データドリブンとは、データを主な判断基準としてビジネスの意思決定などを行うことです。マーケティング分野でもあらゆる場面で採用されており、近年その必要性はますます高まっています。
本記事では、データドリブンの概要やデータドリブンマーケティングの特徴、データドリブンが必要な理由について解説します。また、データドリブンをアシストするツールも紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
目次
データドリブンとは？
はじめに、データドリブンの意味について解説します。
データドリブン（Data-Driven）とは、データを主な判断基準としてビジネスの意思決定などを行うことです。人間の経験や勘に頼るのではなく、数値的なデータに基づいて意思決定を行うため、客観的かつ冷静な判断が可能になります。
データドリブンは現在さまざまな分野で採用され、マーケティング分野では「データドリブンマーケティング」として実施されています。
関連記事：データドリブンの意味とは？データ分析の基礎知識と重要性、データドリブンマーケティングを解説
データドリブンマーケティングとは？
データドリブンを利用するもののひとつとして、「データドリブンマーケティング」があります。データドリブンマーケティングとは、データを基にして展開されるマーケティング活動のことです。顧客の行動や嗜好に関するデータを活用して戦略を策定し、効果的にマーケティングを実施していくことが目的です。
データドリブンマーケティングは、従来の一般的な広告施策やマーケティング戦略に比べ、結果を出しやすい傾向にあります。デジタルマーケティングの技術が進んでいる現代において、データドリブンマーケティングは最も注目されているマーケティング手法のひとつと言えるでしょう。
関連記事：データドリブンマーケティングとは？取り組むべき企業と効率化するツールを紹介
データドリブンが必要な理由
ここまで、データドリブンの概要について解説してきました。ここからは、データドリブンが必要とされている理由を解説していきます。
● 消費者の購買行動が多様化している
● デジタルマーケティングが発展している
● 費用対効果の高いマーケティングを選択する必要がある
それぞれ順番に見ていきましょう。
消費者の購買行動が多様化している
近年、消費者の購買行動は多様化しており、製品やサービスに期待するものも消費者によって異なります。データドリブンによるアプローチを行えば、この多様性を数値化したうえで、適切な施策を打ち出すことができます。消費者ごとに異なる複雑なニーズに合った、効果的なマーケティング戦略を立てられるのです。
関連記事：時代によって変わる購買行動プロセス。初期から最新まで７つをご紹介
デジタルマーケティングが発展している
デジタルマーケティングの普及により、企業はリスティング広告やSNS広告を出稿する機会が増え、ユーザーの行動も数値化して追跡しやすくなりました。その蓄積されたデータを有効活用し、生産的な戦略を立てるためには、データドリブンな考察が不可欠となります。
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費用対効果の高いマーケティングを選択する必要がある
上述の通り、近年では多くの企業がデジタル広告を活用したマーケティングを実施しています。従来と比較してマーケティングの競争は激化していると言えるでしょう。
そのような状況のため、企業は広告予算を効果的に運用する必要があり、より費用対効果の高いものを選択していかなければなりません。これまでの出稿データを基に、どの広告に、どのくらいの費用をかけるべきかという客観的な判断をするためには、データドリブンによる選択が必要となるのです。
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データドリブンのメリット
ここからは、データドリブンのメリットについて見ていきましょう。
● ボトルネックを把握できる
● 再現性の高い施策が打てるようになる
● パーソナライズされたマーケティングができるようになる
それぞれ順番に解説します。
ボトルネックを把握できる
データドリブンを活用すれば、ビジネスやマーケティングにおけるボトルネックや課題を明確に把握しやすくなります。これまで見えていなかった課題の原因を特定することは、人的リソースやランニングコストの削減、さらには企業の売上や利益を永続的に伸ばすことにも繋がるでしょう。
再現性の高い施策が打てるようになる
再現性の高い施策を打ち出せることもデータドリブンのメリットです。データドリブンなアプローチでは、経験則や感覚ではなく数値的データを基に分析を進めるので、根拠と一貫性のある施策を打ち出すことができます。客観的な基準により立てられた施策のため、再現性が高く、応用や発展もさせやすいでしょう。
パーソナライズされたマーケティングができるようになる
データドリブンを活用すれば、個々の顧客に合わせたマーケティング、つまり、パーソナライズされたマーケティングも可能になります。顧客の嗜好データや行動データを基にして、広告出稿やコンテンツマーケティングを実施することで、狙いとしているターゲットにリーチしやすくなり、成約率も大幅に上がることが期待できます。
