「データマーケティングとデジタルマーケティングの違いを知りたい」
「データマーケティングを始めたいが何から手をつければよいかわからない」
「データ分析の専門知識やツールが不足している」
データを活用したマーケティングに取り組みたいと考えている企業担当者の中には、上記のような悩みを抱えている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的な定義から、デジタルマーケティングとの違い、導入メリット、分析手法、注意点、そして成功させるためのポイントまで解説します。これから自社でデータ活用を進めたい方にとって、実践的なヒントが詰まった内容ですので、ぜひ最後までご覧ください。
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データマーケティングとは？
データマーケティングとは、顧客や市場に関するあらゆるデータを収集・分析し、マーケティング戦略を最適化する手法です。
性別や年齢、購買履歴、Webサイトへの訪問履歴などの属性情報や行動データを対象に、顧客の行動や嗜好、ニーズを正確に把握できます。また、パーソナライズされた施策を打ち出し、顧客一人ひとりに最適なアプローチも可能です。
直感や経験に頼るのではなく、客観的なデータに基づいて意思決定を行う点が特徴であり、「データドリブンマーケティング」とも呼ばれています。データ分析を行うことで、施策の効果を再現しやすくなり、持続的なマーケティング成果へとつなげられます。
データマーケティングとデジタルマーケティングの違い
データマーケティングとデジタルマーケティングは、目的や軸足に違いがあります。
データマーケティングは、あくまで「データを活用する」ことに重点を置き、オンライン・オフラインを問わず幅広いデータを収集し、マーケティングの質を高めることを目指します。
たとえば、Webサイトのアクセスログだけでなく、店舗アンケート結果や来店履歴など、非デジタル領域のデータも活用対象となります。
一方で、デジタルマーケティングは「デジタル技術を活用する」ことが中心となり、Web広告やSNS運用、SEO対策など、オンライン上で行われるマーケティング施策です。つまり、デジタルマーケティングはチャネルの違いを表し、データマーケティングは手法そのものの性質を表しています。
デジタルマーケティングについて詳しく知りたい方はこちら
>> デジタルマーケティングとは？わかりやすく１１個の手法を解説！ | WEB集客コンサルなら東京拠点・全国対応の吉和の森
データマーケティングの目的
データマーケティングの最大の目的は、勘や経験に頼らず、客観的データに基づいた意思決定を行うことにあります。これにより、顧客視点に立った施策を打ち出すことができ、結果として顧客満足度やロイヤルティを向上できます。
また、社内でもデータを基軸とした共通認識を持つことで、部署間の連携がスムーズになり、生産性の高いマーケティング組織を形成できるようになります。
さらに、失敗リスクの低減にもつながり、施策の精度やROI（投資対効果）を高めることが可能です。顧客ごとに最適なアプローチを行うことで、LTV（顧客生涯価値）の向上にもつながり、企業の持続的な成長を支える基盤となります。
データマーケティングが注目されている背景
データマーケティングが注目を集めている背景は、デジタル技術の飛躍的な進化にあります。
近年、IoTデバイスやWebアクセスログ、SNSなど、さまざまなチャネルから大量の顧客情報を簡単に収集・蓄積できるようになりました。これにより、マーケティング活動に活用できるデータの量と質が大幅に向上しています。
さらに、顧客の購買行動が多様化したことも大きな要因です。従来型の画一的なマーケティング手法では、細分化されたニーズに応えることが難しくなり、より精緻なターゲティングが求められるようになりました。そのため、データを活用して顧客理解を深め、課題の特定や施策の最適化を行うことが、企業競争力を高めるうえで不可欠となっています。
データマーケティングは、こうした時代背景の中で、顧客一人ひとりに最適なタイミングと内容でアプローチするための強力な手段として、ますます重要性を増しています。
