マーケティングで成果を出すためのデータ分析4つのポイント

マーケティングで成果を出すためのデータ分析4つのポイント

データ分析の精度と、マーケティング施策の効果の出方は強い相関を持っています。効果の高いマーケティング施策を行うためには、精度の高いデータ分析と、それを的確にビジネスに落とし込むスキルが必要です。本記事では、マーケティングにおけるデータ分析の重要性と、実際にデータ分析をマーケティングに応用するポイントについて解説します。マーケティング教科やデータ分析の導入を検討している企業の担当者様は、ぜひ本記事を参考にしてください。

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マーケティングにおけるデータ分析の重要性

マーケティング活動において、データ分析は非常に重要視されています。しかし、なぜ重要視されているかを深く理解している方は多くありません。データ分析を行う理由を知れば、データ分析をより適切に行い、マーケティングに応用することが可能です。ここではマーケティングにおいて、どうしてデータ分析が重要であるのかを解説します。

 

客観的に現状を把握する

データ分析を行うことで、客観的に現状を把握できます。多くの企業は複数人がチームとなってマーケティング活動を進めます。複数人でマーケティング活動を行う中で、一人ひとりの現状把握や理解を統一することは非常に困難です。なぜなら、一つの事柄について考えている場合でも、それぞれの主観が入ってしまうからです。そのため、メンバーの中で現状の認識にズレが生じることも少なくありません。客観的事実に基づくデータ分析結果を行えば、メンバー同士の認識のズレを修正できます。

 

未来を予測する

データ分析を行う中で、思いがけない2つの事柄の相関関係が発見できることがあります。もし、2つの事柄の間に相関が見つかった場合、これから起きる事象を予測し、施策を打つことが可能です。代表的な例として天気予報が挙げられます。天気予報は膨大なデータ分析の結果から、未来の天気を予測しているのです。しかし、深い知識を有していない人材にとって、データの分析結果から法則性を見出すことは非常に困難です。データ分析を通じて未来を予測したい場合は、専門家の知識をかりると良いでしょう。

 

マーケティングのための分析対象データ

世の中には膨大な数と種類のデータがあります。その中でマーケティングにおいて最も重要とされるデータは大きく分けて3種類です。ここからは、マーケティング活動を行うにあたって必ず分析すべきデータの種類について解説します。

 

顧客データ

顧客データの分析は、企業の売上に直結するデータ分析です。一口に顧客データといっても非常に多くの種類があります。代表的な顧客データの例としては下記の通りです。

 

  • 顧客の行動
  • 顧客満足度
  • 顧客単価
  • 成約率

 

現代では、ECサイトにおける販売が普及しているため、上記のデータ収集が容易になっています。Web上で取引を行っている企業は必ず細かな顧客データを保存しておきましょう。また、数字で表される定量データの他にも「お客様アンケート」の回答のような定性データも重要です。定量データだけを追うのではなく、バランス良くデータを集めましょう。

 

業務データ

業務データの分析は、社内の業務体制を整えたり業務効率化を図ったりする際に活用できます。代表的な業務データの例としては下記の通りです。

 

  • それぞれの部署の予算配分
  • セールスの稼働率
  • リード獲得から成約までの期間

 

業務データの分析を行い適切な施策をうつことは、無駄な経費を抑え、人材を有効活用することに繋がります。また、業務データの分析による業務改善の成果は、規模の大きな企業ほど多大なものになります。社内から生み出されるデータのため、比較的集めやすいことが特徴です。各部署の責任者と連携しつつ、業務データを収集し分析結果から導き出した改善策を打つと良いでしょう。

 

財務データ

財務データの分析は、社内のキャッシュフローの健全化などに貢献します。経理に一任している企業も多いものの、専門家がデータ分析を行うことで、これまで見えてこなかった無駄に気づくことも少なくありません。代表的な財務データの例としては下記の通りです。

 

  • 売上
  • 利益率
  • 課税額

 

データ分析は売上を伸ばしたり、業務効率化を行ったりする観点で利用されることが多い一方で、社内財務に関するデータ分析を行えば、財務健全化に大きく貢献することも珍しくありません。支出がかさんでいる感覚がある企業の担当者様は、一度財務データの収集および分析を検討してみてはいかがでしょうか。

 

データ分析からマーケティング施策に落とし込む4つのポイント

ここまでデータ分析がマーケティングに必要な理由や、代表的なデータの種類について解説してきました。ここからは、データ分析をマーケティングに落とし込む際のポイントについて解説します。

 

質の高いデータを収集する

データ分析をマーケティングに落とし込むにあたっては、できるだけ質の高いデータを収集することが大切です。質の高いデータとは、正確性や鮮度がよく、かつデータ分析の目的に則したデータのことです。特に「一次データ」を集めることを重視しましょう。一次データとは、自ら調査したデータのことです。一次データは第三者の意見や加工が入っておらず、最も現実に則したものだと考えられます。一方で第三者の意見や加工が入ったデータを二次データといいます。二次データを活用する際は、データの出所を明らかにした上で慎重に利用しましょう。

 

適切な分析手法で分析する

データ分析の際に行う分析手法は実に多様であり、目的やデータの種類によって手法が異なります。代表的な分析手法とそれぞれの用途については下記の通りです。

 

  • クロス集計:顧客データなどを属性別に分けて、傾向を調べる
  • ロジスティック回帰分析:「はい」か「いいえ」で回答できるものを集計し、ある事象の発生確率を調べる
  • アソシエーション分析:膨大なデータを用いて、2つの事象の関連性を見出す

 

上記の他にも非常に多くの手法があります。目的に応じて適切な手法を選び、正確な分析を行うためには専門家の力をかりるべきでしょう。また、分析や集計に関してはBIツールを用いることで大きく手間を減らせます。BIツールを使用すれば、データの分析はもちろんのこと、結果の可視化まで行えるため他社への共有にも大変便利です。

 

データ分析結果をビジネスに落とし込む

データ分析の結果は客観的に受け止め、その結果に則した施策をビジネスに落とし込む必要があります。その際には、必ず複数人でデータ分析の結果を確認し、話し合いましょう。そうすることで、データ分析結果の認識に一方的な主観が入りにくくなります。また、データ分析結果をビジネスに落としこんだ後は施策の効果測定を行い、さらに課題解決につなげるためのデータ分析の計画を建てましょう。データ分析を繰り返し実行することで、より確度の高いマーケティングプランが立てられます。

 

ツールを使ってデータ分析にかかる時間を短縮する

データ分析のPDCAサイクルを早く回せれば、そのぶんマーケティング施策で先手を打つことができます。しかし、データ分析のプロセスには、データ収集や分析といった膨大な手間と時間がかかるものが多いことも事実です。専門的なツールを利用すれば、これらのプロセスにかかる時間を大幅に短縮できます。特にデータ分析を可視化する際は、BIツールを利用すると良いでしょう。BIツールは、データの分析から可視化、メンバーへの共有が簡単に行えます。よりスピーディーにデータ分析を進めたい企業の担当者様は、利用を検討してみてはいかがでしょうか。

 

まとめ

本記事では、マーケティングにおけるデータ分析の重要性やポイントについて解説しました。効果的なマーケティングを行うには適切なデータ分析が必要不可欠です。データ分析とそれに基づくマーケティング施策を繰り返すことで、ビジネスでの成果を最大化できるでしょう。マーケティングで成果を出したい企業の担当者様は、ぜひ本記事を参考にデータ分析を進めてみてはいかがでしょうか。

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