Webサイトの分析におけるデータドリブンマーケティングとは？

データドリブンマーケティングとは、利用可能なすべてのデータを収集・解釈し、マーケティングキャンペーンに適用することで顧客を獲得してビジネスを成長させることです。 その好事例がSpotifyです。顧客データを活用して各ユーザーの活動履歴に基づいてカスタムプレイリストを構築しています。

データドリブンマーケティングは、顧客ロイヤリティ、顧客満足度、リードジェネレーション（見込み顧客の獲得）においても競争優位性を提供することができます。

しかし、それは必ずしも簡単なことではありません。多くのマーケターは、データドリブンのキャンペーンを成功させるためにはどうすればよいか頭を抱えています。ここでは、データドリブンマーケティングにおける3つの課題および解決策をご紹介します。

課題1：高品質なデータをどのように集めるか？

データはマーケティング戦略の核となるべきものです。幸いなことに、ほとんどの企業には複数のチャネルからデータが日々大量に生成されています。SNS、Google Analytics、CRM、広告、サードパーティ製のツールなどはすべて大量のデータを生成しますが、これらのデータが正確であることや、マーケティング目標に有益であることを保証しているわけではありません。

その上、顧客のプライバシーに関する規制は日々変化しています。GDPRとプライバシー規制は、マーケターにとってさらに頭の痛い問題のとなっています。個人情報を収集し活用することが困難になる場面もあります。

また、大量のユーザーデータを持っていたとしても、このデータを最新の状態に保つのは大変な作業です。顧客メールアドレスは実在しているか、現在の勤務先や正確な役職名などを把握することは非常に困難です。

課題1の解決策

データを収集、集計する際には、正確さと有用性の両方を確認することが重要です。データ集計を成功させるには、マーケティング目標を明確にすることが非常に重要です。

例： ・ブランド認知度を高め、ソーシャルメディア上での「いいね！」「フォロー」「リアクション」を集める。サイトトラフィック、離脱率、検索キーワードも参考になります。

・見込み顧客の質と量を向上させ、フォーム経由の問い合わせ、電話、メールなどの数を記録。 見込み顧客を顧客にするための活動においては、個人データを掘り下げていくのがベストです（もちろん、プライバシーを侵害することなく）。見込み顧客がソリューションAとBのどちらに最も興味を持っているのか、見込み顧客が抱えている具体的な問題点は何なのか、が重要になってきます。このデータは、電話やチャットボットとの会話、メール、またはその他の直接のやりとりからデータを得られます。

マーケティング目標を達成するために収集すべき最適なデータを特定したら、その情報を一貫性があり、正確で、最新の状態に保つための実践を行いましょう。例えば、顧客を調査して、顧客が最も興味を持っている製品を特定したり、ファイルに保存されている情報が最新であるかどうかを顧客に直接尋ねたりすることができます。

課題2：サイロ化されたデータ（断片化されたデータ）

データが分離された場所に存在し、他のデータと連携できない場合、データは「サイロ化」されています。例えば、顧客のメールアドレスがメールのコンタクトリストに記録されていたり（1つのサイロ）、ウェブフォームから生成されたリードのリストに記録されていたり（別のサイロ）することがあります。営業やマーケティングなどの異なるチームがさまざまなチャネルを通じて蓄積した結果、データが断片化されているケースが見られます。

サイロ化により、要なデータが統合されていないため、情報に基づいた意思決定が困難になります。

さらに、組織全体で複数のデータセットが存在すると、どのデータが最新で正確なものなのかを把握することが難しくなります。マーケティングの観点から見ると、ターゲット市場に関する情報を特定したり、キャンペーンをパーソナライズしたりすることが難しくなります。

データのサイロ化は、複数の理由で発生する可能性があります。

特定の人だけが特定のデータにアクセスできる 他部署にデータ共有したくない人がいる 基幹システムのデータ形式の都合で連携ができない そもそもデータ活用の戦略がない さまざまな形式で保存されているデータ

課題2の解決策

データドリブンな組織を作り、部署の垣根を越えてデータを共有、連携するための第一歩は、コミュニケーションを改善することです。 Slackのようなメッセージングツールを導入するか、既存のプロジェクト管理やERPツール内でのコミュニケーションを標準にしましょう。従業員がお互いに情報を求めて連絡を取り合うことをより快適に感じるようになればなるほど、サイロ化を打破し、マーケティングキャンペーンを改善するために必要な知識を得ることができるようになります。

