データマーケティングとは　活用の仕方と事例の紹介

2020年11月11日更新

データマーケティングはマーケティング手法のひとつです。
そもそもマーケティング分野では市場や顧客などのデータを分析して適切な施策を講じなければなりません。

これは、適切なデータ分析が行われることが結果として有効な行動に結び付き、利益や顧客の増加に繋がるからです。

このため、データマーケティングは特にデータの活用に重きをおいた手法で、データ分析をもとに成果を最大化していくという特徴があります。

そこでこの記事では、データマーケティングとはどういったものなのかをはじめとして、そのメリットやデメリット、またマーケティング・リテラシーとの関係などを解説し、実際の企業に導入されている事例についてもご紹介します。

データマーケティングとは

データマーケティングはデータ分析によって顧客へアプローチする手法、端的にいえばデータを「見える化」することです。

正確には「データドリブンマーケティング」といい、性別や年代、職業そして購買履歴などのデータを分析します。

このため、データマーケティングはさまざまなマーケティング施策の中でも、根拠となるデータを市場から収集し、活用することが大きな特徴です。

これにより、データマーケティングは新規顧客の獲得や、既存顧客の継続管理、顧客単価のアップなどを目的とします。

また、インターネットが利用される現代の購買シーンでは、集客を行ったうえでその顧客の獲得し、さらに顧客化するという囲い込み施策にも無数の選択肢が存在します。

そうした中で顧客の特徴や行動パターンなどをより詳細に分析し、効果をデータによって可視化していくのも、データマーケティングのひとつの役割です。

データマーケティングの手順

データマーケティングは実際には次のような手順で進められていきます。

データの収集

データマーケティングではまずデータの収集を行います。このとき重要なのは、最終的にどんな情報が欲しいのかを明確にし、データの取捨選択を行うことです。

データの分析

データを収集したら、次に行うのは目的に合わせて活用するための整理と分類です。そのうえで、それぞれのデータを丁寧に解読していきます。

行動計画の策定

最後に実際に行動するアクションプランを練り上げます。この段階では、誰がいつ、どのように行動するのかを決めておかなければなりません。

データマーケティングのメリット

データマーケティングのメリットとしては売上を伸ばすヒントを得られることや、課題解決や売上アップの実現につながること、販売促進活動の効率が高まることなどが挙げられます。

このうち売上を伸ばすヒントとは、課題を見つけたり改善の切り口を発見することです。データマーケティングでは商品別売上高や月別売上高だけに止まらず、地域や担当者など、あらゆる角度から分析を加えることで課題を明らかにできることをさします。

次に課題解決や売上アップとは、データマーケティングによって経営成果に直結する可能性が高く、適切な対策を講じることができることを指し、効果の出ない施策に対するコストを削減し、利益を押し上げることが可能です。

このほかにも、従来は顧客情報をそれぞれの担当者が持っていることが少なくありませんでしたが、データマーケティングではデータが一元管理されるため、会社全体で情報を共有できるという利点があります。これによりもたらされるのは、顧客に対して継続性を持ったアプローチと、顧客との関係性の向上です。

またこれらのデータを収集する際には人手ではなくツールを活用するため、管理の工数が削減されるほか、データが収集されるにつれ施策の精度を向上して適切なアプローチが可能となることから、販売促進活動の効率も高まります。

データマーケティングのデメリット

メリットの一方でデータマーケティングのデメリットには、目的がはっきりしないと効果が得られないことや、データを分析するだけで終わってしまう可能性が高いことなどが挙げられます。

まずデータマーケティングでは目的がはっきりしていないと、誤った分析方法を適用してしまい、的外れな仮説を立ててしまうことも少なくありません。

そればかりでなく、効果がでない原因すらわからないという状況に陥ってしまうこともあります。

また課題を見つけ、仮説を立てて施策を実行していないデータマーケティングは、単にデータを分析するだけで終わることも少なくありません、このため、分析結果を活かす意識を強く持っていることが大切です。

さらに、データマーケティングはデータの収集や蓄積、分析に時間とコストがかかるため、重要なデータと不要なデータの切り分けをし、データを効率よく活用しなければなりません。

データマーケティングにおいてのマーケティング・リテラシーについて

リテラシーとは物事を理解するのをはじめ、整理し、役立てる能力のことで、マーケティング・リテラシーと複合的に表現した場合には、市場を理解し、売上を伸ばすための能力を意味します。

このためマーケティング・リテラシーを高めることは売り上げを伸ばすことを至上命題としている企業の目的と完全に一致するものです。

これまで特に日本企業においてイノベーションはこれまでの成功体験からよいものが売れると考えられがちで、市場とは無縁に進められてきましたが、多様化が求められる現在では、市場を十分に理解した製品でなければ売り上げを伸ばすことはできません。

つまり、必然的にマーケティング・リテラシーとイノベーションは融合しなければならない関係にあるといえます。

これは、データマーケティングにおいても同様で、市場を十分に理解したうえで市場データの収集や、分析が行われなければなりません。

データマーケティングの事例

ここまでデータマーケティングはどのようなものかをみてきましたが最後に実際の事例をご紹介します。

化粧品の製造・販売の大手資生堂ジャパンでは、データマーケティングによってターゲットにどんな知覚刺激を与えると態度変容が起きるのかといった分析を行っています。

この、資生堂ジャパンのデータマーケティングは、広告出稿した場合、まずその広告を1回以上みたことのある人数であるリーチを100人とし、態度変容が起きる割合をおよそ30％程度と仮定するものです。

そのうえで実際に商品の購入に至る割合を10％をとし、具体的な「行動」を計測します。

行動とは「サイトのページのどの地点を見たのか」「どの外部媒体に接触したのか」「動画をみたか」といったものです。結果どの程度の割合で態度変容を起こしたのかや店頭に足を運んだのかといったことを検証しています。

そして、実際のプランニングではどのような知覚刺激を与えるとどんな態度変容が起きるかパターンをつくりを同一環境でA/Bテストを実施します。

このパターンとは、1日の中で知覚刺激与えるタイミングなどです。

資生堂ジャパンでは、このプロセスによって導き出された仮説によって、理論上半年間で172%効率化を実現したとしています。

データ分析からデータ活用へ ～資生堂ジャパンのデータ活用事例を交えて～ （前編）

データマーケティングをするにはMAツールを利用したほうが効率的

データマーケティングを行う際にはMAツール（マーケティングオートメーション）を導入しなければなりません。収集するデータ膨大なため、人力でのエクセル入力では限界があります。

例えばメールマガジンを利用したキャンペーンでも、件名による開封率、アンカーテキストを変えることでのリンク先へのコンバージョン率の測定など、PDCAを回す際には必要になります。

MAツールを利用することで、これら数字が可視化でき、またA/Bテストを導入することで、よりよい数字を追うことができます。

データマーケティングとMAツールは切っても切れない縁があると言っても過言ではないでしょう。

データマーケティングについてのまとめ

• データマーケティングは市場から収集し、「見える化」して活用するマーケティング手法です。
• データマーケティングのメリットには売上を伸ばすヒントを得られ、課題解決や売上アップの実現するほか、販売促進活動の効率が高まることなどが挙げられます。
• データマーケティングのデメリットは目的がはっきりしないと効果が得られなかったり、データを分析するだけで終わってしまう可能性が高いことや、分析に時間とコストがかかることなどです。
• データマーケティングはマーケティング・リテラシーを十分高めたうえで行わなければなりません。
• データマーケティングの事例として、資生堂ジャパンでは、ターゲットに刺激を与えると、どのような態度変容が起きるのかという分析が行われています。