「マーケティングのデータ分析手法には、どんなものがある？」
このように、マーケティング活動の効果を高めるための自社に合ったデータ分析の手法を探している方もいるのではないでしょうか。
近年はITの進化により、さまざまな顧客や企業の情報を入手してデータに基づいたマーケティングが可能になりました。顧客の購買記録や競合調査などのデータ分析は、マーケティング効果を向上させるために不可欠といえるでしょう。
本記事では、データ分析の役割と具体的な手法を例を踏まえながら解説します。
データ分析がマーケティングで重要な理由
近年、インターネット技術が発展して膨大なデータが得られるようになり、いかにデータ活用を推進し、顧客にアプローチするかによってビジネスで得られる結果が変わります。
データ分析を実施すれば、膨大なデータから扱うべき情報を的確に抽出し、改善策を立案できるでしょう。SNSなどで個々が好きな情報を得やすくなり、それに伴って顧客の購買行動はさらに多様化しています。データ分析で個々が求めるニーズを知ることができれば、パーソナライズされたマーケティングが行えるでしょう。膨大なデータが混在する現代においてマーケティングを考えるには、デジタル技術を活用したデジタルマーケティングの活動が重要なのです。
マーケティングでデータ分析を実施するメリット
データ分析をマーケティングで活用できると、以下のようなメリットが得られます。
- ペルソナ設定のヒントを得られる
- データドリブンな意思決定につながる
- PDCAサイクルを素早く回せる
それぞれ、詳しく解説します。
ペルソナ設定のヒントを得られる
データ分析を活用することで、個々に合わせてカスタマイズされた「パーソナライズドマーケティング戦略」が立てやすくなります。
顧客のニーズが多様化している現代では、マス広告などの大勢に向けたアプローチ方法だけでは最大限に効果が発揮できない場合もあります。顧客の年齢や性別、購買履歴などの細かなデータを分析してペルソナ設定をすることで、ターゲット層が求める商品やサービス、広告の種類などを明確にすることができるでしょう。
データドリブンな意思決定につながる
データドリブン（Data Driven）とは、集めた情報を基に根拠をもった意思決定をすることをさします。ビジネスにおいて、主観的な視点や勘に頼って意思決定をしてしまうこともあるのではないでしょうか。根拠を固めずに進めるマーケティングは、失敗のリスクが大きくなるだけでなく、仮説検証もしにくくなります。データドリブンな意思決定は、事実に基づいた論理的なマーケティング戦略を立てるために効果的です。
PDCAサイクルを素早く回せる
データ分析により、良い・悪いといった結果を数値として可視化できるため、PDCAサイクルを回しやすくなります。PDCAは各ステップの時間がかかりすぎることが課題とも言われています。
一方で主に「Plan」「Check」のフェーズでデータの収集や分析の仕組みを作れば、その後の「Do」「Action」における意思決定をスピーディーに行えるのです。情報の収集や整理、分析を自動で行うためにデータ活用基盤を作ることで、常に新しいデータを基に起こすべきアクションが把握できるでしょう。
マーケティングにおける代表的なデータ分析手法5つ
マーケティング効果をあげるためのデータ分析の手法はさまざまです。主に以下の5つがあります。
- アソシエーション・バスケット分析
- クラスター分析
- RFM分析
- ロジスティック回帰分析
- セグメンテーション分析
それぞれ分析に必要なデータや得られる効果は違うので、目的に合わせて活用すべき手法を変えましょう。
アソシエーション・バスケット分析
アソシエーション・バスケット分析は、商品間の関連性を分析して一緒に購入される商品を特定する方法です。消費者の購買パターンを理解し、クロスセリングや販売促進の戦略を立てるときに効果的です。
たとえば、小売店でアソシエーション・バスケット分析を行う場合、顧客の購買履歴を分析します。「洗濯機」を買った人の90％が「洗剤」も一緒に購入しているというデータが判明すれば、2つの商品をセット販売をする戦略を立てることもできるでしょう。
クラスター分析
クラスター分析は、似た特性や属性を持つグループ（クラスター）に分けて行うデータ分析手法です。類似性やパターンを特定することで、大量なデータをグループごとにわかりやすく整理できます。
