことであり、データドリブンマーケティングが注目されている大きな理由です。

どのようなデータを見れば良いのか?

では、データドリブンマーケティングを実践するには、どのようなデータを活用するべきなのでしょうか?データを見極めず、闇雲にデータを収集しているだけでは、業務量をいたずらに膨張させるだけでなく、施策を講じるためのインサイトを発掘することは難しいでしょう。
またWeb集客の投資対効果のような特定の指標だけを追いかけ、本来のビジネスとかけ離れたコンテンツで溢れさせてしまっては意味がありません。この例は極端ですが、Webに誘導したユーザーがビジネスに貢献しているのかどうか、正しく評価することは極めて重要です。

そこで有用なのがKPI(重要業績評価指標:Key Performance Indicator)です。一般的な企業では、目標達成のためにKPIマネジメントを行なっていると思います。データドリブンマーケティングに取り組む際も、KPIに合わせた設計から始めることで、データ活用にこれから乗り出す組織にとっても馴染みやすいものとなるでしょう。
ここで押さえたいポイントは「個別の施策だけ」ではなく「マーケティング全体を俯瞰した指標」を掴めているかどうか、という点です。言い換えると、個々のKPIだけでなく、KPI同士の関係を整理し、構成要素となる数字は何か、その元となるデータはどこにあるのかを把握することが重要なのです。

具体例で見てみましょう。「ECサイトの販売数を前年比10%増やす」というKPIがあったとします。KPI進捗を集計したところ、前年度並みの進捗に着地しそうだと気づいた担当者は、KPI達成に向けて売れ筋商品が目立つようにサイトを改修し、バナー広告も作成して集客広告を出稿しました。その結果、販売数は10%増加。KPIは達成され、胸をなでおろします。しかし、ECサイトの売上は悪化してしまいました。
なぜこのようなことが起こるのでしょうか。ECサイトの売上は、以下のように分解できます。

売上 = 販売数 × (平均)注文単価

仮に販売数が増加したとしても、注文単価が減少すれば売上は伸びません。販売数が10%増加し、注文単価が10%減少すると、1.1×0.9=0.99 となり、売上はむしろ減ってしまうのです。このケースの場合、売れ筋の商品単価が低かったのでしょう。実際には広告出稿やサイト改修なども伴うため、利益でみるとさらに芳しくない結果が担当者の頭を悩ませます。

この例からも分かるように、一部の情報だけをみて意思決定をするのは得策とは言えません。一方で実際の業務では、具体的な施策の方向性を判断するためにはさらに細かい情報、例えば「販売数」を構成する要素であれば、ECサイト訪問者のうち、何%が商品詳細ページを閲覧し、その何%が商品をカートに追加し、その何%が購入し、何%が離脱したのか、といった指標もモニタリングしながら、施策検討されていることでしょう。
様々な指標を活用すれば具体的なアクションに結びつけやすい一方で、見える指標が増えると、どうしても全体が見えづらくなり、部分最適になってしまうというジレンマに陥りがちです。効果的に施策を改善するには、モニタリングしている数字がどのKPIに影響する数字なのか、よりマクロな視点で見たらどうなるのかを意識する必要があるでしょう。

データを定点観測するために見落としがちなポイントとは?

実際にデータの定点観測を行う際に企業が直面する課題は、指標の整理だけではありません。さらに重要な課題として、企業内外に分散したデータの集約があります。マーケティング活動全体のパフォーマンスを俯瞰してデータドリブンマーケティングを実行するためには、ツールも組織も超えた様々なデータが必要になります。
例えば、ECサイトでおこなったキャンペーンを評価するには、広告費と反響数といったWeb上のデータだけでなく、売上データ、場合によっては注文増による配達遅延や在庫切れが発生していないかなどの基幹系データのほか、顧客満足度への影響も評価が必要かもしれません。
これらのデータは、企業のどこかで収集していることが多いものの、単一部門が全て保有していることは稀でしょう。KPIのモニタリングに必要な情報を集めるために、まずはどの部署にどんなデータがあるのか、現場部門やIT部門と連携した棚卸が必要です。

データの棚卸ができたら、次は分散したデータを収集して統合したマスタデータの作成です。当然のことながら、データを基に議論したり、意思決定したりする際に、業務や部署ごとに見るデータソースや算出ロジックが異なっていては、適切な議論は難しくなります。この重要性は十分に理解されているにもかかわらず、実際にはできていないケースは意外と多いようです。そうならないために要となるのが、マスタとなるデータです。
ここで意識しておきたいことは、役職や業務範囲によって柔軟に分析データの切り口や粒度を変えることを念頭に置いて仕組化することです。先にも述べたように、見える指標が増えすぎると手に負えなくなり、マーケティング業務の全体最適化が難しくなってしまうからです。

もう一つの重要なポイントとして「システム化を前提に」設計することが挙げられます。近年はデジタルマーケティングツールが普及し、部門レベルでも容易にツール導入が可能になりました。その結果としてマーケティング活動を通じて得られるデータの種類や量も増え、企業内でデータを保有する部門も多様化しました。

統合されていないデータでは適切な状況把握ができず、意思決定は行えません。そのため、様々なデータの集約を行うことになります。しかしながら、集約・活用のプロセスがシステム化(自動化)されていなければ、多種多様なデータの名寄せのための二次加工や、読み替えのためのマスタ構築など、人手による作業に膨大な時間と労力を費やすことになります。その結果、タイムリーな施策改善はおろか、KPI集計だけで精一杯という事態に陥ってしまいかねません。
富士通にも、データが散在して手に負えなくなったというご相談が寄せられるケースが多くなっています。本来目指していたはずのデータドリブンマーケティングは、各種データソースからリアルタイムにデータの収集・変換、そして統合・可視化したうえで「マーケティング施策を高度化する」ところにあるはずです。
蓄積されたデータを「なんとかして活用する」のではなく、データを「活用することを前提に」データを収集・分析、可視化し、同じデータを見ながら皆で議論できるシステムとして整備することが、目指すべきデータドリブンマーケティングの姿なのです。

2019年4月1日

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