「デジタルマーケティングをより有効活用するため、データ分析を取り入れたい」
「実際にデータ分析を用いてデジタルマーケティングを行う際の流れが知りたい」
このようなお悩みを持つ方に向け、本記事ではデジタルマーケティングでデータ分析がいかに重要か、具体的な手法や流れを通してご紹介します。
また、デジタルマーケティングのデータ分析は、不慣れな方や他業務が忙しく十分に時間を割けない方にとってはなかなか難しいものです。
吉和の森では各クライアントの予算や希望に合わせたデジタルマーケティングサポートを行っており、貴社に不足している点をアドバイスしたり、実際のデータ分析をお手伝いしたりとさまざまなサービスを展開しています。デジタルマーケティングのデータ分析に困ったときは、ぜひ吉和の森へご相談ください。
デジタルマーケティングでデータ分析が特に重要な4つの理由
デジタルマーケティングを成功させるためにデータ分析を用いるとよい、と聞いたことがあっても、実際になぜ有効なのかを詳しく把握している方はそれほど多くないでしょう。企業の成長を促すためのデジタルマーケティングでは、データ分析の有無が成功率に大きな影響を及ぼします。
まずはデジタルマーケティングにデータ分析を用いる際、得られる4つのメリットをご紹介します。
- 予測よりも信頼性が高く顧客ニーズに沿った戦略を打ち出せる
- 広告やキャンペーンを最大限利用できる
- 自社ならではの強みと他社との違いを明確化できる
- トレンドを正しく把握し最適な戦略を打ち出せる
それぞれのメリットを詳しく見ていきましょう。
予測よりも信頼性が高く顧客ニーズに沿った戦略を打ち出せる
データ分析で得られた情報を元に社内で意見を募れば、より具体的な戦略を立てやすくなります。一個人の予測よりも信頼性が高く、データを活かしたデジタルマーケティングができるでしょう。
また、データ分析に用いる数字はリアルタイムで変動するため、常に最新のデータを用いて戦略を立てられます。過去の傾向を用いて予想するよりも、市場の動きや流行を見逃す心配がありません。
さらに、WEBサイト上でよく見られているページやクリック率・離脱率などを細かく分析すれば、顧客のニーズを正しく把握できます。ターゲット像が明確になることで、新商品の開発や新たなサービスの展開にも役立つでしょう。
広告やキャンペーンを最大限利用できる
データ分析を用いてデジタルマーケティングを行うことで、現時点での改善点を見出し、質の高い広告やキャンペーンを生み出すことにつながります。
企業にとっての広告やキャンペーンは、自社製品・自社サービスのPRに欠かせない戦略の一つです。とはいえ多くの人の目に留まるようむやみに広告を打ち出していては、費用がかさみ本末転倒となるでしょう。データ分析を用いて効率的にデジタルマーケティングを行い、企業にとっての損を減らすことが大切です。
また、デジタルマーケティングでは「ROI（費用対効果）」を高めることが重要です。ROIを高めるには広告コストを削減したり確実に売上を伸ばすための対策を講じたりする必要があるでしょう。データ分析を用いてデジタルマーケティングを行うことで、成功した広告は他の広告やキャンペーンに活かし、失敗した場合は改善点を導き出すなど、これまでのデータを無駄にせず戦略作りに活用できます。
自社ならではの強みと他社との違いを明確化できる
デジタルマーケティングを行う大きな理由の一つは、競合他社と自社の違いを明確化し、自社ならではの強みをさらにブラッシュアップさせることにあります。自社それぞれの強みや課題を定量的に評価でき、改善点を導き出しやすくなるためです。
また、データ分析によって可視化されたデータは、マーケティングに携わるスタッフだけでなく、技術部や営業部・CS部など他の部署から見ても分かりやすいものとなります。専門領域以外の方にも意見を募ることにより、あらゆる視点から自社の強みを発見できます。
トレンドを正しく把握し最適な戦略を打ち出せる
デジタルマーケティングでデータ分析を用いることは、リアルタイムの数字を追い、現時点での強みや改善点を明確化できる点がメリットです。
特に顧客から寄せられた生の意見やSNS上に寄せられたトレンドを分析すれば、潜在的顧客のニーズを把握できるでしょう。中でもSNS分析は市場の傾向をつかみやすく、デジタルマーケティングで欠かせないポイントとなります。