たとえば、ECサイトにおいてクラスター分析を行う場合、購入時間や購入金額などのデータをもとにグループ分けができます。それぞれのグループの「高額商品が多い」「セール商品が多い」などの傾向を知ることで、クラスターの特徴に合わせた効果的なマーケティング戦略を立てられるでしょう。
RFM分析
RFM分析は、顧客セグメントや顧客価値を把握するためのデータ分析手法です。顧客を以下の要因に基づいてセグメント化するために用いられます。
- Recency（R）：最終購入日、新規性を評価する
- Frequency（F）：購入頻度、忠誠度と関与度を評価する
- Monetary（M）：累積購入金額、金銭面での貢献度を評価する
上記3つ全ての条件が良い顧客は、「優良顧客」と位置付けできます。一方で良好な数値を得られていない顧客の場合、「一般顧客」「休眠顧客」に転換しているともいえるでしょう。RFM分析を活用することで、これらグループごとに適した施策を打ち出せます。
ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析は、いくつかの要因データ（説明変数）をもとに、ある事象が起こる確率（目的変数）を予測するデータ分析手法です。「キャンペーンを行うか」「広告を出すか」など、YESかNOで施策を決定したいときに活用できます。
たとえば、広告効果分析でコンバージョンが発生することを目的変数としてみましょう。配信金額やクリック数などを説明変数としてロジスティック回帰分析ができます。コンバージョンが発生する確率をデータをもとに見極められるので、広告施策が必要かどうかを曖昧に決定することがなくなるでしょう。
セグメンテーション分析
セグメンテーション分析は、顧客や市場を異なるセグメントやグループに分けて戦略を立てるデータ分析手法です。顧客を属性、ニーズ、行動パターンなどをもとにグループ分けすることで、ターゲット層が求める商品やサービス開発、マーケティングができます。
たとえば、化粧品会社が新しい商品を導入するとします。顧客セグメントAは、「肌に優しい商品」を求めているのに対して、顧客セグメントBは「低価格であること」を重視しているかもしれません。この際、各セグメントに合わせて異なる商品アプローチを行うことで、マーケティングの効果を最大限に発揮できるでしょう。
マーケティングにおけるデータ分析の活用例
データ分析は、マーケティングにおいてどのように活用できるのでしょうか。以下の4つの場面においての活用例を解説します。
- 顧客のニーズや行動パターンの分析
- 市場や競合他社の分析
- 施策の効果測定・改善
それぞれ、解説していきます。
顧客のニーズや行動パターンの分析
データ分析は、企業が自社の顧客層を正確に把握し、それに基づいてターゲットに合った戦略を展開するのに役立ちます。ターゲット顧客の理解が欠如していると、購買の可能性の低い層にアプローチしたり、ターゲットが利用しない媒体で戦略を実施するリスクが高まります。
たとえば、顧客の属性やライフスタイルなどの基準で区分し、それぞれの特徴に合わせて刺りやすいメッセージを考えたり、商品・サービスを提供したりできます。またSNS上やコミュニティ内における口コミ、頻繁に話題となるテーマなどを調査すれば、事業の改善や新サービスの開発のヒントを得られるでしょう。
市場や競合他社の分析
市場や競合他社のデータを分析することで、ターゲット層を把握して自社の強みを活かすマーケティング施策を行うことができます。
たとえば、市場シェア分析は、競合他社と自社の売上データを比較し、市場内における自社のポジション特定に役立ちます。自社の市場シェアの割合と強みを考慮しながら効果的なマーケティング施策とは何かを判断します。
また、市場を異なるセグメントに分割し、各セグメントの特性をデータ分析で理解すれば、特定の顧客層のニーズや傾向を把握しやすくなります。
施策の効果測定・改善
データ分析を用いることで、施策の効果測定をより詳細に行うことができ、改善点を見出すために役立ちます。
たとえば、電子メールキャンペーンで開封率が悪い場合、メールの送信時間、件名、コンテンツなどの要因をデータ分析します。開封率の好調・不調な送信時間やコンテンツをそれぞれ特定すれば、数値を上げるための具体的な改善策を立案できるでしょう。
また、Webサイトの訪問者が多い一方でコンバージョン率が低い場合、Google AnalyticsなどのWeb分析ツールを活用して、ページごとの訪問者の動きを追跡するなどがおすすめです。ページ滞在時間などのデータから、ユーザーエクスペリエンス向上のためにコンテンツを最適化することで、コンバージョン率をアップさせられるでしょう。
