近年、市場の変化が激しい中で、企業は顧客の行動やトレンドを正確に把握し、根拠に基づいた意思決定を行うことが求められています。
そして、市場の変化に対して適切な対策を行い、事業を推進していかなくてはなりません。その中で、データを適切に活用することで、ターゲットの特性を把握し、最適なタイミングで適切なアプローチが可能になります。また、施策の効果を数値化し、改善点を明確にすれば、マーケティングの精度を高めることが可能です。
本記事では、マーケティングにおけるデータ分析の重要性やメリット、具体的な手法、成功させるためのポイントを詳しく解説します。
マーケティングにおけるデータ分析とは
マーケティングにおけるデータ分析は、現状を把握し、適切な意思決定を行うための手法です。収集した情報を基に、顧客の行動や市場の傾向を分析し、課題の特定や改善の方向性を明確にします。感覚や経験に頼るのではなく、データを基にした意思決定を行うことで、より正確で成果の出やすいマーケティングが可能になります。
データ分析の目的は大きく分けて以下の4つです。
データを正しく管理し、継続的に分析することで、売上向上やコスト削減を実現し、競争力のあるマーケティングを展開できます。
マーケティングにおける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は、企業の競争力を強化するために欠かせない要素です。市場環境の変化が激しい現代において、データを活用し正確な現状把握を行うことで適切な意思決定の基盤となります。
特に、顧客の行動データや購買履歴を分析することで、ターゲットの特性をより明確にし、効果的な施策立案が可能になります。データ分析を活用することで、経験や勘に頼らず、客観的な根拠に基づいた判断が可能です。
また、競合の動向や市場の変化をリアルタイムで把握し、迅速な対応が可能になる点も重要です。正確なデータ分析を基盤としたマーケティングは企業の成長や収益向上に直結するため、積極的な活用が求められます。
データマーケティングについてより詳しく知りたい方は以下の記事もお役に立つと思います。
データマーケティングとは？成果を出すための重要性・メリット・進め方を詳しく解説
マーケティングにおけるデータ分析のメリット
ここでは、マーケティングにおけるデータ分析のメリットについて解説します。マーケティング活動の精度を高めるためには、データ分析が欠かせません。企業は膨大なデータを蓄積しているものの、適切に活用できなければ、戦略の方向性を誤るリスクがあるためです。特に、顧客の行動や市場の変化を正確に把握しなければ、適切な施策を講じることが難しくなります。
データ分析を通じて、企業は市場の動向を把握し、競争環境に適応しやすくなります。結果として、売上向上やブランド価値の向上につながる可能性が高くなることに期待可能です。
また、根拠のある意思決定が可能になるため、無駄なコストを削減し、最適なリソース配分を実現できる可能性が高まります。
深い顧客理解と的確なターゲティングができる
データ分析を実施するで、顧客の購買履歴や閲覧データから興味・関心を特定できます。業種・企業規模などの属性で顧客を分類（セグメント化）すれば、最適なアプローチが可能です。
Webサイトの訪問履歴や資料のダウンロード状況、問い合わせ内容などを分析すれば、関心度の高い企業を明確にできます。データ分析の結果を活用することで、優先度の高い企業へのアプローチを最適化でき、効果的な商談機会の創出につながりやすくなります。
また、適切なタイミングでフォロー施策を実施することで、見込み顧客との関係性を維持し、長期的な信頼構築がしやすくなります。データに基づいたアプローチを継続することで、リードの質を向上させ、成約率の向上にも貢献可能です。
売上アップにつながる施策を明確にできる
データ分析を実施することで、分析結果を基にボトルネックを特定し、適切な改善施策を実施することで、売上向上につなげることが可能です。実施したマーケティング施策がどの程度の成果を上げているのかを客観的に評価できるため、継続的に成果を出しやすくなる点はメリットです。
リアルタイムでの効果測定によって、低パフォーマンスの施策を早期に見直し、成功している施策へとリソースを移すことも可能です。
BtoBマーケティングでは、リード獲得から商談化までのプロセスが長いため、各フェーズでのデータを活用しながら、最適なアプローチを継続的に調整することが重要です。
在庫管理を最適化できる
データ分析を実施することで、季節やトレンドを考慮した販売予測が可能になり、在庫管理の精度が向上します。BtoB企業では、特定の業界向けに製品を供給するケースが多いため、過去の販売データを基に需要を正確に予測し、過剰在庫や品切れを防ぐことが重要です。需要を見誤ると、過剰在庫によるコスト増や品切れによる機会損失が発生するため、適切なデータ分析の実施が求められます。