戦略を立てる際は、ターゲットの明確化が重要です。市場全体を広く見るのではなく年齢や性別・居住地などの顧客像を詳細にイメージでき、一人ひとりの細かなニーズを満たすことで、満足度の向上につながるでしょう。
デジタルマーケティングでのデータ分析で注目すべき3種類のデータ
一言でデータ分析といってもその手法にはさまざまなものがあり、やみくもに取り入れるべきではありません。今回はデジタルマーケティングで注目したい3種類のデータをご紹介しながら、実際のデータ分析を行う準備をしていきましょう。
- 属性データ
- 行動データ
- 購入データ
それぞれの特徴を詳しくご紹介します。
属性データ
「属性データ」とは、顧客の年齢・性別・居住地などの細かなデータを明らかにし、ターゲット像を細かく指定するための情報です。これまでの顧客データを細かく分析し、メインとなる年齢層・性別・居住地が明らかになることで、一人ひとりの顧客を満足させることにつながります。
属性データは得られたデータを元にクロス集計分析などを行い、さらにイメージ像を絞り込むことも可能です。いわばデータ分析の基礎ともなる情報のため、デジタルマーケティングでも重視するとよいでしょう。
行動データ
「行動データ」とは、顧客がどのようにしてWEBサイトを閲覧するに至ったのかを分析するための情報です。具体的には、サイト内のバナーをクリックした回数や、1ページの滞在時間、ユーザーがどこで離脱したのかなどの情報が挙げられます。行動データをリアルタイムに計測し続けることで、細かなユーザー体験を可視化でき、サイト上の改善点を把握できます。
行動データにもクラスター分析などを用いることで、潜在ニーズを明確化できます。既存顧客へのサービス向上と並行し、新規顧客獲得に向けた戦略を立案したいときにも役立つでしょう。
購入データ
「購入データ」とは、、顧客がどのようにして購入へと至ったのかを把握するための情報です。例えば、WEBサイトから製品の購入があった場合、ユーザーがどのページを閲覧したのか、そのとき市場はどのような傾向にあったのかなど、あらゆる可能性を可視化できます。
製品を購入した日は暖かかったのか寒かったのか、世間でクリスマスやブラックフライデーなどのイベントが行われていたかなど仮説を元に様々な要因を可視化することで購入率や顧客の満足度を挙げることにもつながります。
デジタルマーケティングで活躍するデータ分析の手法4つ
データ分析の手法にはさまざまなものがありますが、デジタルマーケティングでとりわけ活躍するものとしては以下の4種類が挙げられます。
- ロジスティック回帰分析
- アソシエーション分析
- クロス集計分析
- 因子分析
代表的なこれらの分析方法を身に着けておくことで、実際に戦略を立てる際に活躍できるだけでなく、マーケターとしてのステップアップを狙えます。現在所属している企業での活躍はもちろんのこと、部署移動や転職の際にも自身の強みになるでしょう。
ロジスティック回帰分析
「ロジスティック回帰分析」とは、いわゆる0と1の「2値分類」を用い、特定の事象が起こる確率を計算する方法です。例えば、製品を購入したかしていないか、キャンペーンバナーをクリックしたかしていないかなど、選択肢が2つしかない場合の分析に使用されます。YESもしくはNOで回答できる質問を使うため、シンプルで分かりやすく、データ収集アンケートにも持ちいやすいのが特徴です。
主にDMや広告・キャンペーンがうまく機能しているかを測るために役立つ方法であり、他の分析方法と組み合わせて活用されるケースも少なくありません。
アソシエーション分析
「アソシエーション分析」とは、支持度・信頼度・リフト値の3つを用い、膨大なデータの中から自社にとって有益な情報を導き出すものです。データ数が多く分類ができない場合や、情報同士を結び付けて関連性を見出したいときなどに役立ちます。
以下は製品Aと製品Bの関連性を調べるためのアソシエーション分析にて用いられる、支持度・信頼度・リフト値をまとめたものです。
- 支持度：AとBの製品が同時に購入される割合
- 信頼度：AとBの製品を同時に購入する人の割合
- リフト値：AとBの製品を同時に購入した人の数が、単体購入に比べてどれほど多いかを示した数値
一見AとBの間には何の関連性もないように見えても、支持度や信頼度・リフト値が高ければ高いほど、両者が同時購入される理由が隠されていると見てよいでしょう。この「理由」、購入者の特徴を考えることで、いまだ明らかになっていない製品の魅力が明確になるでしょう。
