IT技術の発展に伴い、Webマーケティングでは様々な数値やデータに基づく指標を戦略に活用することができます。
マーケティング効果を高めるためには、担当者の実績や経験にもとづく要素も重要ですが、より現実的な戦略立案において実数値は重要な指標となります。
数値・データはリアルタイムで把握することができるため、機会損失を防ぎ、費用対効果を高める効果も期待できます。
とはいえ、様々な数値やデータを集めたとしても、それを適切に分析・検証できなければ意味がありません。
そこで今回は、データ分析をマーケティングに活用するコツについて、代表的な手法とあわせポイントを中心に紹介していきます。
マーケティングにおけるデータ分析とは？
自社のマーケティング活動において、ユーザーニーズを把握しておくことは重要です。
どれだけデザインにこだわり、価格などで差別化を図ったとしても、ユーザーニーズとかけ離れていれば効果にはつながりません。
しかし、近年ではIT技術の発達に伴い、Web経由のユーザー行動は数値やデータをもとに細かく把握することが可能です。
ユーザー行動を可視化できれば、その後の戦略にもつなげやすくなります。
そのため、数値やデータをもとに分析し、マーケティングに活かしていくことは、運用効果を高める上でも重要になります。
データ分析の重要性
近年では、ユーザー行動の多様化や流行の短期化が進み、一度効果につながったものが同じようにまた効果につながるかは分かりません。
新たな技術やサービス、ソリューションなども随時登場している中で、自社のマーケティング効果を高めるためには経験や勘だけでは限界も生じます。
マーケティングを効率的に進めるためには、PDCAサイクルと呼ばれる検証と改善を繰り返していくことが求められます。
その際に、仮説や戦略立てに活用できる指標が数値やデータとなります。
この数値・データを適切に分析することで、効率よくPDCAサイクルを回すことが可能になります。
データ分析をマーケティングに活用するメリット
データ分析を適切に行うことで、以下のような効果が期待できます。
① 客観的なマーケティングにおける戦略立案
担当者が実績や経験に基づいて勘で戦略立案すると、どうしても主観的な戦略となり、適切な分析や改善につながらないケースが起こり得ます。
これに対し数値やデータによる指標は、客観的な判断材料となり、現実的なマーケティング戦略の立案につなげやすくなります。
最終的な戦略の決定や方針などにおいては経験も重要になりますが、その前段階の判断材料としてデータ分析は大いに役立ちます。
機会損失を防ぎ、マーケティング効果を高める上でも、数値やデータを適切に分析していくことは重要です。
② スピーディーなPDCAサイクルの実施
重要性でもふれたように、PDCAサイクルはマーケティング効果を高める上で欠かせません。
特に近年では市場やトレンドの変化が目まぐるしく変わるため、ユーザーニーズをふまえ日々適切なアプローチを行うことが求められます。
このような中で、ユーザーの声をアンケートや座談会などによって収集していたのであれば、機会損失につながる可能性も高まります。
これに対して数値やデータは解析ツールなどをもとに随時確認することができます。
リアルタイムで状況を把握し、データ分析をもとに改善につなげることができれば、スピーディーなPDCAサイクルを回すことができ、結果的に運用効果を高めることも期待できます。
③ ユーザーに合わせたアプローチが可能
数値・データ分析によってユーザーニーズを可視化することができれば、そのニーズに合わせたアプローチも可能になります。
例えば、同じ対象ページに訪れたユーザーであっても、初めてなのか再訪なのか、広告経由か検索経由かなどによってニーズが異なります。
このようにユーザーニーズが異なる中で、同じ訴求を行っても効果を高めることにはつながりません。
対象となるユーザーを個別に分析し、一人ひとりにあったアプローチを行うことができれば、よりコンバージョンにもつながりやすくなります。
このような手法は、パーソナライズドマーケティングと呼ばれ、数値・データ分析した結果をマーケティング施策に活用する手法として多くの企業が実施しています。
不特定多数ではなくユーザーニーズに応じたアプローチができるため、コンバージョン獲得だけでなく費用対効果の向上という点でも効果的です。
データ分析をマーケティングに活用する流れ
数値・データ分析を効果的にマーケティング施策へ活かすためには、以下の手順を参考に進めていくと効果的です。
① 目的の明確化と仮説の立案
データ分析をマーケティングに活用するためには、まず目的を明確化しておく必要があります。
例えば、認知度拡大とコンバージョン獲得では、見るべき数値・データも変わってきます。
そのため、目的を明確化しないままデータ分析を行うと、間違ったマーケティング施策につながる可能性も高まります。
また、目的が定まれば、施策実施前に仮説立てを行っておくことも重要です。
仮説を立てておくことで、その後のデータ分析の精度が高まり、課題や問題点の可視化やその後の改善にもつなげやすくなります。
② 数値・データの収集、整理
データ分析を行うためには、対象となる数値・データを集める必要があります。
この数値・データは、多ければ多いほどその後の分析につながりやすくなります。
期間が短かったり、あまり広告露出できていない場合には、十分な数値が集まらず、効果的な分析ができない場合も起こり得ます。