データマーケティングを自社に導入する5つの魅力
データマーケティングを導入することで、以下5つの大きなメリットを得られます。
- 自社の意思決定の根拠になる
- CX（顧客体験）の質を向上できる
- マーケティング施策の投資対効果（ROI）が高まる
- 部門横断での連携と情報共有が進む
- 組織全体でのマーケティング能力を底上げできる
それぞれの魅力を詳しく解説します。
自社の意思決定の根拠になる
データマーケティングでは、売上や顧客行動などの客観的なデータを分析し、現状の課題や改善点を明確にできます。これにより、仮説の構築から施策の検証までを一貫して行うことができ、勘や経験による判断に依存するリスクを減らせます。組織内でも合意形成がしやすくなり、意思決定の質を高める基盤として大いに役立ちます。
CX（顧客体験）の質を向上できる
顧客の属性や行動データを活用することで、一人ひとりに合ったパーソナライズ施策を実施できます。適切なチャネルで適切なタイミングに情報提供を行うことが可能になり、顧客満足度の向上が期待できます。さらに、顧客ロイヤルティの醸成にも効果があり、リピーターやファンの育成、ひいてはLTVの最大化にもつながります。
マーケティング施策の投資対効果（ROI）が高まる
データマーケティングを通じて、施策ごとの成果を定量的に評価できるようになります。これにより、ROIの高い施策にリソースを集中し、効果の薄い活動を見直すことで、無駄な支出を抑えられます。KPIを軸に施策を管理することで、短期・長期の双方の効果を測定しながら、マーケティング予算を効率的に運用できます。
部門横断での連携と情報共有が進む
マーケティング部門だけでなく、営業やカスタマーサポートなどとも顧客データを共有することで、部門間の連携が強化されます。施策や分析結果を共通認識として扱えるようになれば、全社で一貫性のある顧客対応が可能になります。情報の透明化により、部門を超えた協業がスムーズになり、組織全体の対応力が高まります。
組織全体でのマーケティング能力を底上げできる
属人的だったノウハウをデータに置き換えることで、経験の浅い社員でも一定水準の施策を実行できるようになります。データツールやテンプレートの導入により、業務の標準化と効率化が進み、再現性の高いマーケティングを誰でも実施可能になります。結果として、組織全体のマーケティング能力向上につながります。
データマーケティングを行う手順【5STEP】
データマーケティングを成功させるには、段階的なアプローチが欠かせません。データマーケティングを行う手順は、次の5STEPです。
- 目的を最初に明確にして方向性を固める
- 顧客に関するデータを収集して基盤を作る
- データを分析して課題とチャンスを見つける
- アクションプランを立てて施策を実行する
- 成果を検証して継続的に改善する仕組みを作る
それぞれ手順にあわせて解説します。
1.目的を最初に明確にして方向性を固める
データマーケティングを実施するうえで、最初に行うべきは事業目的やマーケティング上の課題を明確にすることです。目的を決めずにデータを収集しても、方向性が定まらずにコストや手間が無駄になる可能性があります。
たとえば、新規顧客獲得、既存顧客のLTV向上、認知拡大など、目的によって収集すべきデータや取るべき施策は大きく異なります。目指すゴールを具体的に定めることで、施策の精度と実行力が高まり、より効果の高いマーケティング戦略が実現できます。
2.顧客に関するデータを収集して基盤を作る
明確な目的が定まったら、次に顧客データを収集してマーケティングの基盤を構築します。収集すべきデータには、性別・年齢・職業などの「属性データ」、購買履歴やWebアクセス履歴などの「行動データ」、さらにはアンケートやページ滞在時間から得られる「心理データ」などがあります。
無差別にデータを集めるのではなく、目的に応じたデータに絞って収集することで、効率とコストを最適化できます。また、顧客属性と行動履歴などを紐づけて一元管理できる仕組みを作ることも、実用性の高い分析を可能にする重要な要素です。
3.データを分析して課題とチャンスを見つける