売り場の配置やPR方法を変更し目に留まりやすい工夫が可能となります。既存顧客だけでなく新規顧客にも注目されやすくなり、新たな顧客獲得につながるでしょう。
クロス集計分析
「クロス集計分析」とは、特定のデータ同士をかけ合わせ、より細かなターゲット層をイメージする際に用いるものです。
例えば年齢と性別を代表する2種類のデータをかけ合わせて分析し、「20代男性の購買率」のようにターゲットを限定したデータを算出できます。これによりもっとも購買率が高い年齢層を導き出したり、地域別のクリック率を元にエリア限定のキャンペーンを打ち出したりと、より細かな戦略作りに役立つでしょう。
また、クロス集計分析も他の分析方法同様、顧客像が具体的にイメージできる点がメリットです。いまだ購買につなげられていない層を明確化するなど、自社の改善点を洗い出す際にも活躍してくれます。
因子分析
「因子分析」とは、観測変数と潜在変数を使ってそれぞれの顧客に通じる共通因子を導き出すものです。顧客の特徴を観測変数、ここから導き出される推測を潜在変数として、他の分析方法では分からない各顧客の特徴を細かく整理できます。
例えば、顧客の購買意欲をデータ化する場合、特定の顧客が興味を持つ製品が数字によって示されます。一件の購入に対して別のおすすめ製品をピックアップして表示したり、まったく異なるジャンルから興味のある製品を表示させたりなどの改善により、次の購入につなげられるでしょう。
因子分析によって製品に満足していると回答した顧客データを細分化すると、製品のどの点にどのような感想を持っているのか分かりやすくなります。このデータは製品のリニューアルや新製品の開発など、あらゆる面で活躍してくれるでしょう。
デジタルマーケティングのデータ分析の流れ【4STEP】
続いて、デジタルマーケティングでデータ分析を行う際の手順を4つのステップに分けてご紹介します。
- データ分析の目的を明確化する
- データの収集・可視化を行う
- データ分析によって課題を導き出す
- 改善に向けて戦略を立てる
データ分析の手順を流れに沿って分かりやすく解説していきます。自社の状況や実際にデータ分析を行う際の様子をイメージしながらチェックしていきましょう。
1.データ分析の目的を明確化する
データ分析を行う際は、やみくもにデータを集めるのではなく、目的を明確化しておくことが重要です。現在の状態を数字やグラフで分かりやすく表し、具体的にどのような点が問題となっているのか、どう改善していきたいかなどの目的を明らかにしましょう。
もちろん、最初から具体的な改善策を提示できるとは限りません。「この内容が少し気になる」などの漠然とした意見をまとめ、データ分析を行う中で徐々に目的を明確化していくのもよいでしょう。
また、目的がバラバラだったり改善すべき点が複数ある場合は、データ分析を行うカテゴリに関しても明確化しなければなりません。既存顧客の満足度を上げたいのか、新規顧客を獲得したいのか、はたまた人気製品の売上を上げたいのかなど、具体的な目標を掲げることが大切です。
2.データの収集・可視化を行う
目的を明確化した後は、実際にデータの収集を進めていきます。データ分析は数字がなければ始まらないため、顧客属性・顧客行動・顧客心理など目的に合うデータを集めましょう。
とはいえ、多岐にわたるデータを一から余さずに集めようとすると、膨大な作業時間が必要となります。まずはいくつかの目的を一つに絞り、限られたデータの中で分析を進めていくことが重要です。
また、集めたデータはそのまま分析に進むのではなく、一度可視化します。これはデータをより分析しやすいように厳選する工程のことで、BI（Business Intelligence）ツールなどを用いるとよいでしょう。いわば「ただのデータ」を「使えるデータ」へと加工すると、実際のデータ分析が格段にやりやすくなります。
3.データ分析によって課題を導き出す
データを可視化した後は、いよいよデータ分析を行います。上述した代表的な分析方法を用いてデータ分析を行い、数字から見える自社の問題点・改善点を明らかにしていきましょう。
