データ分析はマーケティングにも活用できる｜メリットや手法・活用例を解説
近年では、マーケティングでデータ分析が活用されるケースが増えています。データ分析に基づいたマーケティングにより、成功率を安定的に高められることが注目されるポイントです。この記事では、マーケティングにおけるデータ分析の役割や手法、手順などを解説します。活用例も取り上げているため、ぜひ参考にしてください。
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Contents
データ分析とは
そもそもデータ分析とは何なのでしょうか。まずはデータ分析の基礎知識として、概要と重要性を解説します。
データ分析の意味
データ分析とは、企業に蓄積されたデータを整理して、取捨選択、加工を行うことです。企業にはさまざまなデータが集まりますが、すべてが活用できるわけではありません。データ分析によってデータを活用できる状態にすることで、データや根拠に基づく意思決定が可能となり、課題解決策やビジネスチャンスに気づくきっかけになります。
データ分析の重要性
マーケティングにおけるデータ分析の重要性は高まっています。これには、消費者の購買行動の多様化が関係しています。インターネットの普及によって消費者の購買行動は多様化しており、従来のマスマーケティングでは差別化が困難になりました。個別のニーズに対応して差別化するためにも、データに基づいたマーケティングが求められます。
マーケティングにおけるデータ分析のメリット
マーケティングにおけるデータ分析のメリットとしては、以下の3つが挙げられます。
・客観的な判断が可能
・パーソナライズドマーケティングができる
・課題を素早く解決できる
ここでは、各メリットについて詳しく解説します。
客観的な判断が可能
マーケティングにデータ分析を取り入れることで、客観的な判断ができます。従来は、担当者の勘や経験に頼ったマーケティングが主流でした。しかし、主観的な判断によるマーケティングは、運やギャンブル要素が大きく不安定だといえます。データ分析なら客観的な判断ができるため、マーケティングの成功率を安定して高められます。
パーソナライズドマーケティングができる
パーソナライズドマーケティングとは、顧客ごとのニーズや属性、購買行動などに合わせたマーケティング手法です。消費者のニーズは多様化しているため、パーソナライズドマーケティングの重要性は高まっています。データ分析によって消費者のニーズや市場への理解が深まり、パーソナライズドマーケティングの実施に役立ちます。
課題を素早く解決できる
データ分析を活用することで、マーケティングの課題を素早く解決できるメリットがあります。マーケティングに限らず、ビジネスではPDCAサイクルを回すことが重要です。データ分析を用いればPDCAサイクルを回しやすくなるため、施策の実行や成果確認のサイクルが短くなり、結果として課題の発見や解決にかかる時間も短縮できます。
マーケティングで必要なデータ
マーケティングでデータ分析を行うためには、対象となるデータを収集する必要があります。そこで、マーケティングで必要なデータを解説します。
1stパーティデータ
1stパーティデータとは、自社で収集したデータのことです。1stパーティデータの具体例は以下のとおりです。
・顧客情報
・自社で実施したアンケート結果
・自社サイトへのアクセス履歴
・購買履歴
・問い合わせ履歴
・POSデータ
・CRMやSFAなどのツールに蓄積されたデータなど
オンラインかオフラインかは関係なく、自社で集めたデータすべてが1stパーティデータに含まれます。
2ndパーティデータ
2ndパーティデータとは、他社が収集したデータのことです。例としては以下のようなデータが挙げられます。
・他社のアンケート結果
・他社のWebサイトへのアクセス履歴など
2ndパーティデータを入手するには、他社から共有してもらうか購入する必要があります。また、パートナー企業や関連企業の1stパーティデータを入手した場合、このデータは2ndパーティデータとして扱われます。
3rdパーティデータ
3rdパーティデータとは、第三者から提供されたデータのことです。例として以下のようなデータが挙げられます。
・政府などの公的機関が公開しているデータ
・リサーチ会社の調査結果
・大学の研究結果など
3rdパーティデータを扱う際には、確かな情報かどうかが大切です。そのため、情報元の信頼性を確認しましょう。
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マーケティングに使われるデータ分析手法
マーケティングに使われるデータ分析手法は主に4種類です。ここでは、各分析手法について詳しく解説します。
ABC分析
