データマーケティングとは？メリットや手順、活用事例を紹介

データマーケティングは、社内外のさまざまなデータを収集・分析し、それに基づいた戦略を立案するマーケティング手法です。

マーケティング担当者様の中には、データマーケティングの実施を検討していても何から始めれば良いか分からない方も多いのではないでしょうか。本記事では、データマーケティングの基本から、メリット、具体的な実施手順、成功のポイント、さらには実際の活用事例までを網羅的に解説しています。

1.データマーケティングとは

この章では、データマーケティングとはどんな手法なのか、なぜデータマーケティングが重要視されているのかを解説します。

自社が蓄積した情報を活用して商材を訴求する手法

データマーケティングは、自社において蓄積した顧客の行動や属性、購買履歴などのデータを収集・分析することでマーケティング戦略を策定する手法です。

データマーケティングによって、企業はターゲットとなる顧客層に合わせた効果的な広告やプロモーションを展開することが可能となります。また、顧客のニーズや嗜好を正確に把握し、それぞれに合った商材を提案することもできます。

データマーケティングが注目される背景

データマーケティングが注目される背景として、ニーズの多様化とデジタル技術の進化が挙げられます。

ニーズが多様化した現代では、良い商品・サービスを提供するだけでは足らず、ニーズごとに最適な訴求を実施することが求められます。データの分析から導かれるデータマーケティングは、「どの媒体で、いつ、誰に、何を、どのように訴求するのか」といったように、ニーズや属性ごとに最適化されたマーケティングを実施することができます。

さらにデジタル技術の進化もデータマーケティングの推進には欠かせません。Webやシステム・アプリなどを用いて、従来は取得できなかったデータや膨大な量のデータを収集・整理・分析することが可能になりました。

2.データマーケティングを実施するメリット

この章では、データマーケティングを実施して得られるメリットを３つ紹介します。

自社のデータを有効活用できる

データマーケティングは、自社で保有しているデータを売上や顧客満足度の向上に役立てることができます。

例えば、保有している顧客データと売上データを組み合わせ、そこから見込み客の興味・関心の仮説を立案してマーケティングに生かす、といった取り組みが可能です。

データはそこに存在するだけでは特別な意味を持ちませんが、収集・分析して活用することで、マーケティング活動の強力な武器になります。そういったデータは社内のどこかに存在しているものです。また、2種類以上のデータを掛け合わせることで、多くの活用法を見出すことができます。

マーケティングを効率化できる

データマーケティングは、顧客への最短距離でのアプローチを可能にするため、マーケティングの効率化を図ることができます。

広大な市場においてマーケティング活動をより効率化するためには、自社のターゲットを的確に見極めて、顧客になってもらえそうな見込み顧客に絞り込んだアプローチが重要です。予算を注ぎ込んで成約の見込みが薄い見込み顧客にアプローチしても、費用対効果は低いといえるでしょう。データを分析・活用できれば自社の見込み客や既存顧客がどのようなニーズを持っているのかが明確になり、ニーズに対して最適なアプローチを実現できます。

さらにはターゲットを絞り込むことでやみくもにコストをかける必要がなくなり、マーケティング活動のコスト削減にも高い効果を発揮します。

既存顧客の深耕や休眠顧客の発掘にも活用できる

データマーケティングは、既存顧客の深耕や休眠顧客の発掘にも役立ちます。

例えば「スマートフォン端末を購入する人は、スマートフォンケースを同時に購入する割合が高い」というデータが得られたとします。その場合、端末の購入時にスマートフォンケースのセット購入をすすめる「クロスセル」によって顧客単価の向上が期待できます。

また「サービスの利用期間が1年間を突破している利用者は、上位プランへの移行率が高い」というデータが明らかになったとします。その場合は、1年以上の利用者を抽出して上位プランへのグレードアップを案内する「アップセル」の働きかけを実施できます。