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データドリブンを行う方法
実際にデータドリブンを行う場合は、下記の流れに従って進めていくのが良いででしょう。
● 必要なデータを収集する
● 収集したデータを「見える化」する
● アクションプランを検討する
● 検討したアクションプランを実行する
それぞれ順番に解説します。
必要なデータを収集する
まずは、データドリブンに必要なデータを収集することから始めます。たとえば、顧客の購買履歴やWebサイトのトラフィックデータ、顧客がSNSで行っている活動など、さまざまなデータを収集します。この段階で収集できる情報量が多いほど、データドリブンの成功確率が高まります。
収集したデータを「見える化」する
次に、収集したデータを分析可能な形に整えて可視化していきます。ダッシュボードやグラフなど、データを見える化することで、パターンやトレンドを理解しやすくなります。
アクションプランを検討する
次に、データ分析を通じて得られた情報を基に、具体的なアクションプランを検討していきます。この段階では、どのようなマーケティング戦略を展開していくか、どのセグメントに焦点を当てるかなどについて検討しましょう。
たとえば、これまで広告を活用したマーケティングだったものを、YouTubeやInstagramといったSNSを活用したものに変えるなど、より成果が出るアクションプランになるよう議論を進めます。
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検討したアクションプランを実行する
アクションプランを検討したら、実行の段階に進みましょう。具体的には、広告やWebサイトの最適化、コンテンツ制作、SNS運用などが挙げられます。
アクションプランを実行しながらPDCAサイクルを回し、意識的に3ステップ目（Check）と4ステップ目（Action）を繰り返すことが重要です。
関連記事：PDCAとは！意味とサイクルを回すためのポイントを解説！
データドリブンに必要なマーケティングツール
最後に、データドリブンに有用なマーケティングツールをご紹介します。
● DMP
● MA
● CRM
● Web解析ツール
● SFA
それぞれ順番に見ていきましょう。
関連記事：デジタルマーケティングツールを選ぶポイントとは？CRMツールやSFAツールも紹介
DMP（データマネジメントプラットフォーム）
DMPは、データの収集、管理、活用を効率的に行うためのツールです。顧客データ、オンライン行動データ、広告データなどを統合し、セグメントやパーソナライゼーションに役立つツールになっています。DMPを活用することでデータの一元管理が可能となるため、担当者の負担を軽減することにも繋がります。
関連記事：DMPとは？メリット・デメリットは？導入時の注意点や選び方、活用事例
MA（マーケティングオートメーション）
MAは、マーケティングプロセスを自動化できるツールです。SNS投稿やWebサイトのターゲティングなど、さまざまなマーケティング活動を自動化できるため、人的リソースに依存しないマーケティング戦略が打てるようになります。
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CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント）
CRMは、顧客情報を収集して管理するためのツールです。CRMを活用することで、顧客との関係性を強化したり、データを活用してパーソナライズされた顧客対応を実施できたりします。
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Web解析ツール
Web解析ツールは、Webサイトのトラフィックデータなどを収集して分析するためのツールです。訪問者の行動やページビュー、コンバージョン率などのデータを追跡して、Webサイトの改善点を把握するのに役立ちます。また、広告との連携も図れるため、Webサイトを土台としたマーケティング施策を打つ際には必ず導入しましょう。
SFA（セールスフォースオートメーション）
SFAは、営業活動をサポートし、セールスプロセスを効率化するためのツールです。営業活動において、顧客に関するデータを収集したり顧客とのコミュニケーションを追跡したりするのは非常に重要です。セールスプロセスを改善できれば、人件費の削減や成約率の向上に繋がります。
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まとめ
本記事では、データドリブンについて解説をしてきました。
データドリブンとは、データを主な判断基準としてビジネスの意思決定などを行うことです。データドリブンによるアプローチを行えば、今までは実現できなかったようなマーケティング施策を実行できたり、パーソナライズされた広告を打てるようになったりします。
従来のマーケティングに課題感を感じている人は、データドリブンによる施策を検討してみてはいかがでしょうか。
