データドリブンマーケティングとは？

顧客の価値観や購買行動の多様化などの背景から、データドリブンマーケティングの必要性が高まっています。しかし、実践するにはデータ基盤の構築や分析業務を担う技術担当者への負担といった課題が挙げられています。

そこでこちらの記事では、事業部門の要求に応えつつも開発・保守工数を圧迫しないためのデータ活用方法と、代行ツール選定の重要性を解説していきます。

データドリブンマーケティングとは？基本概念と仕組み

データドリブンマーケティングの定義

現在、さまざまな企業で「データドリブンマーケティング（Data Driven Marketing）」が用いられています。これは、ユーザーの行動や施策の効果など、データを収集・分析し、その結果に基づいて施策に関する検討や意思決定を行うマーケティング手法です。

従来行われてきたマーケティングは、担当者の勘や経験頼りで進められるケースが多く、担当者が変更した際に引き継ぎがしにくい点や、成功・失敗要因について深く考察することが困難であるといった課題がありました。

ここで紹介しているデータドリブンマーケティングは、上記のような勘・経験といった要素を介在させずにデータに基づいて施策立案に取り組んでいくため、結果と原因の関係性が把握しやすい点に加えて、ノウハウを確立させやすく、属人化を排除して再現性の高い施策を継続的に実行できる点が特徴といえます。

実行に必要なデータ基盤の仕組み・プロセス

データドリブンマーケティングを実行するには、さまざまなツールを連携させたデータ基盤が欠かせません。

まずは、CDP（顧客データ基盤）やDMP（データマネジメントプラットフォーム）を用いることによってデータの収集を行い、次に散在するデータをETL（Extract：抽出、Transform：変換、Load：書き出し）ツールを活用することによって統合・加工します。加工されたデータはBIツールを用いて可視化・分析を行い、顧客のインサイトを抽出します。最後に、その分析結果をもとにしてMAツールへデータを渡し、施策の実行に繋げていきます。

データドリブンマーケティング推進における注意点と現場のリスク

データのサイロ化とクレンジング工数の増大

部門ごとにデータが分断されてしまう「データのサイロ化」は大きな問題となります。サイロ化が発生してしまうと、分析前のデータ成形を行う上で技術者の工数が割かれすぎてしまうリスクがあります。また、手作業による加工ミスや古い情報が混入してしまうことによって、データ品質の低下リスクも高まります。

もし不完全なデータをもとに分析を行うと的外れな施策につながる可能性もあるため、データの品質低下を発生させないための取り組みが必要となります。

高度な分析リソースの不足とセキュリティ課題

高度な分析を行う上で、社内で分析を担当するデータサイエンティストが不足しており、さらに自社での育成や採用が難しいという課題を抱えている企業もあるでしょう。また、社内で専門知識を持たないままで外部ツールの連携を行い、顧客の個人情報などをアップロードした場合、重大なセキュリティリスクを招く可能性も考えられます。

もし個人情報の取り扱いに関連したインシデントが発生した場合、企業の信用失墜や損害賠償に発展する危険性があるといえます。

分析工数の増大に悩む企業・技術担当者におすすめ

社内に専門の分析チームがない、また社内のSEはデータ基盤の保守業務に追われており、高度な分析まで手が回らない場合には、「データ分析代行ツール」の導入がおすすめです。

ツールの導入により、「社内に分析を担当する人材がいない」というリソース不足を即座に解消でき、技術者が本来注力すべき付加価値の高い業務に集中できる環境の構築を行えるメリットが期待できます。これは、分析工数の増大が課題となっている企業や技術者にもおすすめの選択肢といえます。

技術担当者必見！データ分析代行ツールの選定基準

既存システムとのAPI連携とデータ統合の効率化

ツールの選定を行う際、技術者が注目しておきたいのは「既存システムとの連携性」です。自社のレガシーシステムや、既存のSaaS群（CRM、MAなど）とスムーズに連携できるかという点は非常に重要なポイントです。柔軟なシステム連携性備えているツールであることが、導入後に保守や運用における負荷を下げる鍵となります。

セキュリティ基準のクリアとサポート体制

ツールを導入する上では、厳格なセキュリティ基準を満たしているかが重要なポイントとなります。例えば、「ISMS認証（情報セキュリティマネジメントシステム）」や、「プライバシーマーク」などを取得しているか、データ転送・保存時の暗号化が行われているかなどを必ず確認しておきます。

また、単にツールの提供だけではなく、導入時のシステム間連携支援やエラー発生時の対応など、ベンダー側の技術サポートが充実しているかどうかも重要な選定基準といえます。

データ分析代行ツールの導入にかかるコスト感・費用相場

例えばBIツールを導入する場合には、オンプレミス型・クラウド型の2種類があります。

オンプレミス型の場合には、初期費用の目安は数十万円〜数千万円、月額費用は数万円が相場となっています。また、クラウド型を導入する場合には、サーバの用意が不要であり初期費用は無料〜数十万円、月額費用は1ユーザーあたり1,500〜8,000円が相場であることから、クラウド型の方が費用を抑えられます。

