データドリブンマーケティングとは?実現に必要なポイントと大手企業の成功事例

近年、DXの推進と共に「データドリブン」という言葉をよく耳にするかもしれません。
データドリブンはDX推進において重要な考え方です。

本記事では、データドリブンの意味と重要性をマーケティングにフォーカスをして、事例を交えながらご紹介します。

データドリブンマーケティングとは

データドリブン(Data Driven)とは、直訳をすると「データ駆動」という意味を持ちます。
つまり、日本の製造業ではKKDと呼ばれることもある「勘、経験、度胸」に頼らず、さまざまなデータを蓄積し、その分析結果をもとに課題解決のための施策を立案やビジネスの意思決定などを行うことをいいます。

データドリブンという単語だけでは、あまり意味を成しません。データドリブンは、これから紹介する「データドリブンマーケティング」の他にも「データドリブン経営」「データドリブン開発」といった使われ方をします。

データドリブンマーケティングは、データに基づきマーケティングにおける意思決定や戦略の立案、実行、振り返りなどを行う業務プロセスを指します。
今までも、マーケティングにおいてデータを利用することは主流だったかと思います。しかし、情報化社会の発展によりやり取りされる情報量の増加や消費社会における価値観の多様化、顧客行動の複雑化などを受け、データそのものの価値は年々高まっており、改めてデータドリブンマーケティングの重要性を見つめ、取り入れていくことが大切です。

また、現在では技術の発展に伴い、オンラインの情報だけではなく、実店舗での購入情報や位置情報などオフラインの顧客データも取得できるようになっています。
顧客側も購入や契約に至るまでにウェビルーミングやショールーミングを取り、オンとオフのクロスユースのケースが増えています。
そのため、オンライン・オフライン問わず顧客の情報を取得でき、より精度高くデータを扱えるようになっています。

データドリブンマーケティングは、単にデータを収集すれば実現されるものではありません。
データを使って何を行いたいかの目的を設定してから、それに合わせ「データ収集」→「データの可視化(加工)」→「データの分析」→「施策や行動計画の策定」→「施策や行動計画の実施」→「効果測定」 という流れで進めることで実現できます。

データドリブンマーケティングの先にある「攻めのDX」の実現

データドリブンとセットでよく耳にする言葉に「DX」があります。
DXは「守りのDX」と「攻めのDX」の2種類の領域に分けられます。

▼攻めのDXについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。
「攻めのDX」とは ~「守りのDX」と「攻めのDX」の違い~

取得した顧客データから顧客や自社の製品に対するイメージを分析することで「既存の商品・サービスの高度化や提供価値向上」へと繋がります。また、「顧客接点の抜本的改革」の観点においても顧客データから顧客がより良いと思うコミュニケーションの設計が可能になります。
データから顧客と市場を理解することは、今自社が求められているミッションを紐解くヒントになり、結果的に「ビジネスモデルの抜本的改革」にも繋がります。

競合と差をつけ売上を伸ばすために「攻めのDX」を実現したいという方は、まずはデータドリブンマーケティングの取り組みついて検討することをおすすめします。

データドリブンマーケティング実施のための必要事項

では、実際にデータドリブンマーケティングを行うために、どのようなことが必要なのかについて説明いたします。

明確な目標の設定

冒頭でもお話しましたが、データドリブンマーケティングの目的は「データを活用すること」ではありません。
データドリブンマーケティングがうまく実行できない企業は、データを活用することが目的になっているケースが多く見られます。
データを活用し、どんなことを実現したいかの目的を明確に定めましょう。最終的な目標であるKGIを達成するために、正しくKPIを組み立てていくことが大切です。

現状のデータを調査する

まずは、使用するデータの現状を精査しましょう。
使えるデータがきちんと揃っているか、目的のために必要なデータを確保できるかを確認しましょう。揃っていない場合は、データを取得するための施策を考え、実施する必要があります。

システムや管理の状況によっては、データを収集する難易度が異なります。最初から全てのデータを紐付けようとせず、初期のスコープに対して必要なデータを洗い出す、連携の難易度を確認する、データを収集するという手順で行うことをおすすめします。連携の難易度によっては初期の連携のスコープを見直すことも大切です。

必要なデータを収集・統合できる環境

収集・蓄積するデータは、業種や部門など多岐に渡る場合が多いです。企業の基幹システムや業務システム、Webサーバ(サイト)、IoT、他社システム・ツールなどでそれぞれにデータを持っているとなると、データの種類も取得方法も形式もバラバラな状態かと思います。単にデータベースを用いて集めるだけではなく、このように様々な形式や種類のデータをきちんと一人の顧客として判断できるように統合できる環境を作りましょう。
また、古いシステムを使用している場合は、連携が難しいこともあります。更新頻度との兼ね合いを考慮しつつ、場合によっては人の手を介してファイルの連携を行ったり、将来のシステム改修にて対応したりすることを視野にいれつつ、収集・統合の環境作りを考えていきましょう。RPAで一時的に連携できるようにするというのも選択肢の一つです。

データに基づいた意思決定ができる環境

データドリブンマーケティングは、今まで「なんとなく」や「こう思う」など曖昧な基準で判断していたことをデータに基づき、属人的な形ではなく共通認識として明確に判断できるようになることが大きなメリットです。
データを一人でしか見れない環境では、データドリブンマーケティングの実現は難しいと思われます。データを民主化させ、関係者が全員同じ分析結果に基づき意思決定ができる環境作りが重要です。

そこで有効なのがダッシュボードの利用です。ダッシュボードはグラフなどでデータをビジュアライズできます。ビッグデータを手作業で可視化するのには、膨大な工数がかかります。大量のデータを分析・可視化を行う際には、BI(BusinessIntelligence)ツールなどの利用がおすすめです。

