マーケティングデータ活用成功のポイントは？進め方や主要ツールも紹介

マーケティングにおいてデータ活用は、施策の精度を高め、顧客との接点を最適化する重要な手段です。

データドリブンマーケティングとは、顧客の行動パターンや購買履歴、アクセスログなどのデータを収集・分析し、マーケティング戦略を構築・最適化する手法です。

従来は不特定多数に一斉にアプローチするマスマーケティングが主流でした。しかし近年では、DX化が推進したことで売り上げなどの情報をリアルタイムかつ大量に収集できるようになったため、顧客のニーズを正確に把握し、ターゲティングの精度を高め、パーソナライズされたコミュニケーションを実現することが可能となりました。

例えば、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）を活用して、実店舗などのオフラインとECサイトなどのオンラインのデータを一元管理し、顧客の包括的な視点を得ることが可能です。これにより、マーケティング施策の効果測定やPDCAサイクルの実行が容易になり、ビジネス成果の向上が期待できます。

マーケティングデータの活用は、マーケティング部門だけではなく、マネジメントなどにも役立ち、全社で活用するメリットがあります。

データを組織全体で利活用することで、営業、プロダクト開発、カスタマーサポートなど、自社の各部門の活動がシームレスに連携することも可能です。

顧客に対して一貫性のある顧客体験（カスタマーエクスペリエンス）の提供や、ビジネスモデルの変革など、大きなインパクトをもたらします。

また、マーケティングデータを適切に収集する過程で、情報の透明化が進むため、業務の属人化防止にも役立ちます。

マーケティングデータの活用は重要性が増していますが、データの増大と複雑化は避けられない課題です。

ビッグデータの時代において、顧客情報や購買行動、アクセスログなど、膨大な量のデータが日々蓄積され、小売やBtoB、BtoCの領域を問わず、顧客の行動を理解し、施策を最適化するために活用されています。

しかし、データ量が膨大になった結果、データの整理や統合、可視化のプロセスを構築し、運用しなければ、社内でのデータ利活用は困難です。

データの増大に伴い、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールやマーケティングオートメーション（MA）などの導入も進んできています。これらのツールを活用してデータをスピーディに可視化し、マーケティングの実務経験がない人でも、経営判断に役立てることが大切です。

また、これまで以上にデータサイエンティストやアナリストなどの人材が重要視され、統計分析や機械学習の知見を活用したデータ解析が求められています。

マーケティングデータを適切に処理し、一元的に管理する基盤を整備することで、客観的かつ正確なデータを最大限有効活用することが可能です。

マーケティングデータの種類は多岐にわたり、企業が顧客を理解し、最適な施策を立案・実行するための基盤となります。

ここでは、マーケティングデータの主要な種類である「顧客データ」「行動データ」「ソーシャルメディアデータ」について、それぞれの特徴と収集方法を詳しく解説します。

顧客データは顧客の属性情報や購買履歴・購入金額・既存顧客のロイヤリティプログラムの参加状況など、顧客に関する情報です。顧客の行動パターンや購買傾向を分析する際に役立ちます。

顧客データの収集は、営業部門や購買履歴からなど、さまざまなところから行われます。また、調査会社などから収集したデータ（プライベートDMPなど）を活用することもあります。収集した顧客情報を管理する方法としては、CRM（顧客関係管理）システムが一般的です。CRMは顧客情報・顧客とのコミュニケーション・顧客関係などの情報を紐付け、一元的に管理するツールです。

営業、マーケティング、カスタマーサポートといった各部門がCRMで統合されたデータを共有し、連携を強化できます。

CRMに蓄積された顧客データは、カスタマーデータプラットフォーム（CDP）と組み合わせることで、さらに詳細なセグメンテーションやパーソナライズされた施策の実行が可能になります。

顧客データを効果的に活用するためには、データの可視化と分析が重要です。BI（ビジネスインテリジェンス）ツールを用いることで、顧客の属性や購買行動のトレンドを明確化し、RFM分析などに役立てることができます。RFM分析とは、顧客の購買行動を「Recency（最近の購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（購入金額）」の3つの要素に基づいて評価し、顧客をセグメント化する手法です。

行動データは、顧客がECサイトやアプリ、デジタルチャネルでどのように行動しているかを示すデータです。具体的にはアクセスログ、クリック、閲覧履歴、滞在時間、コンバージョンなどが含まれています。

また、センサーやIoTデバイスを使った情報も行動データとして活用されることがあります。

行動データは、顧客の行動から、心理やニーズ・欲求を理解するための貴重な情報源です。収集方法としては、Google Analyticsやヒートマップツール、ログファイルの解析などのウェブ解析ツールが一般的です。