製品の売上が低下していたり、顧客が定着しなかったりと、各企業で抱える問題点は異なります。データ分析を行うことでこれらの問題点が分かりやすく提示されるほか、問題点が起きた原因に関しても理解しやすくなるでしょう。製品自体に問題があり満足度が低い場合、PR方法に問題があり正しく周知できていない場合、競合他社が力を付けている場合など、具体的な改善策の立案に役立ちます。
4.改善に向けて戦略を立てる
データ分析によって導き出した課題を元に、具体的な改善方法に関する戦略を立てましょう。改善策を講じた後は必ず効果測定を行い、想像通りに改善できているのかを確認する必要があります。
改善点の洗い出しや改善策を講じた後に行う効果測定は、すべてデータ分析を繰り返すことによって成り立っています。その都度分析の結果を記録したり、必要に応じて流れをマニュアル化したりしながら、データ分析に明るくない人でも改善点が分かりやすいように工夫するとよいでしょう。
デジタルマーケティングの分析を行う方法
すでに社内でデジタルマーケティングを専門的に行う部署を構えている場合もあれば、人員を確保できずに困っている企業もあるのではないでしょうか。
続いてはデジタルマーケティングの分析を行う方法を、以下の2種類に分けてご紹介します。
- 自社でデータ分析できる人材を採用・育成する
- データ分析をプロに外注する
自社の現状や今後の目標を踏まえ、どちらが挑戦しやすいかをイメージしながら見ていきましょう。
自社でデータ分析できる人材を採用・育成する
自社でデータ分析ができる人材を育成したり、新たに採用したりする場合、社内だけでデジタルマーケティングを完結できる点がメリットです。人材の数が多くなればなるほどさまざまな視点からの分析が可能となるため、マーケティング部を設立するのもよいでしょう。
とはいえ、ゼロからの人材育成は困難であり、十分に育つまでには多くの時間や予算が必要となります。さらには育てた人材が離職した場合も考慮し、マニュアル化を行うなどして後継の育成も視野に入れなければなりません。
また、データ分析ができる人材の採用が難しい場合も踏まえ、専門資格の取得をサポートしたり、研修制度を整えたりするのも大切です。
データ分析をプロに外注する
データ分析を専門としたサービスを展開しているプロに、自社のデジタルマーケティングを外注するのもおすすめです。人材を育成する場合に比べて短期的な運用が可能であり、すぐにでも開始したい場合にも向いています。
外注を受け付けているプロはさまざまなデータ分析を経験しており、企業ごとに異なる改善点を明らかにしやすい点がメリットです。自由な働き方を好み、あえて企業に属さないマーケターなども含まれており、優秀な人材へ依頼できる確率も上がるでしょう。
さらには外注や業務委託の場合、繁忙期や特定の業務だけをスポット依頼できる点もメリットです。外注コストを抑えたい方は、依頼する時期や業務を見定めながら、必要に応じて利用するのがおすすめです。
デジタルマーケティングのデータ分析に困ったときは、ぜひ吉和の森へご相談ください。吉和の森は常にWEB業界の最先端で活躍しており、トレンド傾向をつかみながら最短の方法で集客やサービス向上へと導きます。
デジタルマーケティング人材の育成におすすめな代表的な資格や講座6選
最後に、デジタルマーケティングに強い人材を育成する際に役立つ資格や講座をご紹介します。デジタルマーケティングやデータ分析に関する資格にはさまざまなものがありますが、今回はその中から6種類をピックアップし、それぞれのメリットを解説しています。
- ウェブ解析士認定試験
- マーケティング検定
- マーケティング・ビジネス実務検定
- ネットマーケティング見千絵
- 統計検定
- ITパスポート
各資格の概要や特徴を詳しく見ていきましょう。
ウェブ解析士認定試験
「ウェブ解析士認定試験」は、初級・上級・講師（プロフェッショナル）と3つの部門に分かれており、アクセス解析からデジタルマーケティングの中枢的な知識までを広く学べる資格です。
市場の動向を常に把握し学習内容を更新しているため、自社にない事例を学びながら、あらゆるシーンで活躍できる力を身に着けられます。
| 試験時間 | 90分 |
| 試験費用 | 17,600円（税込） |
| 受験方法 | オンライン |
| 主催団体 | 一般社団法人ウェブ解析士協会 |
マーケティング検定
「マーケティング検定」は、データ分析に必要な基礎知識から応用知識までを幅広く網羅しており、マーケティングに関する知識を有していない方でも一からしっかりと理解しやすい点がメリットです。