マーケティングのデータ分析におすすめのツール
マーケティングのデータ分析で活用できる代表的なツールには、以下のようなものがあります。
| MA（マーケティングオートメーション） | マーケティングを自動化するツール。 スコアリング機能がある。 |
|---|---|
| DMP（データマネジメントプラットフォーム） | インターネット上のデータを収集、分析、管理するツール。 オープンDMPとプライベートDMPの2種類がある。 |
| BI（ビジネスインテリジェンス） | 企業内で蓄積されたデータを集約して分析するツール。 分散しているデータをまとめてマーケティングで活用する。 |
| CDP（顧客データ基盤） | 個人顧客のデータ管理をするツール。 異なるプラットフォームの顧客データをまとめる。 |
用途に合わせてツールを活用することで、データ分析を効率化することができるでしょう。
マーケティングにおけるデータ分析の勉強本
具体的なデータ分析の方法を学びたい方は、実践的なマーケティング経験のある著者の本からインプットをすることもおすすめです。データ分析の知識を得るだけでなく、実務で活用するための方法が学べるでしょう。
マーケティングリサーチとデータ分析の基：中野 崇(著)
本書は、マーケティングリサーチを行う株式会社マクロミル役員の筆者が、マーケターが直面するデータの増加とデータ分析の課題についてまとめています。データ分析のステップだけでなく、各調査方法で考慮すべき要素について説明されているのが特徴です。具体的な調査の設計、対象者、手法、項目などが説明されています。
また、仮説思考の重要性やデータ分析後のアクションへのつなげ方についても解説されています。基本的なデータ分析のポイントがシンプルにまとめられているので、数字に苦手意識がある人でも読みやすい一冊といえるでしょう。
データ・ドリブン・マーケティング―最低限知っておくべき15の指標：マーク・ジェフリー(著), 佐藤 純(翻訳), 矢倉純之介(翻訳), 内田彩香(翻訳)
本書は、アマゾン社員の教科書としても知られており、企業コンサルタントを行う筆者がデータに基づくマーケティングのための15の指標をまとめています。
過半数の企業でデータドリブンなマーケティングが行えていない理由とともに、業績を伸ばすために15の指標をどのように活用すべきかに触れています。マーケティングやデータ分析に関する用語が多く取り扱われていますが、事例をふまえながら解説されているので、実践的な活用方法のイメージがしやすい1冊です。
データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考：河本薫(著)
本書は、大阪ガスのデータ分析専門組織を率いた筆者が、ビジネスで本当に必要とされるデータ分析をまとめています。「問題」と「課題」の捉え方を具体例をふまえて解説し、意味のないデータ分析を行わないための考え方を深掘りしているのが特徴です。データ分析をビジネスに結びつけるためのフレームワークである4段階のシナリオ、6つの意思決定プロセスの方法も示されています。
また、方法論だけでなく人材や部門、経営の壁の克服方法についても触れています。ビジネスの成長につながる実践的なデータ分析への思考を身につけたい人におすすめの一冊です。
マーケティングに役立つデータ分析の資格は？
マーケティングに役立つデータ分析に関する資格・検定の取得は、実力を証明するために有効です。代表的な資格には、以下が挙げられます。
- 統計検定
- 統計士・データ解析士
統計検定は、統計学の基本的な知識やスキルをテストするための全国統一試験です。基本的な統計学の概念から、統計分析を行うためのソフトウェアスキル、実際の問題やケーススタディに基づいて問題を解決するスキルが求められます。統計士・データ分析士の資格は、統計やデータ解析スキルをテストするための文部科学省の認定試験です。
データ分析はマーケティングにおいて欠かせないスキル
さまざまなデータ分析手法を知ることは、マーケティングで適切な戦略を立てるために重要です。データ分析手法をインプットするだけでなく、実務経験を通して仮説検証を行うことでより実践的なスキルが身についていくでしょう。
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