これらのツールを活用することで、顧客がどのページをどの程度の時間見ていたのか、どのタイミングでWebサイトを離脱したのかなどを調べられます。これにより顧客それぞれの嗜好にあわせた活動（One to Oneマーケティング）が可能になります。

ソーシャルメディアデータは、SNSでのユーザーの発言、コメント、シェア、「いいね！」などのデータを指します。

ブランドの評判、顧客の感情や興味を把握するのにソーシャルメディアデータは有効です。顧客の趣向やトレンドをリアルタイムで分析することで、マーケティング戦略の立案や施策の改善に大いに役立ちます。

収集方法としてはSNS各社が提供するデータのほか、HootsuiteやSprout Socialなど一元管理できるツールが使われます。

これらのツールでは、口コミの件数や、性別・年代・地域など属性に分けて、評判を分析可能です。企業のSNSアカウントだけでなく、競合他社や市場全体のソーシャルメディアの動向をモニタリングし、データを集約する機能などがあります。

マーケティングデータの活用を成功させるためには、計画的かつ戦略的なアプローチが不可欠です。以下のステップを通じて、データドリブンな意思決定と効果的なマーケティング施策の実現を目指しましょう。

マーケティングデータを有効活用させるためには、データ活用の目的・目標を明確にすることが大切です。マーケティングデータは膨大で、各所に散在しているため、目的・目標を定めることで、収集すべきデータが明確になります。

例えば、新規顧客の開拓、リピート購入の促進、離反率の低減といった明確な目的とともに、具体的かつ定量的なKPI（重要業績評価指標）を定めると、必要なデータが明確になります。

マーケティングデータ収集では、「データの質」が非常に重要です。いかに大量のデータを収集できたとしても、不正確であったり一貫性がなかったりするようなデータでは、分析の効率を妨げるだけではなく、間違った結論を出してしまう可能性があります。

データの精度と一貫性を保つためには、収集・抽出に関してルールを定め、データベース内のデータに対し必要に応じてデータクレンジングを行うことが求められます。

データクレンジングとは、データの重複や表記ゆれ、欠損などを整理・加工する作業です。管理ルールを適切に整理することで、質の高いデータを確保できます。

データ分析は、顧客の行動パターンや購買履歴、アクセスログなどを解析し、顧客のニーズやサービスの課題を見つけ出すプロセスです。

BI（ビジネスインテリジェンス）ツールや機械学習の技術を用いることで、数字をグラフなどの形で可視化し、勘や経験に頼ることのない複雑な相関関係を明らかにすることが可能となります。

マーケティングデータでは、顧客の個別データも収集できるため、パーソナライズされた精緻なアプローチを導き出すことが可能です。

データ分析の結果に基づいて、具体的な施策や課題の解決策を立案します。データ分析の結果からニーズやサービスの問題点はどこか、どのように顧客の体験価値を向上させるか、仮説を立ててその効果を予測し、具体的なアクションプランにつなげるフェーズです。

例を挙げると、ユーザー像を分析して新しいペルソナを設定する、顧客セグメントごとに異なるメッセージを送付する、広告のターゲットを変えるなどの施策立案が考えられます。

マーケティングデータの活用は一度きりではなく、継続的に改善していくことが求められます。PDCA（計画・実行・検証・改善）サイクルを回し続けることが重要です。効果測定の指標を明確にし、常に最新のデータに基づいてアクションを修正していくという考え方が大事です。

施策の実行後、データに基づいて売上の増加がみられるか、コスト削減はできたかなど、結果を検証します。もし期待通りの成果が得られなければ、仮説を見直し、データ分析を再度行い、新たな施策を立案します。

継続してデータ収集と改善に取り組むことで、施策の効果が高まるでしょう。

マーケティングデータ活用の際には、さまざまなツールが使われます。ここでは、主に使われることが多いツールについて、特徴をまとめました。

デジタル技術が進歩したことで、マーケティングデータは、顧客の個人情報だけではなく、行動やSNSでの動きなど、多種多様なデータを収集できるようになってきました。

そのため、適切にデータを分析し、顧客のニーズや課題を発見することで、より精度の高いデジタルマーケティングの企画立案を進め、企業に利益をもたらすことが可能です。

ただし、マーケティングデータを有効活用するためには、データ分析の目的を定めて、必要なデータを効率的に集める必要があります。

マーケティング戦略の立案・分析できる体制作りを目指す際に本記事をお役立てください。