また、集まった数値・データは適切に整理・統合していく必要もあります。
例えば、目的と関係ない情報も含まれると、誤った分析につながる可能性も高まります。
データ分析の精度を高めるためにも、目的に応じて適切な数値・データを整理していくことも重要です。
③ データ分析
数値・データが整理できれば、収集した情報をもとにデータ分析していきます。
ただ、このデータ分析の手法は多岐に渡るため、目的にあった手法を選択することが重要です。
同じ数値・データであっても、分析手法によって導き出される結果は異なります。
そのため、目的に応じて最適なデータ分析手法を活用することが求められます。
また、データ分析は客観的な視点で行うことが重要です。
担当者の経験や勘などの主観が絡んだり、自社に有利な分析手法を選択すると、間違った戦略につながり、効果を高めることもできません。
④ マーケティング施策への活用
データ分析が終われば、その結果をもとに次のマーケティング施策へつなげていきます。
なお、データ分析は一度で全てが改善するという訳ではありません。
改善したことによって新たな問題点が生まれ、またデータ分析をもとに改善していくというPDCAサイクルを回すことが重要になります。
そのため、定期的に見直しを図り、また仮説立てしながら運用していくと効果的です。
マーケティングに効果的なデータ分析方法
マーケティングに活かせるデータ分析方法は、目的などに応じて様々存在します。
今回は、多くの企業が活用している代表的な分析手法について紹介していきます。
① セグメンテーション分析
セグメンテーション分析とは、STP分析の一つで、自社の顧客を性別や年齢、地域、職業といったユーザー属性に加え、行動パターンや心理状態などの指標をもとに区分けする分析方法です。
自社の顧客がどういったニーズを抱えているのかといった傾向を可視化することができるため、マーケティング戦略の立案に役立てることが可能です。
② RFM分析
RFM分析とは、Recency（最終購入日）とFrequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3つの頭文字からなる、コンバージョンを深掘りした分析方法です。
顧客の購買情報をもとにデータ分析することで、売上増加に直結するターゲットを可視化することが可能です。
また、休眠顧客なども把握することができるため、再アプローチによって売上増加や利益拡大につなげる効果も期待できます。
③ ABC分析
ABC分析とは、売上やコスト、在庫などの指標をもとに重要度を定め、ABCのランクに分類しながら分析する手法です。
重点分析とも呼ばれ、マーケティングにおける優先度を把握する上で効果的です。
何から始めたらいいかが明確になるため、段階的にマーケティング戦略を構築していく上で効果が期待できます。
④ クロス集計分析
クロス集計分析とは、複数の分析要素を組み合わせることで、それぞれの関係性を可視化する分析方法です。
例えば、ユーザーの年齢と購入商品のジャンルなどを組み合わせ分析することで、ニーズの可視化やアプローチ方法などに活かすことが可能です。
マーケティング戦略や施策の仮説立てにも活かすことができます。
⑤ アソシエーション分析
アソシエーション分析とは、膨大な量の数値・データの中から類似性や関連性を導き出す分析方法です。
近年では、ビックデータをマーケティング活用する動きが加速化しています。
このようなビックデータは、いきなり細かなデータ分析につなげることは難しく、第一段階としてアソシエーション分析を活用することで、全体の傾向を掴むことが可能になります。
データ分析をマーケティングに活用する上での注意点
マーケティングの効果を高めるためには、以下の要素を押さえデータ分析を行うと効果的です。
① 目的を意識した分析
流れの項目でもふれたように、データ分析は同じ数値・データであっても目的によって結果が異なります。
そのため、あらかじめ目的を明確化し、その目的を意識した分析を行うことが重要です。
闇雲にデータ分析を行っても効果にはつながらず、間違ったマーケティング施策によって無駄なコストで終わるケースも少なくありません。
目的から逆算しながら運用していくと効果的です。
② 様々なデータ分析手法の適切な活用
データ分析を行う方法は多岐に渡ります。
今回紹介したデータ分析の方法も、代表的なものにすぎず、目的に応じて効果的な分析方法はまだまだ多く存在します。
このようなデータ分析の方法を正しく理解し、適切に活用していくことが重要です。
質や精度の高い数値・データが多くあったとしても、分析方法を間違えると効果的なマーケティング施策にはつなげられません。
そのため、自社の目的にあったデータ分析方法を活用するスキルも求められます。
まとめ
様々なユーザーが持つ属性や行動履歴などを数値やデータによって収集できるWebマーケティングでは、効果的に分析することで運用効果を高めることが可能です。
近年のIT技術の発達に伴い、データ分析の精度は日々向上しています。
とはいえ、目的に応じて適切にデータ分析できなければ、間違ったマーケティング施策につながり、無駄なコストが発生する可能性も高まります。
データ分析の方法は多岐に渡ります。
今回紹介した内容も参考に、数値・データを適切に分析するとともに、効果的なマーケティング施策へとつなげていきましょう。
無料E-Bookダウンロード
アカウント無料診断
お問い合わせ