多くの企業が自社のマーケティング施策に取り入れている“データマーケティング”。

デジタル化により様々なデータがあふれている中、データマーケティングはスピーディーにPDCAサイクル（計画（Plan）・実行（Do）・評価（Check）・改善（Action）を繰り返し、継続的に品質を管理すること）を回すための手法として注目が寄せられています。

本記事では、データマーケティングの概要や実施する際の流れを紹介します。

データマーケティングとは

データマーケティングは、顧客情報をはじめとした様々なデータを収集・分析して顧客へアプローチを行うマーケティングの総称です。

近年のインターネットの普及により、消費者の活動場所にオンラインという選択肢が増えました。顧客の性別や年代などの属性だけでなく、「どのページを訪れたか」「何を購入したか」などの消費者の行動が分かるようになり、より細かく精度の高いマーケティングができるようになりました。

しかし、スピードの早いインターネットの世界で、マーケティング施策のPDCAサイクルを回していくためには、すばやい判断と実行力が求められます。

そのときの判断材料の1つとなるのがデータです。データマーケティングは、意思決定を勘や経験に頼るのではなくデータを利用して判断するため、精度の高い分析を可能にします。

データマーケティングは、様々なデータから消費者のニーズを読み取り、最適解を導き出す手法として関心が寄せられています。

データマーケティングを行うときの流れ

最近は複数のツールを活用して業務効率化を行っている企業も少なくありません。デジタル化が進み、様々な場所・ツールでデータが蓄積され続けているなか、「データを役立てたいけれど何から始めればよいか分からない」「データが多くなりすぎて手が付けられない」と悩んでいる方もいらっしゃるのではないでしょうか。

データマーケティングは、「何を知りたいからデータが必要なのか」という「目的」を考えることから始めます。

たとえば、「○○という商品を買う人の属性を知りたい」「顧客が何に関心を持っているのか知りたい」など目的を考えましょう。目的が決まったら、以下の流れでデータマーケティングを始めます。

1.データを収集する

データマーケティングの「目的」を実現するためのデータを集めます。一般的には以下のようなデータが活用されます。

• 顧客属性
  （年齢・性別・職業・未／既婚など）
• 購買履歴
  （いつ、何を、いくらで購入したかなど）
• 行動履歴
  （どのページを閲覧し、どのページで購入・離脱したか、滞在時間など）
• アンケート履歴
  （過去のアンケート結果など）
• 問合せ履歴
  （問合せの有無・内容など）

「目的」に合わせてデータを収集しましょう。

2.データを整える

収集したデータは、表示形式のルールを統一して整えましょう。

データが蓄積されているシステムが社内に散在し、異なる担当者が独自のルールで管理しているというケースも見られます。

このようなケースでは、データが重複していたり情報が不足していたりすぐに活用できる状態ではないことも多いです。データは今後のマーケティングの要です。意思決定の際の根拠としても正確性が求められます。表示形式のルールを統一し形式を整え、「目的」に合わせて整理・分類することが大切です。

3.データを分析する

自社の課題解決や目標達成のきっかけとなるものがないか、データをグループ化してニーズや顧客行動を分析します。

データ分析にExcelを活用するという方法もありますが、Excelの場合、データが膨大になると正しく動作しないこともあります。

また、データマーケティングは、データから最適解を導き出すためのスキルが必要なため、データアナリストやデータサイエンティストを担当者として配置している企業も見られます。データ分析を実施する場合は、BI（ビジネス・インテリジェンス）ツールの活用も視野に入れましょう。

4.行動計画を立てる

データ分析の結果をもとに、具体的な行動を立てましょう。

この計画は実際の販促などのマーケティング活動に反映させるアクションプランです。「顧客がどのような行動を取るのか」「何を求めているのか」などの仮説を立て、行動を予想します。

こうした仮説から次に取る必要がある行動、KPIなどを設定して具体的に詰めていきましょう。

実行後は効果測定して、繰り返しPDCAサイクルを回していくことが大切です。

煩雑なデータ整備をサポート

日々蓄積されていくデータは非常に膨大です。データマーケティングに取り組みたくても、「データを活用する前の処理工数がかかってしまうために実行に移せない」ということもあるでしょう。また、手作業で整備するため品質を担保できず、データを正しく活用できていないことも考えられます。

このような場合は、データのクレンジング（表示形式のルールを統一し重複したデータを除外）や名寄せ（同じ顧客のデータを1つのデータとして統合）ができるツールの活用が適しています。
伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）の提供する『Spectrum™（スペクトラム）』（※）は、経営分析やマーケティングで使用する顧客データのクレンジングや名寄せなどが行えるソフトウェアです。

複数のBIツールとも連携でき、顧客データと外部データの突合せも可能です。部署をまたいだ顧客や見込み客の判定にも役立つでしょう。煩雑なデータ整備を効率化し、高品質なマーケティングを実現します。

※　Spectrumのサービス提供はCTCでは現在行っておりません。

まとめ

データマーケティングは、変化の激しい時代でスピーディーにPDCAサイクルを回すための施策です。ただし、データマーケティングを実践する前には、データを活用できるように整えることが不可欠です。正しいデータを活用することが、より精度の高い分析を可能にします。

しかし、日々蓄積されていくデータは非常に膨大です。手作業では正確性や工数の面で対応が難しいというケースも珍しくありません。

このような場合はデータのクレンジングや名寄せができるツールの活用を検討してはいかがでしょうか。

Spectrumは、煩雑なデータ整備を効率化し、高度なマーケティングを実現します。「顧客データを活用したマーケティングを実施したい」「PDCAサイクルを高速で回したい」とお悩みのご担当者さまは、ぜひ一度お問合せください。