世界中でデジタル化が進むにつれ、複数のデータを元にする「データドリブンマーケティング」は現代のマーケティング戦略において重要な要素です。今日のビジネス界では、情報分析力が成功のカギを握っていると言えるでしょう。
データを活用することで、企業はリソースをどのように配分し、マーケティングキャンペーンを改善するか否かについて、情報に基づいた意思決定をすることができます。そのために分析力を身につけることは必要不可欠です。
この記事では、マーケティングキャンペーンを最適化するために主要な８つのデータ分析活用法について説明します。
目次
【データドリブンマーケティング①】主要業績評価指標（KPI）を特定
重要業績評価指標（KPI）とは、マーケティングキャンペーンがどれだけ効果的に目的を達成できているかを反映する指標です。適切なKPIを特定することで、マーケティングのパフォーマンスを測定し、キャンペーンを最適化するのに役立つデータを得ることができます。
主要業績評価指標（KPI）の具体例
例えば、カスタマーサクセスに焦点を当てた場合、KPIには以下のようなものが考えられます。
- チャーンレート（解約率）
- アップセル率
- クロスセル率
- CSQL
- ヘルススコア
これらのKPIを長期的に測定することで、進捗状況を把握し、改善箇所を特定することができます。
【データドリブンマーケティング②】データでオーディエンスを理解しよう
マーケティングにおけるデータの最も大きなメリットは、オーディエンスをより深く理解できることです。データを分析することで、顧客の行動、嗜好、ニーズに関する洞察を得ることができます。ターゲットオーディエンスの共感を得る、より効果的なマーケティングキャンペーンを開発に役立つでしょう。
ソーシャルリスニング
データでオーディエンスを理解する方法のひとつに、ソーシャルリスニングがあります。X（Twitter）やFacebookなどのソーシャルメディアは、消費者の行動や感情に関する豊富なデータを保有しています。ブランドに関するソーシャルメディア上の会話をモニタリングすることで、製品・サービスの改善点を特定することができます。
調査・アンケート
調査やアンケートの実施でも、顧客インサイドを収集することができます。消費者の好みや意見を聞くことで、製品・サービスに求めるものをより深く理解できるでしょう。
ペルソナ分析
ペルソナ分析とは、企業にとって理想的な顧客を架空の人物で表現したものです。ペルソナを作成することで、顧客のニーズ、好み、行動を特定し、その情報をもとに、よりターゲットを絞ったマーケティングメッセージを作成することができます。
セグメンテーション
セグメンテーションとは、年齢、性別、所在地、興味関心など、共通の特徴に基づいてオーディエンスをグループに分けることです。セグメント化することで、それぞれのグループ特有のニーズや興味に合わせたマーケティングメッセージを作成することができます。
【データドリブンマーケティング③】競合他社を分析する
競合他社のマーケティングキャンペーンを分析することで、他社の強みと弱みを特定し、その情報を自社のキャンペーンの改善に役立てることができます。
競合他社の分析ツールとわかること
例えば、競合他社のマーケティングキャンペーンをチェックできるツールには、SEMrush、Ahrefs、SpyFuなどが挙げられます。ツールを使って、下記のような情報を取得してみましょう。
- 検索順位
- 広告キャンペーン
- バックリンク
- ソーシャルメディア活動
競合他社のマーケティング活動をモニタリングして、自社の差別化するポイントを見出し、キャンペーンを改善させましょう。
【データドリブンマーケティング④】個別化したマーケティングメッセージを発信
マーケティングメッセージの個別化（パーソナライズ）にもデータを役立てられます。
パーソナライゼーションとは、特定の個人またはセグメントに対して、その趣味・嗜好、行動、属性に基づいてマーケティングメッセージをカスタマイズすることを指します。
メールマーケティング（メルマガ）
マーケティングメッセージをパーソナライズする方法のひとつに、メールマーケティング（メルマガ）があります。メールリストをセグメント化し、特定のグループにターゲットを絞ったメッセージを送信することで、エンゲージメント率とコンバージョン率を向上させることができます。
例えば、最近購入した顧客やショッピングカートに商品が残った状態の顧客にプロモーションメールを送信することなどが挙げられます。
リターゲティング広告
マーケティングメッセージをパーソナライズするもうひとつの方法に、リターゲティング広告の利用があります。リターゲティング広告とは、過去にブランドウェブサイトを訪れるなど、接触がありながらコンバージョンに至らなかった人に対して、広告を表示する手法のことです。データを使って関連広告を表示することで、彼らにウェブサイトへの再訪を促し、購買を促進させることができます。
【データドリブンマーケティング⑤】より良いプランニングのためにデータを活用！
より効果的なマーケティング・キャンペーンを計画・実行するために、データは活用できます。過去のキャンペーンや顧客の行動に関するデータを分析することで、将来のマーケティング活動に役立つパターンや傾向を特定することができます。
予測分析
より効果的なキャンペーン計画のためにデータを活用する方法のひとつに、予測分析があります。予測分析とは、データを使って将来の結果を予測することを指します。傾向を把握し、マーケティングリソースをどのように配分するのか情報に基づいた意思決定を行なえます。