さらに、商品の購入履歴を分析することによって自社の商品を長期間購入していない顧客を洗い出し、取引再開に向けたアプローチを行うことも可能です。

3.【4ステップ】データマーケティング実施の手順

この章では、データマーケティングを実施する手順を紹介します。手順は下記のステップ1～4に分けられ、以降ではステップごとに進め方と実施のポイントを解説します。

【ステップ1】データを収集・蓄積する
​【ステップ2】データを見やすい形に加工する
【ステップ3】データを分析する
【ステップ4】戦略を策定・実行する

【ステップ1】データを収集・蓄積する

まずは自社の目的に合わせた適切なデータの収集と蓄積を実施します。

下記の表に、データマーケティングでよく使われるデータとそれらの収集方法をまとめています。これらのデータは自社の現状を把握でき、適切な打ち手を講じるために必要なデータとなります。

例えば、「自社の商材にニーズがある顧客を明確化したい」という目標を立てた場合、収集するデータは「顧客の属性情報」や「顧客の購入履歴」、収集方法は「会員登録情報」や「アンケート」「ECサイトの購入データ」などが考えられます。

収集したデータは、下記のポイントを守って管理することで、情報が探しやすくなり、データマーケティングに活用しやすくなります。

• ファイルの命名規則を統一
• 情報の一元管理

より具体的なデータ管理の方法は、「データマネジメントとは？ 導入のメリットや手順を解説」の記事で紹介しております。

【ステップ2】データを見やすい形に加工する

収集・蓄積したデータの傾向や特徴を把握しやすくするために、必要に応じて視覚的に見やすい形に加工します。データを加工するときは、Excelやデータの可視化を得意とするBIツールなどを活用します。シンプルなデータ分析から始める場合はExcelを活用し、大容量のデータを扱う・複雑な分析が伴う、といった場合はBIツールの導入を検討してみると良いでしょう。

データ加工時のポイントは、必要ない情報を分析の対象から除外することです。外部からデータを取得する場合は、使わない情報も含まれていることがあり、目的に応じた取捨選択も併せて実施しましょう。

【ステップ3】データを分析する

データの収集・整理ができたら、分析を進めていきます。このフェーズでは、データから見える傾向や特徴、考えられる仮説などを抽出します。

データ分析の手法は、ABC分析やバスケット分析などいくつか種類があります。それぞれ抽出できる特徴や実践方法が異なり、分析の目的に応じた手法を選択することが求められます。

データ分析の具体的な実践方法については、「データ分析とは？ データ分析の基本的な手法や実際のやり方を解説」で解説しています。

【ステップ4】戦略を策定・実行する

分析した結果をもとに、マーケティング戦略を明確にして実行に移します。下記では、「データ分析から抽出した特徴・仮説」と「その仮説をもとに講じるマーケティング例」についてまとめています。

▼戦略策定の一例

例えば商材の認知度は低いが認知してもらった顧客のリピート率は高いのであれば、商材の質は良いがあまり知られていないことが課題であるといった仮説を立てることができます。

課題を明確にできれば、対応策も明確になります。上記の例であれば、認知度を上げるためのプロモーション施策の実施が優先事項であると判断できます。その際プロモーションに用いる媒体は、対象となり得る顧客の目に触れる機会が多いであろう媒体を選定することが重要です。

戦略実行後も、定期的にモニタリングを行い、戦略の策定・実行・改善のプロセスを実施することで、自社にとって効果的な戦略を継続的に策定することができます。

4.データマーケティングを成功させるポイント

データマーケティングを成功させるためには、データの収集から分析までスムーズに実行できる体制を確立することが重要です。以下の2点を意識しつつ、データマーケティングのための体制づくりを進めましょう。

• データ収集・管理のルールを策定する
• ツールを用いてデータを一元管理する

データ収集・管理のルールを策定する

データマーケティングの体制を確立するためには、データ収集や管理のルール策定が必要です。ルール策定の手順は以下を参考にしてください。

▼データ収集・管理のルールの策定

​【手順1】どんなデータの収集が必要かを決定する
【手順3】該当データをどのように収集するかを決定する
【手順3】データの形式の統一・一元管理する方法についてのルールを定める
【手順4】データ収集・管理を複数の部門で横断的に実施する場合はルールを統一・周知する

データ管理に起こりがちな問題として、部門ごとにデータの形式、管理方法が異なり、データが使いづらい状態であることが挙げられます。「データがあるのに分析に使えない」「データの所在が分からない」といった状況を回避するためにも、データ形式の統一と管理の一元化は優先度の高い取り組みといえるでしょう。

