データドリブンマーケティングの課題とは? 導入成功のポイント

データドリブンマーケティングとは

企業にデータドリブンマーケティングが求められる背景の1つとして、顧客が商品を認知してから購入するまでの経路が複雑化していることが挙げられます。かつてはAIDMAに代表されるような購買行動モデルに沿って、不特定多数に同一のメッセージを届けるマーケティング手法が中心でした。しかし今は、特定の購買行動モデルを示すことは困難になっており、従来型のマーケティング施策では効果を上げにくくなっています。

そこで、重要になるのがデータです。スマートフォンが行動の中心となっている今の顧客は、SNSで商品・サービスの評価を確認し、ブランドのストーリーを知って共感し、オンラインで購入し、感想をSNSに投稿して他者へ影響を与えるといったように、認知から購入までの経路が複雑になっています。このような中で、チャネルごとにデータを取得して顧客の感情や行動を把握できるデータドリブンマーケティングの重要性が高まっているのです。

さらにIT技術の進展によりデータの取得・蓄積が容易になったことや、人口知能を使った高度な分析が可能になったことも、この動きを後押ししています。センサーでリアルタイムの動きを取得する、スマホでの利用履歴とPCでの利用履歴を統合する、といったデータ取得の部分から、将来を予測する、クラウド上で膨大な量のデータを一元管理する、などの部分まで、データドリブンマーケティングを行うための環境が整ってきています。

データドリブンマーケティングの目的

客観的なデータによって顧客のことを正確に理解し、顧客満足度を高める施策を行うのが、データドリブンマーケティングの最大の目的です。かつては、熟練の担当者がカンや経験にもとづいて施策を立案・判断することが当たり前のように行われていました。もちろん、この方法でも効果がないわけではありませんが、主観が混じりやすい、前回効果があった施策が今回も効果があるとは限らない、といった問題から、正しい判断ができない場合も多くあります。

分析方法をデータドリブンにすることで、さまざまなデータを取得・蓄積して分析し、顧客のニーズや嗜好、行動パターンを把握したり、それらの相関関係を導きだしたり、効果を予測したりできます。さらにスピーディかつ客観的に結果を評価し、次の施策に生かすことも可能です。顧客が望む施策を企業が実施すれば、顧客の満足度が上がります。その結果、商品・サービスの評価も高まり、購入してくれる人も増えていきます。

データドリブンマーケティングのメリット

一方、顧客側にとっても、データドリブンになることで、ニーズに合った購入体験ができる、パーソナライズされた情報が届くなど、自分にとって適切な情報・体験となる可能性が高いため、顧客満足度につながりやすくなります。

例えばアパレルブランドが、実店舗で利用する会員カードとオンラインストアの会員情報を連携させ、購入金額ごとに顧客を分類した上でデータ分析を実施したとします。それによると来店頻度が高く、実店舗での購入金額が高い会員は、オンラインストアの購入金額も多い傾向があることがわかりました。また店舗スタッフがSNSで全身のコーディネイトを投稿した翌日には、来店数が増加することもわかりました。

今までこのブランドでは、実店舗とオンラインストアでは別の部署がそれぞれマーケティングを行っていました。しかし、データにもとづいてオンラインと実店舗を横断する施策を展開するようにしたところ、顧客1人当たりの購入金額が増加したばかりか、顧客からは「定期的におすすめコーデをSNSで紹介してくれるのでチェックするのが楽しみになった」「オンラインストアの情報が実店舗にも伝わっててお客さまとして大事にされている気がする」と好評価を得ました。このようにデータにもとづき施策を立案・実行するのがデータドリブンマーケティングなのです。

データドリブンマーケティングの注意点

しかし、いざ自社でデータドリブンマーケティングを実施する際には、いくつか注意すべき点があります。

まず、実施前に社内全体の理解を得ることが重要です。データにもとづくということは、すなわち過去の成功体験にはこだわらないということです。今までうまくいっていた手法を捨てて新しい施策を実施することに否定的な考え方をする社員が出てくることも十分考えられます。データの蓄積・活用を考慮すると、全社的な協力が不可欠です。そのため、自部門だけで取り組むのではなく事前に他部門や経営層など関連する部署にデータドリブンマーケティングの重要性を理解してもらってから実施することが重要です。

もう1つは、データドリブンマーケティングを実施する前に、データ分析にはどのようなデータが必要なのか、どのような手段で取得可能か、他のデータに合わせた形式かなど、きちんと計画を立てておくことが重要です。この部分でつまずくと、いざ分析する段になってから使えないデータばかりが溜まっていたことに気づいて愕然とする、といったことが起こりかねません。漠然としたイメージで考えるだけでなく、具体的なデータ形式にまで落とし込んで計画を立てることが重要です。