このように、自社でデータサイエンティストを新規で採用・育成する場合と比較すると、ツールを活用する方がコストを抑えられるといえます。

データドリブンマーケティングの事例

データドリブンマーケティングは概念にとどまらず、実際に売上向上や施策最適化に繋がっている事例があります。ここでは、顧客データの収集・統合・分析を通じて成果を生み出した代表的な事例を紹介します。

オンラインとオフラインの行動データを統合し、体験価値を高めたUSJの事例

ユニバーサル・スタジオ・ジャパンを運営するUSJでは、チケットECやWebサイト、入場時のQRコード、パーク内の行動データなどを段階的に連携し、顧客理解の精度を高めていきました。

その結果、来場前後の行動を踏まえたレコメンドや導線改善が可能となり、オンラインチケットの販売数が3年間で大きく伸長しています。データを「集める」だけでなく、来場体験の最適化にまで活用した点が成功要因といえます。

ユーザー行動分析の自動化によりROI向上を実現したNTTドコモ「dゲーム」の事例

NTTドコモの「dゲーム」では、従来は担当者の経験や手作業による分析に頼る場面が多く、施策立案や効果検証に十分な時間を確保しにくい課題がありました。

そこで、ユーザー行動の分析基盤を導入し、施策の検討と検証の精度を高めたことで、キャンペーン施策におけるROIの改善や分析工数の大幅削減に繋げています。勘や経験に依存しない判断基準を整備することで、再現性の高い運用へ移行した事例です。

販売実績の可視化によって施策判断を迅速化したポニーキャニオンの事例

ポニーキャニオンでは、音楽・映像コンテンツの販売実績データを可視化し、地域ごとの需要や市場動向を把握できる環境を整備しました。

これにより、担当部門はデータをもとにプロモーション施策を検討しやすくなり、意思決定の迅速化と施策の最適化を実現しています。データを見える化する仕組みを整えることが、マーケティング精度の向上に直結した事例といえるでしょう。

このように、成果を出している企業に共通するのは、単にデータを蓄積するだけではなく、収集した情報を分析し、施策実行と改善のサイクルまで繋げている点です。データドリブンマーケティングを推進するには、現場で使える形にデータを整備し、継続的に意思決定へ反映できる体制づくりが重要です。

参照元：Growth Marketing「データドリブンマーケティング成功事例集」 https://growth-marketing.jp/knowledge/data_driven_marketing_success_stories/

参照元：Salesforce「データドリブンマーケティングとは？メリットや実践方法、注意点を解説」 https://www.salesforce.com/jp/blog/jp-data-driven-marketing/

データドリブンマーケティングに関するよくある質問（FAQ）

Q1. 既存のデータが整理されていなくても代行ツールは導入できますか？

導入は可能です。分析の前提となるデータクレンジングや前処理の段階からサポートを行っているデータ分析代行サービスもあります。前工程から丸ごとお任せできるツールを選択することにより、技術担当者の負担を軽減できます。

Q2. 導入から運用開始、初回レポート納品までの期間はどのくらいですか？

要件定義から初回の分析レポートの納品までの期間は、一般的に「1〜2ヶ月程度」とされています。最初の数週間で分析要件のすり合わせとシステムの連携を実施し、その後データのクレンジングと分析を行った上で初回のレポートが納品されるという流れになります。ただし、依頼先により期間が異なるため、あらかじめどれくらいの期間が必要なのかを確認しておくことが大切です。

Q3. データドリブンマーケティングを始める場合、何から手をつければ良いでしょうか？

はじめに、「目的の明確化」と「解決したい課題の特定」から始めます。やみくもにデータを集めるのではなく目的を明らかにし、そのために必要に必要なデータを洗い出す、といった流れで進めていくことが推奨されます。

Q4. 社内にデータサイエンティストがいなくても実践は可能でしょうか？

高度な専門知識を持つ人材を自社で採用・育成するのは時間もコストもかかります。そのため、近年では直感的に操作できるBIツールや、データの成形から高度な分析まで依頼できる外部のデータ分析代行サービスが提供されています。このようなサービスを利用することによって、自社のメンバーは施策の実行などに注力する、という運用に繋げられます。

Q5. データを提示しても、現場では「長年の勘や経験」を優先してしまい活用が進みません

この場合、現場の勘や経験を頭ごなしに否定するのではなく、「現場の知見を活かした仮説をデータで裏付ける」というスタンスをとることが、現場への浸透を進める鍵です。経営層によりデータ活用の重要性を発信しつつ、BIツールなどを活用してわかりやすいダッシュボードを提供して、成功体験を社内で共有することがポイントです。

まとめ：最適な代行ツール選定でデータドリブンを加速させる

データドリブンマーケティングを成功に繋げるには、顧客の行動について正確に把握するための適切なデータ基盤の構築に加えて、それを運用するための専門的なリソースが欠かせません。しかし、データのサイロ化やデータサイエンティストの不足などさまざまな課題が存在します。

このような課題を解決し、技術担当者の負担を減らしながら成果を出すには、データ分析ツールを活用することが有効であるといえます。自社のニーズに合ったツールを見極め、導入を検討してください。