データ分析の方法やターゲティング・効果測定などを実戦経験で学べるため、そのまま実務に活かせる点も魅力的です。講師陣は内閣府の認可を得た専門家が起用されているため、より専門的な知識を身に着けたい方にもおすすめです。
| 試験時間 | 1級120分2級90分3級60分 |
| 試験費用 | 1級14,850円2級9,460円3級6,600円（税込） |
| 受験方法 | 全国のテストセンター |
| 主催団体 | 公益社団法人日本マーケティング協会 |
マーケティング・ビジネス実務検定
「マーケティング・ビジネス実務検定」は、デジタルマーケティングの中でも実務に直結する内容を学べるものであり、すぐに業務へ活かしたい方にピッタリの資格です。
データ分析がどのようなビジネスシーンで求められるのかをイメージしやすく、分析力や戦略を生み出す力を養えるでしょう。さらには数々の実例や時事情報を学びながら、最新のトレンドをインプットできる点もメリットです。
| 試験時間 | A級 知識90分+事例100分B級 知識105分+事例60分C級 知識90分+事例45分 |
| 試験費用 | A級12,760円B級7,480円C級6,270円AB併願20,240円BC併願13,750円（税込） |
| 受験方法 | 会場試験、Web試験どちらも開催 |
| 主催団体 | 国際実務マーケティング協会® |
ネットマーケティング検定
「ネットマーケティング検定」は、デジタルマーケティングを始め、インターネットビジネスで必要となる知識を網羅した資格です。
これまでにご紹介したデータ分析のスキルだけでなく、広告運用やSEO・セキュリティ対策などあらゆる知識を身に着け、企業にとって必要不可欠な人材になれるでしょう。問題は実際の業務形式で出題されるため、勉強した内容を実務に活かしやすく、即戦力となれる点もメリットです。
| 試験時間 | 80分 |
| 試験費用 | 6,200円（税込） |
| 受験方法 | リモートWebテスト |
| 主催団体 | 株式会社サーティファイ |
統計検定
「統計検定」は、デジタルマーケティングを始めとする数字を扱う業務にて、データに基づき正しく数字を読み解く能力を身に着けられる資格です。
1級から4級まで計5段階に分かれており、自分の能力や職務内容に合ったレベルを選択できるでしょう。デジタルマーケティングの基礎知識を取り入れるため、取得を推進している企業も少なくありません。
| 試験時間 | 1級90分準1級90分2級90分3級60分4級60分 |
| 試験費用 | 1級6,000円準1級8,000円2級7,000円3級6,000円4級5,000円（税込） |
| 受験方法 | 全国のテストセンター |
| 主催団体 | 一般財団法人統計質保証推進協会 |
ITパスポート試験
「ITパスポート試験」とは、デジタルマーケティングだけでなく、IT全般の知識を身に着けられる資格です。マーケティングの枠を超え、数字を扱うさまざまな業務に従事したい方におすすめです。
業種や職種を超えて活躍できるため、転職時にも有利になるでしょう。近年ではAIの活用に関する知識も身に着けられるため、データ分析によって得られた情報を元に、AIを使った戦略の立案などにも役立ちます。
| 試験時間 | 120分 |
| 試験費用 | 7,500円（税込） |
| 受験方法 | 全国の試験会場にて受験 |
| 主催団体 | 独立行政法人 情報処理推進機構（IPA） |
デジタルマーケティングのデータ分析の依頼は吉和の森へ！
デジタルマーケティングのデータ分析は、自力で技術や知識を身に着けるほか、必要に応じてプロへ依頼する方法もあります。特にベテランのマーケターによるサポートをすぐに受けたい方や、自社でマーケターを育成するのが難しい場合などは、ぜひ吉和の森へご連絡ください。
吉和の森は各クライアントの予算を考慮し、無理のない形でのスタートを可能としています。これからWEB集客を考えている方はもちろん、すでにデジタルマーケティングに挑戦している企業であっても、アクセス解析のお手伝いや改善点の提案など幅広く対応可能です。
WEB会議ツールや電話・メールなどを用い、遠方の方でも臨機応変に打ち合わせができるため、ぜひお気軽にご相談ください。
株式会社 吉和の森