データを収集したら、分析・可視化することで、課題や新たなチャンスを発見できます。代表的な分析手法には、売上につながる顧客を識別するABC分析、口コミやレビューを読み解くテキストマイニング、似た属性の顧客を分類するクラスター分析などがあります。
データベースから必要な情報を抽出してグラフや表に整理することで、施策の優先順位や方向性が見えてきます。客観的なデータに基づいた判断は、マーケティングの精度を大きく高めます。
4.アクションプランを立てて施策を実行する
分析の結果をもとに、具体的な施策を進めるためのアクションプランを策定します。この段階では、最終目標となるKGIと中間指標となるKPIを明確に設定し、施策の効果を数値で測定できるようにすることが重要です。
関係部門と情報を共有し、各担当者の役割を明確にすることで、スムーズな実行が可能となります。特に、広告出稿やクリエイティブ制作などの実務は、他部門との連携が必要です。また、市場環境の変化にも柔軟に対応できるよう、アクションプランには見直しや修正が行いやすい体制を整えておくことが求められます。
5.成果を検証して継続的に改善する仕組みを作る
施策を実行した後は、成果を検証し、改善を続けましょう。評価は数値データや顧客の反応に基づいて行い、再度分析を行って次回の施策に活かすことが重要です。顧客の心理や行動は常に変化しているため、PDCAサイクルを回すことによって柔軟な対応につながります。
改善を重ねることで施策の精度が高まり、マーケティング全体のパフォーマンス向上につながります。結果として、データマーケティングのスピードと成果の質を継続的に向上させることが可能になります。
データマーケティングを行う際の4つの注意点
データマーケティングは、顧客の行動や心理を客観的な数値に基づいて把握・分析し、マーケティング施策に活かす手法ですが、実施には4つの注意点があります。
- 専門知識とツールの理解が必要になる
- データだけに頼りすぎない
- 顧客の生活や行動を想像してデータを読み解く
- 外注する場合は業者の選定に注意する
それぞれの注意点を詳しく解説します。
専門知識とツールの理解が必要になる
データマーケティングでは、統計学やABC分析などの基本的な分析手法の理解が不可欠です。データの収集や分析を行うためには、DMPやCDPなどのプラットフォームを活用し、BIツールを用いて視覚的に結果を表現するスキルも求められます。
これらの知識がないまま実施すると、データの取り扱いにバラつきが生じやすくなります。担当者のスキル差が成果に影響するため、チーム全体でデータリテラシーを高める取り組みが重要となります。
データだけに頼りすぎない
数値だけに基づいて施策を判断することには大きなリスクがあります。例えば、売上の低下が見られた場合に、価格や広告効果に原因を求めすぎると、商品の品質やユーザー体験などの問題を見逃すおそれがあります。
データはあくまで表面的な現象を示すものであり、その背後にある複合的な要因を多角的にとらえる姿勢が求められます。質的な側面にも注目し、柔軟に分析を進めることが不可欠です。
顧客の生活や行動を想像してデータを読み解く
データは顧客の行動を数値化したものであり、顧客の感情や生活背景を読み取ることが重要です。単なるロジックではなく、顧客の生活シーンや使用状況を想像することで、データの意味合いがより明確になります。
具体的なペルソナを描きながら分析を行うことで、施策の実行にもつなげやすくなります。マーケティングには、数字だけでなくストーリーとしての理解力も必要とされます。
外注する場合は業者の選定に注意する
データマーケティングを外部に委託する場合、短時間で大量のデータを正確に扱える業者を選ぶことが重要です。質の低い業者を選んでしまうと、データの整理や分析が不十分になり、誤った判断を招く可能性があります。
また、システム導入に失敗した際には追加のコストや人員の再投入が必要になる場合もあります。業者任せにせず、自社内にも基本的なマーケティング知識を持った人材を配置しておきましょう。
データマーケティングの主な分析手法
データマーケティングでは、顧客の理解を深め効果につながる戦略を立てるために、さまざまな分析手法が活用されます。