ツールを用いてデータを一元管理する

管理ツールの活用により、データの一元管理が容易になり、データの更新や分析もスムーズに実施することができます。

下記はデータの一元管理に役立つツールの一例です。

例えば、CRMを活用すると、顧客の購買履歴やパーソナルデータなどの情報を一元的に管理できます。従来はばらばらに存在していたデータをCRMに集約することで、効率的なデータマーケティングが可能になります。ツールに蓄積したデータは、データクレンジングによって定期的に不備を修正して、常に活用できる状態にしておくことも大切です。

5.データを活用したマーケティング事例

近年では、多くの企業がデータを活用したマーケティング施策を展開しています。この章では、データマーケティングで成功した5つの成功事例をご紹介します。

【成功事例1】回転寿司チェーン店

リーズナブルな回転寿司で人気を誇る全国展開の回転寿司チェーン店では、店舗で扱う寿司皿の情報を確認できるICタグをもとに需要を予測し、マーケティングに生かしています。

ICタグは、各店舗で提供されているレーン上の寿司の販売状況や鮮度を一括で管理し、どの寿司皿が何時にレーンに流されてお客様が手に取るまでに何分かかったのか、またテーブル別の注文状況などを簡単に把握することが可能です。

このICタグデータによって、レーンにどの種類のネタをどの程度流せばよいのかを判断する需要予測が可能になりました。ICタグを取り入れたデータマーケティングによって無駄のない商品の提供に役立っており、コスト削減と売上アップを実現しました。

【成功事例2】小売店チェーン

小売店チェーンでは、自社が収集した商品に関してのビッグデータをデータマーケティングに活用しています。

一般的に、商品は「売れるものから優先的に仕入れて販売する」イメージがあるものです。そのような観点から見ると、小売店チェーンで販売していた商品Aは短期的に爆発的な売上を期待できる商品ではありませんでした。

しかし、自社が収集したビッグデータを分析した結果、「商品Aの売上は、全体の販売額の60%をわずか1割の顧客が担っている」と明らかになったことから、長期的なリピート需要に期待して同商品の販売を継続しています。

リピート率の高い商品を明らかにすることで仕入れを効率化し、無駄のない販売を可能にするデータマーケティングの一例といえるでしょう。

【成功事例3】ECサイト運営会社

あるECサイト運営会社は、自社のデータ分析を行った結果、「ランキングの更新回数を増やすほど売上の増加につながる」「ジャンルの分類を詳細にするほど全体の売上も向上する」という傾向をつかみました。

この結果に基づいて同社が運営するECサイトに、ランキングのリアルタイム化と、ジャンルの分類をさらに細かくするマーケティング施策を実行し、売上の向上に成功しています。

【成功事例4】コールセンター

あるコールセンターでオペレーターにデータ収集のためのセンサーを身につけた状態で業務に臨んでもらったところ、「高い受注率を誇るオペレーターは、受注率の低いオペレーターに比べて休憩中に活発に活動している」というデータが得られました。

また、スーパーバイザーがオペレーターに積極的に声かけを行っている現場では、そうでない現場に比べて休憩中のオペレーター同士の雑談が活性化するという傾向も明らかになっています。

この結果を参考に休憩中のオペレーター同士のコミュニケーションを盛り上げる施策を導入したところ、コールセンターの受注率は大幅に高まり、売上が27%も増加するという成果を達成しました。

【成功事例5】飲料メーカー

ある飲料メーカーは、さまざまな種類の商品を販売していましたが、データ分析を行ったところ自社商品同士が顧客の食い合いを起こし、販売効率が著しく低下していることが判明しました。

そこで販売効率を向上させるために自社商品同士が競合しないような組み合わせを模索し、時間をかけて販売を最適化したところ、売上を20%増加させることに成功しています。

6.まとめ

本記事では、データマーケティングの概要から、実施のメリット、具体的な手順、成功のためのポイント、さらには実際の活用事例まで詳しく解説しました。

顧客のニーズ細分化や競合過多によって、商材を認知してもらうことが難しくなっている現代においてデータマーケティングはいまや必須の取り組みであるといえます。データマーケティングをもとに自社の商材を届けるべき人に届けるための施策や戦略を立案し、企業の売上向上につなげましょう。

2023年12月執筆

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