▼顧客データの分析について、詳しくは下記の記事をご覧ください。
ユーザー分析の重要性と手法

PDCAサイクルが回せる体制

データは可視化するだけでは、データドリブンマーケティングとは言えません。可視化されたデータに基づき、課題の設定や具体的なアクションプランを設定、実行をし、きちんと効果測定を行いましょう。

データドリブンマーケティングと聞くとシステムやツールを導入しただけですぐに達成できるものと期待しがちですが、しっかりアクションプランを策定、実行、振り返り、改善と長期的にPDCAを回すことで、データドリブンマーケティングを深化でき、目的達成に繋がります。
常に最新のデータをもとに課題の抽出し、PDCAを回せる体制を整えておきましょう。

データドリブンマーケティングの事例

株式会社パルコ

ファッションビル「PARCO」 を全国で展開する日本の企業の株式会社パルコの例を紹介します。
パルコは「小売と不動産業のハイブリッド」と表現されるように、顧客にはパルコという場に来てもらう必要があります。また、パルコに入っている店舗は株式会社パルコとは異なる企業が運営するショップです。そのため、株式会社パルコはデータドリブンマーケティングで、PARCOという場で顧客に快適に買い物ができる場所を提供することが必要になります。

株式会社パルコは、まずは各店舗からレシートのデータを提供してもらい顧客に関するデータを取得しました。そこから買うタイミングや買わない人の特徴など購入に繋がる顧客の情報を分析し、顧客体験を向上させるためにデータを活用しました。

また、自らPARCOのアプリを制作し、オンライン上でもPRCOに入っている店舗の情報やショップブログのような商品に関わる情報を取得できるようにしたり、GPSデータを用いて顧客の店内の動きをデータ化しました。
株式会社パルコはデータドリブンマーケティングにより、顧客にPARCOでの買い物を通じて良い体験を提供するための改善に成功しています。

株式会社ジンズ

研究開発から生産販売まで一貫して展開するメガネブランド「JINS」を運営する会社である株式会社ジンズの例を紹介します。
株式会社ジンズでも、スマホの普及により顧客のニーズや購入行動の変化を感じ、データドリブンマーケティングへの取り組みを行っています。数年前までは、オフラインで情報収集し、オンラインで購入する顧客が多かったのに対し、近年ではオンラインでの情報収集を行う顧客の増加傾向が見られました。
それに伴い、株式会社ジンズでは、オフライン・オンラインに関わらず、実店舗でもオフライン店舗でも同じレベルのサービスを提供することが必要だと考え、データドリブンマーケティングをより意識して改善に取り組みました。

具体的な改善施策の一つが、BIツールを使ったデータの可視化です。
株式会社ジンズは、コミュニケーション施策一つとして、LINEを用いてクーポンの発行や新店舗などのニュース発信などを行っていました。しかし、LINEクーポンがどのように売り上げに貢献しているのか効果測定ができていない状態でした。そこで、BIツール「Looker」を用いて実施後の効果分析まで行えるような環境を構築しました。
BIツールを生かし、LINEによる情報発信の効果を分析し、レポートやダッシュボードで可視化を行いました。
効果測定の可視化だけでなく、分析したデータをもとにLINEで発信する情報をセグメント毎に分け、より精度の高いプロモーションを実現しました。

データドリブンマーケティングにおけるCDPの利用

CDPとは

CDPとは「カスタマー データ プラットフォーム:Customer Data Platform」の略称で、企業の顧客に関するデータを管理し、顧客一人ひとりを理解することを目的として開発された顧客データ基盤です。様々な部署やシステムに散財しているデータを収集することができます。また、データを収集するデータベースとしての役割だけではなく、CDPでは顧客を1人の人物として管理できるように、名寄せ処理をしてデータを統合を行うこともできます。

▼CDPについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。
CDP(カスタマーデータプラットフォーム)とは?メリットや活用例も紹介

CDPがデータドリブンマーケティングに欠かせない理由

データドリブンマーケティングのプロセスは下記の通りです。

  1. 目的設定
  2. データ収集
  3. データの加工
  4. データの分析・可視化
  5. 施策や行動計画の策定
  6. 施策や行動計画の実施
  7. 効果測定

この「データ収集」「データの加工」の役割をCDPは担うことができます。
分析・可視化と聞くとBIツールの利用を真っ先に考える企業は多いかと思います。しかし、多数の部署やシステムに散財している様々なデータを収集してBIツールに繋げるだけでは、データドリブンマーケティングで利用できるようなデータの分析・可視化の実現は難しいです。BIツールの連携も可能なCDPを用いてデータを収集・統合した状態で、BIツールを用いて分析・可視化を行いましょう。

また、CDPはBIツールだけではなくコミュニケーションツールとの連携も可能です。メールやメッセージツールと連携することで、データに基づいた顧客にあったコミュニケーションを行うことができます。

大量のデータを扱い、データドリブンマーケティングを行うためにも、まずはCDPを導入を行い散在しているデータを収集し統合することから始めましょう。

まとめ

データドリブンマーケティングとは、データに基づいたマーケティングを実施することを指します。近年、顧客のニーズの変化や情報量の増加により、一層データドリブンマーケティングが重要視されています。
データドリブンマーケティングを行うには「目標の設定」「必要なデータを収集・統合できる環境」「データに基づいた意思決定ができる環境」「PDCAサイクルを回せる環境」が必要です。
この中で、必要なデータを収集・統合できる環境を作るためにCDPの利用は有効です。様々な部署やシステムに散財しているデータを収集、統合しBIツールに連携してデータの分析・可視化を実現したり、コミュニケーションツールと連携してデータに基づいた顧客とのコミュニケーションが可能です。

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