データドリブンマーケティングの課題

データを可視化するためには、もとになるデータが必要です。顧客の行動履歴、ニーズ、嗜好などのデータを取得・蓄積するためには、それらを取得するためのシステム構築が必要になります。オフラインの行動を捕捉するためにはIoTなどのしくみも必要かもしれません。また複数種類のデータを掛け合わせるため、顧客情報や販売データなど既存のデータを活用する場合にはデータ形式を統一する手間や、まとめて一元管理するためのプラットフォームの導入も検討する必要が生じます。

こうして蓄積したデータには、不要なものを削除する、分析しやすいよう整えるなど、ツールなどを用いた前処理が必要です。分析に適した構造化データでない場合は、変換する作業も必要になります。このような地道な作業を経て複数のデータを連係し、比較分析することで、有用な結果を得ることができます。

しかし、企業によっては、データを取得するシステム構築がうまくいかない、部門ごとにデータがばらばらに管理されているため統合できない、フォーマットがばらばらになっている、といった状況が起こりがちです。そうなるとデータを可視化できなくなります。その結果、データから有用な情報が得られず、経営層にデータの重要性を理解してもらいにくくなる可能性があります。

データを活用できない

もう一つの課題は、データの上手な活用ができないことです。

とにかくデータを集めればよいと考えてやみくもに集めるだけでは、量ばかり増えて質が伴わないことがままあります。質が低いデータを使うと分析結果の品質も低下します。例えばツールで読み込めないデータ形式で保存されたデータ、欠けている部分が多いデータや必要な項目が抜けてしまっているデータは分析に使えないこともあり注意が必要です。

また、データの分析には専門的な知識・スキルが必要ですが、データサイエンティスト、データアナリストなどの専門職が社内にいる企業はそれほど多くありません。そのため漠然とデータを集めたものの、どうやって、何を分析していいのかがわからずに活用できない場合もあります。

どちらの場合も、自社は「データを用いて何を実現させたいのか」を事前に明確にしてから必要なデータを収集・蓄積するようにすることで防止可能です。データ分析を行う専門職が不在の企業では、データ分析ツールなどを上手に利用するとデータを活用しやすくなります。これについては後述します。

データドリブンマーケティング成功のポイント

では、データドリブンマーケティングを成功させるためには、どのような点に気を付けるべきなのでしょうか。

全社で取り組む

データドリブンマーケティングを成功させるためには、できればトップダウンで、全社的に取り組むことが重要です。理由は、データ分析に用いるデータは多岐にわたるため、全社で取り組まないと効果が低下するためです。また成功のためには社内の協力体制が不可欠なため、部門単独で行っても期待できる効果は限定的です。

全社で取り組むためには、経営層がデータの重要性を理解し、トップダウンで実施することが有用です。

また、データ活用をスムーズにするための体制づくりも重要になるため、社長直轄で全社横断型のプロジェクトチームなどを作って取り組むのもよいでしょう。

データの意味を理解する

データは「21世紀の石油」と比喩されることもあるように、今の時代に欠かせないものです。データにもとづき判断する重要性を全社で正確に理解している必要があります。

特に経営層がデータの重要性を理解していることが求められます。データの重要性を理解してもらうために、データ活用の意義や効果、実際の分析結果などをわかりやすくまとめて説明するなどの努力も必要です。経営層が理解しているかどうかで成功するかどうかが大きく変わります。

適切なKPIツリーを組み立てる

他のマーケティング手法と同様、データドリブンマーケティングでも、まずはゴールを明確にするのが第一歩です。ゴールが不明確なままいくつも施策を実施しても効果は少なくなります。データドリブンマーケティングで成功するためには、ゴールを設定したうえで、それを達成するための道筋を明確にすることが重要です。そのときに役立つのがKPIツリーです。

KPIツリーとは、KGI（Key Goal Indicator／重要目的達成指数）、その実現に必要なKPI（Key Performance Indicator／重要業績評価指標）をツリー上に組み立てたものです。

KPIツリーを組み立てる目的は、ゴールまでの道筋を可視化することです。組み立て時にはマーケティングのゴールをKGIとして設定した後にKPIを設定しますが、実施時には下位のKPIから順番に達成していき、最終的にKGIを達成します。

データドリブンマーケティングを実施する際には、KPIツリーを組み立てたうえで、社内で共有することが重要です。

PDCAサイクルを回す

データドリブンマーケティングにおいては、データにもとづき施策を立案した後、実施、評価、改善というPDCA（Plan Do Check Action）サイクルを継続的に回します。はじめから完璧にできるわけではなく、失敗を繰り返しながら地道に改善を加えながら何回も施策を繰り返すことで、成功率が高くなります。

成功のポイントは、PDCAサイクルのスピードを高速にすることです。そのためにはレポートを自動化する、承認プロセスを短縮するなどの工夫も効果的です。また、マーケティング担当者は多忙なため、他の業務に追われてPDCAサイクルが回らなくなってしまう場合もあります。それを防ぐためには、評価する担当者と実施する担当者を分けるなど、無理なく回る体制づくりを構築しておきましょう。