データドリブンマーケティングとは？始め方手順や成功ポイントを解説

データドリブンマーケティングとは？

オンライン、オフラインで収集した顧客のデータを基に、マーケティング施策を実行することをデータドリブンマーケティングといいます。

見込み顧客の属性や行動といった客観的なデータを根拠にすると経験や勘に頼らず効率的なマーケティング施策を行えます。また、効率的にPDCAサイクルを回してマーケティング施策の成果を上げられるのがデータドリブンマーケティングのメリットです。

BtoBビジネスにおいて、データを最大限に活用したマーケティング活動が盛んに

近年、データドリブンがさらに活用しやすくなるツールとしてMA（マーケティングオートメーション）ツールを導入してマーケティング活動を自動化する企業が増えています。MAを導入した多くの企業では、BtoBのマーケティングにおいてデータを活用する動きが活発化しており、顧客データベースを保有している企業は、高い成果を上げています。

実際、帝国データバンクが行った「BtoBマーケティングのデータ活用に関するアンケート」によれば、マーケティング活動における評価指標を達成したチームと未達成であるチームの２チームに分けたとき、顧客データベースを構築していると答えた割合はそれぞれ60.1％と28.7％となり、二倍以上の差が見られました。

【参考】帝国データバンク「BtoBマーケティングのデータ活用に関するアンケートレポート2021」- PRTIMES

現在ではインターネットの発達により顧客データ、商品の出荷データ、リソース配分情報といった業務データなど、さまざまなデータを取得できるようになりました。これらのデータを活用した将来の需要予測や効果的なマーケティング戦略の提案が盛んに行われています。

データドリブンマーケティングは、人手不足やマーケティング予算の縮小に見舞われている企業にとってもメリットがあります。なぜなら、データを駆使することで、マーケティング施策の成功率を上げながら、業務を効率化し、マーケターは見込み顧客や施策の分析に専念することができるようになるからです。

データドリブンマーケティングの実行に際して、BtoCと異なり、BtoBの取引では以下の情報が必要となります。

●    企業情報：会社名、住所、業種、従業員規模、売上高、商材など
●    人物情報：メールアドレス、電話、部署、職種、役職、決済可能な予算、社内での立ち位置、興味関心など
●    行動情報：オンライン（ウェブページ閲覧、メール開封・クリック、閲覧した広告など）での行動、オフライン（イベント、展示会、架電、商談、購買など）での行動

このような情報（データ）を掛け合わせ、多角的に分析することで、顧客に対して適切なアプローチが可能になります。　

データドリブンを利用したアプローチの具体例は以下の通りです。

●   イベント来場者にお礼メールを配信したところ、メールを開封し製品資料をダウンロードしてくれた。これらの行動から自社製品への関心が高そうなので、アポイントメントを打診してみよう。
●    ある業種の企業から問い合わせがあった。この業種からは過去何度か問い合わせをもらっているので、ターゲットにできそうだ。アクセス解析によると、今製品資料ページを開いているので、電話をしてみよう。

必要なデータを管理・分析するためにMAを導入する企業が増加中

データドリブンマーケティングが注目されるにつれ、MAツールを導入する企業が増えています。MA導入が増加し続けているのは、先に挙げたように定量的なデータを軸にマーケティングを行う必要性が認識されるようになっているからです。

また、訪問営業や電話に応対してもらえる確率が以前より低下しています。新型コロナウイルス感染症拡大の影響で多くの企業でテレワークが取り入れられ、オフィスに出社する人が少なくなったり、電話の外部取次サービスが使われたりしているからです。電話だけでなくメールやウェビナーなど、コミュニケーションの手法についてもオンラインシフトをしていかなければ、コロナ禍以降で生き残れなくなっています。

加えて、商品・サービスを購入するときにはインターネットで情報を集めるなど、現代では顧客による比較検討のプロセスにオンラインでの調査が組み込まれることが少なくありません。そういった状況下で顧客を獲得するためには、より一人ひとりのニーズに寄り添ったアプローチをする必要があります。それを可能にするのがMAです。

MAは見込み顧客のデータを管理・収集し、分析を助けるマーケティングツールです。個別のニーズに答えなければならない現代でデータドリブンマーケティングを行うのであれば、MAはぜひ導入しておきたいものです。