次に、社内で使用しているツールに大きな変更をせずに、情報の流れを改善する方法を考えてみましょう。 例えば、CRMは顧客データの保存とメールキャンペーンの自動化にしか使っていないかもしれませんが、営業のパイプライン管理の機能もあるとしたらどうでしょうか？他の機能を利用したり、Zapier（ザピアー）のようなワークフローを自動化するソリューションを利用してデータをある場所から別の場所に移動させたりして、今あるものをより有効に活用できるかどうかを確認してください。

さらに、オフラインのデータを「デジタル化」する方法を見つけましょう。例えば、店内広告がある場合、そのキャンペーンを顧客が利用するためのユニークなURL（UTMコード）を作成します。テキストコード、電話番号、QRコードでも同様のことができます。この方法によって顧客が最初にメッセージを見たポイントまで追跡が可能になります。

課題3：データを分析していかに意思決定をおこなうか

統計データを理解していない他部署に伝えることに不安があるなど、マーケティングキャンペーンにデータを活かすことが難しい理由は様々です。

また、ツールが多すぎて使いこなせないというのはよく聞く問題です。Google アナリティクスのような単一のツールであれば問題はありませんが、他にもデータを収集するツールやソフトウェアが加わってくると使い方の習得から分析まで途端にハードルがあがります。 ここでは、この課題の主な原因と、収集したデータに対してどのようにアクションを起こせばよいのかをご紹介します。

課題3の解決策

データを1つのダッシュボードに集約するツールを使用して、チームが時間を無駄にしないようにしましょう。もしそれが難しい場合は、複数のツールを使える人材を育てるのではなく、ツールごとに特化する人材を育てることを検討しましょう。例えば、SEOのエキスパート、PPCのエキスパート、Facebook広告のエキスパートといった具合です。

マーケティングは歴史的には芸術であり、科学でもありました。最近では、マーケティング担当者はキャンペーンが実際に効果を上げているかどうかを判断するために必要な情報を持っています。

マーケティングの仕事に長らく従事してきたマーケターのなかでも、データ分析のトレーニングをほとんど受けていない、あるいは全く受けていない人もいます。実際、2019年の調査では、データを効果的に解釈して活用する方法を知っているマーケターは5人に1人しかいないことが明らかになっています。さらに、マーケターがデータの活用方法を理解していても、他の関係者がデータを理解していない可能性があり、コミュニケーションの壁が生まれ、ビジネスの成長を阻害しているケースも見られます。

データの活用方法を理解していても、他のステークホルダーがデータを理解していない可能性があり、コミュニケーションの障壁となり、ビジネスの成長を阻害します。マーケティングチームが必要とするデータスキルを習得するための時間と予算を確保する。これには、専門家会議に参加したり、資格を取得したり、あるいは非公式の「ランチ＆ラーニング」に参加したりすることが考えられます。 データの可視化も重要です。データの可視化とは、統計情報を意思決定者に提示することで、意思決定者の行動を促す方法です。

データドリブンマーケティングでは、適切なオーディエンスに適切なメッセージを適切なタイミングで提示することができます（パーソナライゼーションと呼ばれています）。ある調査によると、B2Cの顧客の84％（B2Bの顧客の83％）が、ビジネスを勝ち取るためには、数字ではなく「人として」扱われることが不可欠だと答えています。

パーソナライゼーションは、顧客の行動ステップを網羅する必要がありますが、そのためには、適切なデータの集約と少しの創造性が必要になります。電子メールやカスタマーサポートのチャットでリードの名前を使用したり、顧客の購入履歴に基づいて関連製品をクロスセルするといった簡単なことから、パーソナライゼーションは、今日のマーケターが利用できるデータドリブンマーケティングの中で最も画期的なアプリケーションと言えるかもしれません。

データが溢れている現在の環境では、ターゲットオーディエンスが何を望んでいるか分からないという言い訳は通りません。適切な人材、プロセス、テクノロジーを導入することで、これら3つの課題を克服し、マーケティングキャンペーンを成功に導くことができます。