例えば、将来的な売上予測を行う、価値の高い顧客セグメントを特定する、どの製品が今後人気が出そうかを予測するなど、予測分析を行うことで顧客の行動を想定することが可能となるのです。
A/Bテスト
より効果的なキャンペーン計画のためにデータを活用するもうひとつの方法は、A/Bテストです。A/Bテストとは、マーケティング・キャンペーンの異なるバージョンをテストし、どちらがより良いパフォーマンスを発揮するかを判断するものです。テスト結果をデータで分析することで、最も効果的な要素を解くてし、今後どのようなマーケティングキャンペーンを行うべきか、データに基づいた意思決定を行うことができます。
A/Bテストの具体例
件名を変えた2種類のメールマーケティングメッセージをテストします。両方のメッセージを少人数の購読者に送り、開封率を追跡することで、どちらがより効果的かを判断し、その結果を今後のキャンペーンの改善に活かすことができます。
【データドリブンマーケティング⑥】カスタマーエクスペリエンスの向上
消費者の行動や好みに関する考察データを提供することで、カスタマーエクスペリエンスを向上させることにも役立ちます。ウェブサイトやアプリを利用した顧客に関するデータを分析することで、顧客の使いやすさや改善点を特定することができます。
ウェブサイト・アプリの最適化
カスタマーエクスペリエンスを向上させる方法のひとつに、ウェブサイトやアプリの最適化があります。データを使って、どのページや機能がユーザーに問題をもたらしているかを特定することで、より良いユーザーエクスペリエンスにつながる改善を行うことができます。
例えば、サイト内のページへアクセスしやすくする、お客様がカートを途中放棄する原因を特定して改善する等の変更を行なえます。
パーソナライゼーションされた顧客体験
カスタマーエクスペリエンスを向上させるもうひとつの方法は、パーソナライゼーションです。データを使って、お客様各々の好みや行動に合わせてカスタマイズすることで、より魅力的な顧客体験を提供できるのです。
例えば、お客様の閲覧・購入履歴に基づいた商品やサービスのおすすめなどが挙げられます。
【データドリブンマーケティング⑦】マーケティング活動の成果測定
マーケティングキャンペーンを改善するためには、キャンペーンの効果を計測しましょう。キャンペーンを追跡することで、その効果を測定し、調整・改善が必要な箇所を特定することができます。
成果測定を追跡するツール
Google Analytics、Adobe Analytics、HubSpotなど、マーケティングキャンペーンを追跡するためのツールは数多く存在します。これらのツールでは、以下のような指標を追跡することができます。
- ウェブサイトのトラフィック
- クリックスルー率
- コンバージョン率
- クリック単価
これらの指標をモニタリングして傾向を把握し、必要に応じてキャンペーンを調整しましょう。
成果測定でよく使われているKPIの例
重要業績評価指標（KPI）のデータを分析することで、マーケティングキャンペーンの成果を判断しましょう。マーケティングにおいて、よく使われているKPIを２つご紹介します。
コンバージョンレート（コンバージョン率）
コンバージョンレートとは、ウェブサイトやランディングページを訪れた人のうち、購入やフォームへの入力など、期待するアクションを起こした人の割合を示すものです。コンバージョンレートのデータを分析することで、コンバージョンを高めるために改善できる領域を特定することができます。
顧客生涯価値（CLV）
CLVは、顧客が生涯にわたって自社の製品やサービスに費やす可能性のある金額の合計を測定します。CLVのデータを分析することで、どの顧客がビジネスにとって最も価値があるかを判断し、それに応じてマーケティング活動を調整することができます。
【データドリブンマーケティング⑧】最新のデータトレンドに対応するために
マーケティングにおける、最新のデータトレンドを常に把握することが重要です。テクノロジーと消費者行動が進化し続ける中、競合他社に先んじることができる新しいデータソースや分析技術が登場しています。
人工知能（AI）と機械学習（ML）の活用
マーケティングにおける新たなデータトレンドのひとつに、人工知能（AI）と機械学習（ML）の活用があります。これらの技術は、膨大な量のデータを分析し、将来の結果について予測を立てるために使用できます。
例えば、顧客行動のパターンを特定し、どの顧客が将来的に購入する可能性が高いかを予測するために、MLを使用することができます。
データ可視化ツールの使用
マーケティングにおけるもうひとつの新しいデータトレンドは、データ可視化ツールの使用です。複雑なデータセットをグラフやチャートなどの視覚的なフォーマットで表示することで、その意味を理解する手助けをします。データ可視化ツールを使うことで、データベースでは見えにくい傾向やパターンを素早く特定できるでしょう。
マーケターに必要不可欠！データ分析スキル
今日のデジタル世界では、情報分析力は現代のマーケティングに欠かせない要素といえるでしょう。分析データを活用してマーケティングキャンペーンを最適化することで、最も効果的な戦略を特定し、ターゲティングとメッセージングを改善し、競合他社から一歩リードしましょう。
ご紹介した８つの重要なスキルを習得することで、マーケティングの成功への道を歩むことができます。マーケティング初心者はもちろん、キャリアアップを目指す方も、マーケティングキャンペーンを改善するための情報分析力を習得しましょう。
