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データドリブンマーケティングを徹底解説

カテゴリ:Webマーケティング

2020.08.10

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こんにちは!セールスチームの千石です。今回はデータドリブンマーケティングについて解説していきます。

データドリブンマーケティングとは

データの活用に重点をおき、データによる根拠を元に施策を決めていくマーケティング手法のことです。

もともと、データドリブンとは得られたデータ(特にビックデータ)を可視化して、統合的に分析し課題解決や未来予測・意思決定・企画立案などに役立てることを言います。

つまり、販売実績や顧客情報などのビックデータを総合的に分析して、マーケティングに役立てる手法のことです。

データドリブンマーケティングが必要な理由

・顧客の行動が複雑化している。

・無駄なコストを防げる。

企業が行うマーケティング施策では顧客となる個人企業のターゲティングモデルを想定して、企画立案などを行わなければなりません。

しかし、個々の趣味・趣向が多様化しモデルが複雑になっていることから集客、見込み客化・顧客化・優良顧客化というそれぞれの段階で無数の選択肢が発生します。

そこで、より良い結果を出すために感覚値ではなくデータを参照にマーケティング施策を実行することがでます。

データドリブンマーケティングを行う際には

  1. マーケティング戦略の策定
  2. マーケティング指標の選定
  3. 実践に向けたロードマップの作成
  4. 施策の実行と定期的なレビュー

という手順を踏む必要があります。

4つの流れの中でもっとも重要になるところがマーケティング指標の選定です。

この指標は以下のものになります。

①ブランド認知
ブランドは財務系指標では測れないため、アンケートで「認知率」や「好感度」を取ったりなどの、非財務指標で測定する
②試乗(お試し)
車の試乗のように、お試しのアクションを顧客に踏んでもらえるか
③解約(離反)率
サービスを顧客が解約する率
④顧客満足度(CSAT = Customer Satisfaction)
顧客がサービスにどれくらい満足しているか?
⑤オファー応諾率
企業からのキャンペーン等のオファー(依頼)に対して顧客が応じる率。マーケティングキャンペーンの運用効率を評価するために必要
⑥利益
「売上高−費用」で算出する。キャンペーンを打って割引したり、プロモーション費用をかけて告知した結果、売上、利益に貢献していたか?
⑦正味現在価値(NPV = Net Present Value)
「PV(現在価値)−費用」
それぞれのキャンペーン施策を比較するときに利用する。それぞれの施策の価値から、キャンペーン費用を引いたとき、実質何が収益性が高いのか
⑧内部収益率(IRR = Internal Rate of Return)
キャンペーンや施策を実施する場合の投資利回り
⑨投資回収期間
投資したコストを回収できるまでの期間。短ければ短いほどよいとされる
⑩顧客生涯価値(CLTV = Customer Lifetime Value)
顧客の価値を測定する必須の指標。サブスクリプションやSaaSなどのビジネスモデルでは顧客が月額1万円のサービスを平均3年で解約してしまうとしたら、その顧客のLTVは1万円×36ヶ月 = 36万円となる。
顧客によってLTVの高い顧客、低い顧客がいるため顧客によって特別扱いと普通扱いをうまく調整できると吉
⑪クリック単価(CPC = Cost Per Click)
Web広告が1回クリックされる単価
⑫トランザクションコンバージョン率(TCR = Transaction Conversion Rate)
トランザクション=ECサイトの購入のこと。
ユーザーがサイトへ流入してから、実際にECで商品を購入してくれる率
⑬広告費用対効果(ROAS = Return of Advertising Spend)
ROI(Return On Investment、費用対効果)の広告版のようなもの
⑭直帰率
Webサイトへ流入したユーザーが、他のどのページにもいかずに離脱してしまった率
⑮口コミ増幅係数(WOM = Word of Mouth)
インターネット上の口コミがどれくらい発生したかの係数

定めた指標を実施した場合、定期的に振り返りが必要になります。

定期的な振り返りミーティングを行うことで、より効果的なマーケティングが実施できるうえ、企業内のマーケティングのスキルとナレッジの蓄積にも繋がります。

データドリブンマーケティングを実施するための3つのステップ

  1. 求められる知識や能力について理解する
  2. 備えるべき体制を整える

1、求められる知識や能力について理解するについて

以下の6つの知識と能力が求められます。

  1. ビジネスに関する知識
  2. マーケティングの知識
  3. ロジカルシンキング
  4. データ分析手法の知識
  5. データベースおよびデータ処理の知識
  6. 統計学の知識

データドリブンマーケティングは、データの活用に重点をおいたであることから、ビジネスやマーケティングの知識だけでなく、データを論理的に思考できる能力やデータ分析や統計学の知識も必要となります。

2、備える体制を整える

データドリブンマーケティングを実施するために必要なデータの分析ができても、組織としてデータドリブンマーケティングを活用できる体制がなければ、データに基づいて策定したプランは実行できません。

データドリブンマーケティングを実践する組織には

  • データの意味を理解できる方が決定権を持つ立場にいる
  • データドリブンマーケティング専任の担当者がいる
  • データに基づいてどのような施策を打つのが適切かを共通認識している
  • 担当者がデータ参照、改善案の策定・実施・評価、施策を強化・修正といったサイクルを確実に回し続けることができる

という4つの体制が求められます。

まとめ

顧客の選択肢が無数かつ複雑化している現代でデータドリブンマーケティングはとても有効な手段の一つです。

しかし、データドリブンマーケティングのことをしっかりと理解し、計画や体制を整えてからでなければ、せっかく実施した取り組みが無駄になってしまいます。

また、データドリブンマーケティングを実践するためには、データの収集・分析・可視化が必要です。それを可能にするMAなどのツールを取り入れるとこでより効果的な施策を打つことができます。

MAなどについては他の記事で詳しく書いてあるのでそちらも合わせて読んでみてください。

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