より精度の高いマーケティングを実施するために、データ分析は重要です。しかし、具体的にどのように分析すべきか知らない人も多いでしょう。この記事では、データ分析の重要性やメリット、手法などを解説します。自社のマーケティングの精度を向上させたいと考えている人は参考にしてください。
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監修
- マーケティングにおけるデータ分析について解説
- マーケティングにおけるデータ分析の重要性
- マーケティングにおいてデータ分析を行うメリット
- マーケティングで活用されるおもなデータ分析手法
- マーケティングにおけるデータ分析のステップ
- マーケティングのおすすめデータ分析ツール
- 分析ツールの選び方
- まとめ
マーケティングにおけるデータ分析について解説
マーケティングにおけるデータ分析とは、顧客や市場のデータの収集・整理・分析を実施し、その結果に基づき効果的なマーケティング戦略を立案・実行するプロセスです。ターゲットとする顧客のニーズを理解し、最適なタイミングで価値のある商品やサービスを提供することで、企業の成長につなげられます。そのためにも、データ分析を活用したマーケティングは重要です。
マーケティングにおけるデータ分析の重要性
現代はインターネットやスマートフォンが普及しており、消費者の購買行動の多様化が進んでいます。SNSやYouTubeなどの評価を基準とする人も増えています。
そのなかで顧客データや市場データ、行動データを活用することで、どの層がどのような理由で商品・サービスを購入しているか明らかにし、最適なマーケティング戦略に役立つでしょう。データ分析は、現代のマーケティングに欠かせない手法です。
マーケティングにおいてデータ分析を行うメリット
マーケティングにおいてデータ分析をすることによって得られる、おもな4つのメリットを解説します。
顧客についてパーソナライズされた施策が可能になる
データ分析によって、パーソナライズされた施策が可能になります。現代はニーズが多様化しており、顧客をひとまとめにせずそれぞれの属性やライフスタイル、購買行動に応じたマーケティングが重要です。データ分析で得られた詳細なデータをもとに、1人ひとりにパーソナライズしたマーケティングを実施すると、顧客の購買意欲を高められます。
現状を把握し客観的な意思決定ができる
データ分析により、現状を把握した上で客観的な意思決定が可能になります。ビジネスにおいて意思決定する際、主観的な視点が入ったり、経験や勘に頼ったりすることがあります。その際、誤った仮説をもとに判断してしまう場合もあるでしょう。判断を誤らないためにも、データ分析をもとに客観的な視点で意思決定することが重要です。
PDCAを効率的に回せる
ビジネスにおいて、PDCAサイクルは必要不可欠な手法です。商品・サービスに携わる年数が長くなると、課題の発見は難しくなるでしょう。データ分析を行うと、スピーディに課題を把握でき、PDCAの精度も高められます。データ分析で得た客観的かつ具体的なデータをもとに、より正確で効果的な施策を立てられます。
データドリブンな経営を実現できる
データドリブンな経営とは、データ分析を活用した意思決定を実施することです。データ分析を活用すると、客観的で定量的なデータをもとに、効率的で精度の高い経営判断や意思決定を行えます。意思決定がスピーディになると市場の変動にも柔軟に対応できるため、競合他社との優位性を保てるでしょう。
マーケティングで活用されるおもなデータ分析手法
マーケティングにおいて活用されることの多い、5つのおもなデータ分析手法を解説します。
クロス集計分析
クロス集計分析は、アンケート調査の結果を分析する際に活用するものです。回答者の属性や質問項目などを掛け合わせて集計します。掛け合わせることで、複数の項目の関係性を分析可能です。さまざまな項目を掛け合わせて分析するため、それぞれの関係性や比較を把握できる上で、広報やコンテンツマーケティングにも役立つでしょう。
セグメンテーション分析
セグメンテーション分析とは、年齢や性別、職業、行動パターンなど顧客の属性でグループ分けをする分析方法です。セグメンテーション分析を活用することで、例えば「商品Aを購入した人は、平日の夜間にオンラインストアを利用する傾向が見られる」「この地域では冬になるとこの商品がよく売れる」などの傾向を把握できます。
アソシエーション分析
アソシエーション分析は、複数の購買データをもとに類似性や関連性を見出す方法です。大量のデータから、一見関連がなさそうなデータ同士の関連性を見つけられます。有名な例としてオムツとビールの関係性が挙げられます。諸説あるものの、オムツの購入を頼まれた男性が一緒にビールを購入するケースが多く、売り場を近くすると効果が見込めるとされるものです。
ABC分析
ABC分析とは重点分析とも呼ばれるもので、ポイントを1つ決めその基準をもとに、自社の商品や取り扱う商品をA・B・Cにランク分けするものです。ランク分けすることで、自社の売上への貢献度が可視化されます。売上や利益率の優れた商品や、反対に売れ行きや利益率が低い商品が明らかになり、仕入れの優先度を検討する際に活用できます。
RFM分析
