データ分析によるマーケティング戦略とは？メリットや事例も紹介

データ分析はビジネスの様々な領域で活用できますが、その中でもマーケティングはデータ分析と一番相性がいい分野と言っても過言ではありません。本記事ではデータ分析によるマーケティング戦略の概要やそのメリット、事例などを紹介します。

データ分析とは？近年注目の理由

そもそもデータ分析とは、組織内外のデータを基に、課題発見や解決のヒントを見つけ出し、商品やサービスのマーケティング施策や経営戦略に生かすために行います。マーケティングに即して言えば、例えば自社の商品を購入した顧客属性を分析し、その商品のメイン購買層がどのような特徴があるかを明らかにしたり、どの顧客にどのような仕方で商品をレコメンドすれば、期待通りの成果を挙げやすいか将来を予測したりするといった事例が挙げられるでしょう。

データ分析が近年注目を集めている理由としては、ICT技術の発展によって様々なチャネルから膨大なビッグデータを取得・蓄積できるようになったことや、コンピューターの情報処理能力や人工知能(AI)の性能向上によって、データ分析ツールの精度や利便性が向上していることが挙げられます。

また、日本は現在、国ぐるみでDXや働き方改革を推進しています。課題発見や課題解決に役立つデータ分析やデータ活用は、これらの取り組みを成功させるための重要な手段として、ますます注目度を高めています。

データ分析とデータドリブン経営

データ分析は、近年普及が進んでいる「データドリブン経営」と密接な関係にあります。データドリブン経営とは、勘や直感などの主観的かつ属人的な要素によってではなく、数値などで示せる客観的なデータを基に経営の意思決定をしていくビジネスモデルです。

そのため、必然的にデータドリブン経営の成功は、自社の保有する膨大かつ雑多なデータの中から、いかにしてビジネスに役立つ情報を的確に抽出し、施策へ反映していくかにかかっています。その意味で、データ分析はデータドリブン経営における土台と言っても過言ではありません。多くの企業がデータ分析に積極的に取り組んでいるのも、まさにこうした理由によるものです。精度の高いデータ分析の結果に基づいて、根拠のある経営判断をしていくことで、生産性の向上や業務効率化などの効果が期待できます。

データ分析をマーケティングに活用するメリット

データ分析は様々な施策に応用が利きます。とりわけマーケティング分野において活用が進んでいます。データ分析をマーケティングに活用するメリットとしては、主に以下のことが挙げられます。

数字による定量的な判断が可能であること
PDCAを高速で回転できること
売上増加までの効率が高いこと

まず、データ分析をすることで、これまで曖昧にしか捉えられていなかった情報を数値やグラフなどで明確に可視化できます。これによって様々な判断の根拠を明らかにでき、マーケティング戦略を効率化できます。

また、実施と同時にその効果測定も継続的に行うことで、効率的かつ高速度でPDCAサイクルを回していけるのもデータ分析のメリットです。リアルタイムにデータ分析をすることで、実施した施策が期待通りの効果を挙げているか確認し、問題が生じた場合も素早く察知して軌道修正を行えます。

こうした特徴からデータ分析は、マーケティング戦略において顧客ニーズの把握や顧客のセグメント化、マーケティング効果の測定や予測といった様々な分野に活用できます。こうした一連の効果は、最終的に売り上げの増加というポジティブな結果を生み出すことが期待できます。

【事例つき】データ分析によるマーケティング戦略への応用

データ分析をマーケティング戦略にどのように応用できるのか、事例も挙げながら解説します。

ビックデータ解析によるSEO対策への活用

効果的なSEO対策を実施するには、検索クエリを始めとするビッグデータを解析する必要があります。こうしたデータ分析に基づくSEOをデータドリブンSEOと言う場合もあります。

データ分析においては、例えば「ダイエット」に関連した膨大な語句を「運動」「ジョギング」「効果」というようにクラスターごとに分類したり、時期ごとのトレンドキーワードを可視化したりすることができます。これによって、ダイエットに関連するコンテンツを作るなら運動より食事を扱った方がいいとか、競合他社はこのキーワードが手薄になっているから自社はそこに注力しようなど、効果的にSEO対策を実施できます。

データ分析による広告最適化

データ分析は広告の最適化にも寄与します。例えば「商品Aを買った人は商品Bも買う傾向がある」とデータ分析で明らかにできれば、実店舗の商品構成の調整や、ECサイトで商品Aを買い物かごに入れた顧客に、「商品Aを買った人にはこちらの商品もおすすめです」と商品Bをレコメンドする施策を行えます。

また、某社はSNSに挙げた動画に対するユーザーの視聴行動を秒単位でトラッキングし、どこの場面で視聴者が離脱したのか、何秒視聴したユーザーはどのようなリアクションをしたのかなど分析することで、動画の改善に役立てています。このようにデータ分析を活用してPDCAを回すことで、広告の品質や効果を継続的に向上させられます。

データ分析によるチャネル別費用対効果の算出

データ分析によってチャネル別の費用対効果を算出することも可能です。現在のマーケティング施策は、非常に多様なチャネルに分散して行われています。オンライン・オフライン広告の区別はもちろんのこと、オンラインに絞ってもリスティング広告、バナー広告、アフィリエイト広告、SNS広告等々、非常に多岐に渡ります。

そのため、どのチャネルに費用を注力すれば高い費用対効果が見込めるか分析することは非常に重要です。例えば某社は、複数のメディアに一斉に投資して反応率を測定し、メディア間での相乗効果もモデル化した上で各メディアの費用対効果を分析。その結果を基に、各チャネルへのマーケティング費用を適切に再配分することに成功しました。

アクセスデータ分析によるLP改善

アクセスデータを解析することでLPを改善することもできます。LPを分析するには、ユーザーのアクセス元はもちろん、ページ上でのユーザーの振る舞いや顧客属性の把握などが必要です。こうした情報は単一項目で分析してもあまり効果的ではなく、複数の情報を組み合わせてこそ高い効果を発揮します。

例えば20代女性を対象とした化粧品のLPを作成し、リスティング広告で流入させるなら、女性という単一項目ではなく、「20代」「女性」「リスティング広告」といった複合的なデータセットによって把握しなければいけません。データ分析はこうした複雑な情報把握を可能にし、LP改善に役立つデータを提供します。

理想的なデータ活用はハイブリッドな仕組み

効果的にデータ分析やデータ活用を実施するためには、IT部門が主導するエンタープライズ型のデータ活用と、現場主導でデータ活用するセルフサービス型のデータ活用を組み合わせたハイブリッドな仕組みを構築すると効果的です。これによって、エンタープライズ型の長所である高いデータ品質と整合性を保ちつつ、現場のニーズをデータ活用に適切に反映することが可能です。