一見万能に見えるMAですが、実は導入するだけでは思い描くようなデータドリブンマーケティングで成果を出すことは難しいものです。そもそもMAに入れるデータが正確でない、あるいは古い情報である場合、正確な分析ができないからです。まずは保有リードの情報を整理する必要があります。

企業が陥りがちな“データの質”に関する落とし穴

データドリブンマーケティングにおいて、大量のデータを集めることにフォーカスしている担当者もいることでしょう。確かに一定量の情報を獲得することも必要ですが、実は、多くのBtoB企業でデータドリブンマーケティングが進まないのはデータの質が悪いことに起因しています。

質の悪いデータの具体的な例を以下に列挙します。

人物情報が古く、欠けがある

人物情報とは、名前、メールアドレス、電話、部署、職種、役職などを指します。入力された人物情報が古いものだったり、メールアドレスだけ抜けていたりしないでしょうか。知らないうちにその人物が異動あるいは退職している場合もあります。

フォームに入力された情報に表記揺れや誤記がある

顧客が情報入力時に略称を用いていると、会社名や部署が正確に判定できません。同じ会社・部署であるにも関わらず、違う会社・部署だと判定されてしまう可能性があります。

リード情報や行動情報の管理方法が、施策ごとにばらばらになっている

資料ダウンロードで取得したリードはExcel、ウェブ訪問履歴はMA、イベント参加は紙の名刺など、施策ごとに管理方法がばらばらになっていないでしょうか。MAを導入するのであれば、全てMAに集約した方がよいでしょう。また、部署ごとにデータ管理がされている場合も社内で統一すべきです。

上記のような状態でデータドリブンマーケティングを実行しても望んだ成果が出る可能性は低くなってしまいます。せっかくMAを使って戦略を立てたとしても、誤ったデータを基に分析しているため、効果が出にくい戦略となってしまうのです。

このような事態を避けるためには、MAにデータを移行する前に、データの揺れや間違いを正すデータクレンジングを依頼したり、リードの情報を最新に保つ取り組みを検討したりするなど、データドリブンマーケティングを始めるのであれば、まずは保有している“データの質”を見直しましょう。

また、データドリブンマーケティングを行う前に、見込み顧客のデータの重要性を社内全体で認識することが重要です。そのためには定期的に施策分析をして、データを用いて原因を分かりやすく伝える努力が必要になります。

データドリブンマーケティングを実施する上でのポイント

組織全体のコンセンサス

データドリブンマーケティングには正確なデータの蓄積が不可欠です。これには組織全体や上層部の理解とコンセンサスが欠かせません。なぜなら、上層部にデータの収集と分析の重要さと大変さを理解してもらったうえで、専門の担当者を置く必要があるからです。こうすることで、データの収集や分析が後回しになる心配もなくなります。

データは蓄積して終わりではない

データは活用して初めて効果を発揮するものです。収集・蓄積するだけにとどまらず分析ステップにも注力し、データドリブンマーケティングで成果を上げたいものです。膨大なデータを前にすると、どのように活用してよいのかわからなくなる場合がありますが、その場合にはデータサイエンスの専門家に分析を外注するか、専門家でなくても扱えるツールの導入などを検討すべきです。

外部要因も考慮する

過去のデータと現在のデータを比較するとき、前提となる外部要因の変化を考慮する必要があります。例えば新型コロナウイルス感染症拡大前後のデータに大きな変動があったとしても、それは緊急事態宣言などによる人流抑制の影響の可能性が考えられます。コロナ禍はわかりやすい例だが、データに大きな変化があった場合には自社の内部要因だけでなく外部要因の変化も考慮に入れるべきです。

KPIツリーの設定を常に意識する

データドリブンマーケティングで陥りがちな罠として、無意味に特定の施策だけに固執してしまうことが挙げられます。例えばECサイトのKGIが売上の向上であるならば、KPIはアクセス数やCVR、一回あたりの購入単価といった指標になります。例えばアクセス数を伸ばすためにSEO対策ばかりに固執してしまう人がいます。確かにアクセス数は売上に影響するが、CVRや購入単価を上げて売上を向上させる施策もあります。さらにアクセス数を上げるための施策はSEOだけではなくリスティング広告などもあります。データドリブンマーケティングを実施する際には、KPIツリー全体を常に意識し、なぜ今この施策に力を入れているのかを常に客観的に説明できなければなりません。