ABC分析とは、商材をA・B・Cの3ランクに分けて、売上への貢献度を可視化する手法です。たとえば、商品の売上高を評価軸にしたとしましょう。この際、売上高が高い商品群をAにランク付けして、売上高が低くなるごとにB・Cというようにランク付けします。これにより、売れ筋かそうでないかがわかるため在庫管理がしやすくなります。
アソシエーション分析
アソシエーション分析とは、商品やサービスの関連性を分析するものです。有名な例としては、おむつとビールの関連性が挙げられます。おむつとビールを購入する顧客が多いのは、家族におむつの購入を頼まれた男性が、ビールもついでに購入するからだといわれています。物事の関連性を分析することで、マーケティングに役立てられるでしょう。
クロス集計分析
クロス集計分析とは、アンケート調査の結果分析でよく用いられる手法です。回答者の属性や質問項目を掛け合わせる、つまりクロスさせて集計することで結果の違いが見つけやすくなるとされています。さまざまな項目を掛け合わせて分析し、相関関係を見つけたり比較したりできる分析手法です。
ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析とは、ある質問に対して「はい・いいえ」の二択で選択し、特定の事象が発生する確率を推計する手法です。たとえば、新商品を購入したかの問いに対して、「購入した・購入していない」の二択で回答します。これにより、見込み顧客のデータに基づいて自社商品が購入される確率を予測できます。
マーケティングのデータ分析例
マーケティングのデータ分析手法は分かったものの、実際にどのような事柄に活用できるのでしょうか。ここでは、マーケティングのデータ分析例を紹介します。
顧客分析
顧客分析とは、自社の商品やサービスを利用した顧客の分析を行うことです。顧客分析により、自社商品やサービスを利用する顧客のニーズが把握でき、顧客層の特定につながります。顧客分析ができていないと、利用の見込みが低い顧客やターゲットではない顧客にアプローチしてしまう可能性が高いです。その結果、マーケティング効果が出ずに宣伝コストが無駄になる恐れがあります。
商圏分析
商圏分析とは、来店が見込める顧客が住んでいる範囲の分析です。自社の顧客データや国勢調査データなどに基づいて、自社の商圏範囲や市場規模、地域の特性などを分析します。そのため、地域によって売り上げ傾向が異なる場合や、実店舗を構える場合に向いている手法です。新規出店の戦略立案やチラシ配布の地域検討などにも役立ちます。
アンケート分析
アンケート分析とは、その名のとおりアンケート結果を分析するものです。アンケート調査は低コストで実施でき、活用範囲が広いためよく使われる分析手法の1つです。アンケートの回答から顧客の情報やニーズ、満足した点や不満を感じる点などの意見を把握できます。そのため、課題解決やマーケティング戦略の立案にも役立つ手法です。
見込み客の行動分析
見込み顧客の行動分析とは、将来的に自社の顧客となる可能性が高いと見込まれる層の行動を分析することです。たとえば、自社サイトの訪問者の行動を分析するとしましょう。閲覧ページや遷移先、滞在時間などを確認できるため、行動の傾向を探ることが可能です。行動を分析することで、効果的なアプローチにつながります。
マーケティングにおけるデータ分析の手順
マーケティングのデータ分析を行う際には、流れを把握しておきましょう。ここでは、データ分析の手順を解説します。
データ分析の目標設定
まずは、データ分析の目標を設定しましょう。データ分析によって何を解決したいのか、自社の課題は何か、どのような目標を達成したいのかなどを明確にすることが重要です。データ分析の目標がはっきりしていないと、適切な分析手法を選びにくくなります。また、データ分析自体が目的にならないように意識することも大切です。
データ分析の手法を検討する
次に、データ分析の手法を検討しましょう。前述したデータ分析の手法以外にも、さまざまな手法があります。それぞれのデータ分析手法によって強みは異なるため、分析手法の検討は慎重に行いましょう。データ分析の目的を達成するにはどの手法がよいのかを考えて、適切な手法を選択することが重要です。
分析結果を俯瞰する
最後に、得られた分析結果を俯瞰しましょう。データ分析の結果は、最初から細かい部分を見るのではなく、まずは俯瞰して全体を捉えることが重要です。データの推移を見失わないためにも、全体を把握してから細かい部分に目を移しましょう。全体から細かい事象の順で掘り下げることで、必要なアクションや優先順位が把握しやすくなります。
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まとめ
マーケティングにデータ分析を取り入れることで、客観的な判断やパーソナライズドマーケティングの実施などが可能です。データ分析によって効果的なマーケティングを行いたい場合には、ツールを導入することも大切ですが、適切な運用体制を構築することも重要です。
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