| 分析手法 | 詳細 |
| セグメンテーション分析 | ・顧客データを属性や行動に基づいてグループ化する手法・年齢、地域、購買履歴などの基準で分類し、各グループに合わせた戦略を立てることができる |
| コホート分析 | ・特定の期間で顧客の行動を追跡する分析手法・マーケティング施策が特定の顧客グループにどのような影響を与えたかを可視化できる |
| ヒートマップ分析 | ・Webサイト上のユーザー行動を視覚的に把握する手法・どのページエリアが注目されているか、どの部分が頻繁にクリックされているかが一目で分かる |
| A/Bテスト | ・異なる2つの要素を比較し、どちらがより成果を上げるかを判断する手法・ランディングページや広告文などを比較検証することで、効率的な施策が選定できる |
| 時系列分析 | ・時間の経過とともに変化するデータを分析する手法・季節性、トレンド、予期せぬイベントの影響などを把握し、将来の予測にも活用できる |
これらの手法を組み合わせることで、より精度の高いマーケティング戦略の構築が可能です。
データマーケティングを成功させるための3つのポイント
データマーケティングの効果を高めるには、戦略的なアプローチが欠かせません。ここでは、データ活用を円滑に行い、成果につなげるための3つの重要なポイントを紹介します。
- データ化しやすい施策から始める
- 分析スキルを持った人材を用意する
- データの分析・活用につながるツールを導入する
それぞれ詳しく解説します。
データ化しやすい施策から始める
データマーケティングの初期段階では、まず成果が数値化しやすいWeb広告などのデジタル施策から始めましょう。
Yahoo!広告などの媒体では、ユーザー属性や広告の効果が自動で数値化され、分析も簡単なため導入のハードルが低くなっています。これにより、施策ごとの成果が明確になり、PDCAサイクルを効率的に回せます。
逆に、オフライン施策では定量的な評価が難しく、分析や改善に必要な情報が不足しやすいため、初期段階では避けるべきです。取得可能なデータを活用し、効果測定がしやすい分野から取り組むことが重要です。
分析スキルを持った人材を用意する
データマーケティングの成否を左右するのが、分析スキルを有する人材の存在が欠かせません。データを収集しても、分析や施策の立案ができなければ意味がありません。
ABC分析やクラスター分析、テキストマイニングなど、目的に応じた手法を使いこなせるスキルが求められます。分析の客観性を保ち、主観的判断を排除するためにも、データサイエンティストやアナリストなどの専門人材が不可欠です。
また、分析ツールの操作技術だけでなく、ビジネス課題の本質を理解し、施策につなげる能力も重要です。社内にスキル差があると解釈のズレが生じやすいため、継続的なスキル育成を行いましょう。
データの分析・活用につながるツールを導入する
精度の高いデータマーケティングを実現するには、適切なツールの導入も不可欠です。DMPやCDPなどのプラットフォームを活用することで、複数の顧客データを一元管理でき、マーケティングの精度を高められます。
また、BIツールは社内での情報共有や意思統一を促し、分析結果を可視化する点でも有効です。MAを導入すれば、ユーザーの行動に応じた自動メッセージ配信が可能になり、顧客対応の効率化にもつながります。
さらに、Google AnalyticsやTableauなどのツールを活用することで、Web上の詳細な行動データも深掘りできます。こうしたツールを通じて、戦略実行のスピードと精度が向上します。
データマーケティングを自社で行うなら「株式会社吉和の森」にご相談ください
データマーケティングは、企業が顧客理解を深め、マーケティング施策の精度や効率を向上させるために欠かせない手法です。
正しい手順と分析手法を取り入れることで、客観的な意思決定が可能になり、CX向上やROI最大化にもつながります。ぜひ本記事の内容を参考に、データドリブンなアプローチを自社のマーケティング戦略に取り入れ、持続的な成長を実現してください。
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