データドリブンマーケティングの始め方手順

1．KPIツリーの設定

データドリブンマーケティングにはKPIツリーの設定が肝要です。KPIとは、マーケティングの最終的な目標（KGI）を実現するための指標のことです。また、KPIツリーとはKGIからKPIを通して各施策まで繋がる一連のツリーのことを意味します。例えばECサイトであれば、前述の通りKGIは売上、KPIはアクセス数、CVR、一回あたりの単価などです。そしてさらに各KPIの下に「施策」と呼ばれるサブKPIが連なります。アクセス数に対する施策はSEO対策やリスティング広告、CVRに対する施策はサイト改善、一回あたりの単価であればクーポン施策などが挙げられます。このようにKGIからKPIを通して各施策まで繋がる一連のツリーをKPIツリーといいます。データドリブンマーケティングを実施する前にはこのKPIツリーをまず作り、目標やそれに対する施策を洗い出す作業をしましょう。

2．データの収集

データの収集を始めてすぐに分析するのではなく、まずはある程度のボリュームのデータを蓄積する必要があります。なぜなら、データはサンプル数が少ないとランダムな誤差が大きくなり、正確ではなくなるからです。目標が設定できたらデータ収集のためのツールを導入し、データを蓄積していきましょう。

また、データの収集に各現場の社員の協力が必要な場合には、マニュアルを整備するなどして社員同士が協力しやすいように配慮することも重要です。例えば営業スタッフが商談の内容を記録したり、カスタマーセンターのスタッフが問い合わせのログを記録したりするケースがこれに当たります。経験のあるスタッフは細かく記録するが、未経験のスタッフは詳細に記録できないといった記録者ごとのムラを無くす必要があります。

3．データの可視化と分析

データを蓄積した後は、分析しやすいようにグラフやダッシュボードとして可視化する必要があります。蓄積したデータがそのまま使えるとは限らないからです。例えばWebサイトのアクセスログは、生のサーバーログは暗号のようなアクセス情報の羅列なので、分析しづらいものです。

データを可視化する用意ができたら、分析によってさまざまな切り口に加工されたデータから問題点を発見し、施策に落とし込みます。この作業にはデータサイエンスやマーケティングに関する高度な知識が必要なため、必要に応じて外部の専門家やパートナーに依頼することも考えましょう。

4．施策の実行

施策を実行する際に注意すべきなのは、最初に決めたKPIとKGIから乖離してしまわないようにすることです。なぜなら施策を実行するうちに、実行すること自体が目的化してしまい、KPIや最終目的であるKGIを忘れてしまう場合があるからです。

また、組織全体の協力を得られているかも重要です。特に上層部がデータドリブンに懐疑的な考えを持っていると、せっかく導き出された施策にNoを突きつけられてしまう可能性があります。それゆえ、上層部にもデータドリブンマーケティングへの理解度を高めてもらうことが必要です。

5．検証と改善

データドリブンマーケティングは施策を打って終わりではなく、検証と改善が重要です。なぜなら、最初の施策でKGI達成まで行くことはほとんどないからです。施策の効果が想定通りに発揮されているか検証し、KGIを達成できるように改善する必要があります。PDCAを繰り返し、改善を重ねていくプロセスこそがデータドリブンマーケティングそのものであると言えます。

初めの一歩として、まずはデータの質の見直しを

ここまで解説してきたように、データドリブンマーケティングを適切に導入すれば、マーケティング施策のパフォーマンスは飛躍的に向上するでしょう。しかし、それはデータが正しく蓄積されているのが前提です。そのため、データの正確性を担保できるサービスを導入するのが便利です。サービスを導入するなら、「Sansan Data Hub」がおすすめです。「Sansan Data Hub」なら、社内に蓄積された顧客データを整理・統合し、マーケティングに最適なデータへ進化させることが可能です。データドリブンマーケティングのファーストステップとして、ぜひSansanのサービスを導入をご検討ください。