RFM分析は「Recency（最終購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（累積購入金額）」の3つの指標から顧客をランキングしてグループ分けする方法です。購入日が近くて購入頻度が多く、累積購入金額も高い顧客が「優良顧客」とランク付けされます。顧客をグループ分けすることで、それぞれのグループに合った施策を打ち出せます。
マーケティングにおけるデータ分析のステップ
マーケティングにおいてデータ分析を有効活用するには、以下の5つのステップを踏むとよいでしょう。
1.目的設定・仮説立案
はじめに、データ分析を行う目的を明確にします。あわせて、分析結果についての仮説を立案します。分析の方向性を決めることで、必要なデータや効率的な方法が見えてきます。仮説に基づいて分析することで精度が向上するだけでなく、データ分析後に仮説と実際の結果の差異を見て、現状の把握が適切にできているか分かるでしょう。
2.顧客データの収集
次に、顧客データの収集をします。マーケティングで収集すべきデータは多岐にわたります。氏名や企業名・役職などの属性情報、問い合わせ内容、Webサイトの訪問履歴や購入履歴・メールの開封・クリック履歴などの顧客行動データを収集します。
3.データ整理・集計
データを収集したのち、より信頼性の高い結果を得るためにデータの整理や集計を実施します。分析に必要のないデータや正確でないデータが含まれていると、分析結果に影響を与えるためです。データを分散して保管している場合は、同じフォーマットに集約しておきましょう。収集したデータは、ExcelやMA、SFAなどの分析ツールで一元化して整理します。
4.データ分析
データの整理と集計の後はデータ分析を実施します。データ分析の手法はさまざまで、得られる結果も異なるため、分析の目的に合った手法を選ぶことがポイントです。一般的には、記述統計や探索的データ分析が有効とされています。あらかじめ分析の目的を明確にしておくと、最適な手法を選ぶ上で役立つでしょう。
5.分析結果・成果の活用
分析結果はマーケティングへと活用しましょう。分析結果をもとにマーケティングの戦略や施策を考え、実行します。施策を実行した場合はPDCAサイクルを回し、継続的に改善を図る必要があります。データ分析は1度だけ行うのではなく、分析結果の活用と改善を繰り返すことでより有効なマーケティングを実施できるでしょう。
マーケティングのおすすめデータ分析ツール
データ分析では大量のデータをもとに分析するため、専用のツールを使うことで効率的に分析できるでしょう。
MA（マーケティングオートメーション）ツール
MAツールとは、マーケティングを自動化・効率化する際に役立つツールです。顧客情報の管理に加え、メルマガの配信、LPの作成、問い合わせフォームの作成などさまざまな機能が搭載されています。また、MAはマーケティング施策の実行だけでなく、その成果を数値として蓄積できます。
DMP（データマネジメントプラットフォーム）ツール
DMPとは、インターネット上にある多種多様なデータを集計・分析・管理できるツールです。このツールでは、インターネット上の行動履歴や広告配信データなどを分析でき、オンラインでのマーケティング活動に活用できます。DMPには、外部企業が提供する「オープンDMP」と自社のデータのみを取り扱う「プライベートDMP」があります。
分析ツールの選び方
データ分析ツールにはさまざまなものがあり、適したものを選ぶのは容易ではありません。選定に役立つ、4つの選び方を解説します。
自社の課題を知り導入目的を確認する
分析ツールの導入を検討する際は、まず自社の課題を知り導入目的を確認しましょう。分析ツールはそれぞれ、目的や機能が異なります。自社が抱える課題を適切に改善するには、どのツールが適しているかの判断が重要です。例えば、見込み顧客を獲得するためのマーケティング活動の自動化や最適化にはMAツールが適しているといえます。
必要な機能があるかを確認する
データ分析ツールを活用する際は、必要な機能があるかを確認しましょう。自社の課題を改善するにはどのようなツールが適しているか、機能面から比較します。また、現場の担当者が使いやすいかも重要です。ツールを導入しても使いこなせなければ役に立ちません。操作が容易かつ、導入後のサポートが充実しているツールを選ぶとよいでしょう。
注意点を確認する
分析ツールを導入する際には失敗しないために、いくつかの注意すべき点を確認します。ツールによって使い勝手や操作のしやすさが異なるため、無料トライアルやデモ版などで操作性を確認しましょう。また、自社の課題に合う機能を備えているか、サポート体制が充実しているか、カスタマイズ性があるか、既存のシステムと連携できるかなどを事前に確認しましょう。
料金や価格相場を確認する
分析ツールの料金や価格相場も確認します。ツールの導入には導入コストに加え、ランニングコストも発生します。継続して利用できる金額か検討しましょう。ただし、料金の安さのみで選ぶと、機能が不十分だったり使い勝手が悪かったりするおそれがあります。料金面と自社の課題を解消できる機能面の、バランスの取れたツールを選びましょう。
まとめ
マーケティングを適切に実施する上で、データ分析は重要です。施策の精度を上げたり、意思決定を客観的にできたりします。適切なステップを踏み、適切な手法を用いることで自社の課題を把握できるでしょう。大量のデータを効率的に分析するには、データ分析ツールの導入がおすすめです。
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