在庫の適正化によって、倉庫コストの削減や仕入れ計画の最適化も実現できます。データ分析によって、適正な在庫を維持し、無駄なコストを抑えつつ、必要な分だけを効率的に仕入れることが可能となります。そのため、資金の流動性を向上させる効果も期待できます。
競合との差別化ポイントが明確になる
競合企業のマーケティング施策をデータ分析することで、自社の立ち位置を明確にし、適切な戦略を立案できます。SWOT分析などを活用して競合の強みや弱みを把握し、自社のデータ分析と組み合わせれば、最適なSTPを確立する指針を得ることが可能です。
市場環境を客観的に分析し、自社の優位性を活かせる領域を明確にすることで、競争力のあるマーケティング施策を展開しやすくなります。
たとえば、競合の価格戦略や営業アプローチを分析すれば、対抗できる施策を展開しやすくなります。自社で特定の業界向けに評価されている機能がある場合は、自社でも業界特化型の訴求を強化し、競争力を高められるでしょう。また、競合が狙っていない特定の業種や企業規模をデータから特定し、新たな顧客層を開拓する戦略も有効です。
無駄なコストを削減できる
データ分析を実施することで、効果の低い施策を特定し、無駄なコストを削減できます。たとえば、クリック率やコンバージョン率の低い広告をデータで見極め、成果の出やすい広告の要素を分析すれば、広告費を最適化可能です。
また、リアルタイムでの施策の効果測定と軌道修正も可能になります。イベントや展示会で獲得したリードの成約率が低い場合は、原因をデータから分析することで、ターゲット選定の見直しやアプローチ手法の改善が可能です。
データ分析によって、ターゲットのニーズや行動パターンを正確に把握し、より適切な顧客層にアプローチしやすくなります。無関係な層への広告配信や営業活動を削減し、効率的なマーケティング運用が可能です。
マーケティングに役立つ5つのデータ分析手法
ここでは、マーケティングの効率化に貢献する5つのデータ分析手法についてみていきます。
RFM分析
RFM分析は、以下3つの指標を用いて顧客を分類し、優良顧客を特定する分析方法です。どの顧客が継続的に自社の商品を購入しているかを明確にでき、ロイヤルカスタマーの維持や新規顧客の育成に役立ちます。
- 最新購入日（Recency）
顧客が最後に購入した時期を指します。最近の顧客はニーズが高く、リピーターになる可能性があります。 - 購入頻度（Frequency）
顧客の購入回数を指します。頻繁に購入している顧客はロイヤルティが高い傾向にあります。 - 累積購入額（Monetary）
顧客がこれまでに消費した金額を測定し、利益貢献度の高い層を特定します。高額購入者にはプレミアムサービスや特典を提供することで、売上向上につなげることが可能です。
RFM分析を活用すれば、顧客ごとに異なるマーケティングアプローチを展開できるため、効果的に顧客との関係構築が可能になります。
クラスタリング（クラスター）分析
クラスタリング分析は、顧客のデータを基に似た特徴を持つグループに分類する手法で、ターゲットごとに適切なマーケティング施策を最適化するために活用されます。
クラスター分析のメリットとしては、大量のデータを単純化して理解しやすくしてくれることが挙げられます。
複数の似たデータを集約して1つのクラスターとして扱えるため、各クラスターの特性を分析するだけでデータのおおまかな特性を把握することが出来ます。
活用することで、ターゲット企業ごとの課題やニーズをより正確に把握し、営業やマーケティングのリソースを最適に配分できるます。
バスケット分析
バスケット分析は、顧客が「一緒に購入する商品」の関係性を発見するための分析方法です。特定の商品を購入した顧客に対して、どのような商品を同時に購入する傾向があるのかを分析し、クロスセルやアップセル戦略を強化するために活用されます。
メリットとして、顧客が購入する商品同士の関連性を定量的に把握することで、顧客理解の深化と具体的な売上向上策の立案・実行が可能になることが挙げられます。これにより、ターゲットを絞った商品提案、クロスセル・アップセルの機会創出、効果的なプロモーションの実施、さらには顧客満足度の向上へとつながります。
4P分析
4P分析は、主に市場での競争力を高め、ターゲットに適切な形でアプローチするための基本フレームワークとして活用されます。概要としては、以下の4つの視点からマーケティング戦略を整理するというものです。
- 製品（Product） – どのような商品・サービスを提供するか
顧客のニーズを満たすために、どのような製品やサービスを提供するかを決定します。競合との差別化ポイントを明確にし、強みを活かした商品設計が重要です。 - 価格（Price） – いくらで販売するか
適正な価格設定を行い、ターゲット企業にとって魅力的な価格戦略を設計します。市場調査を行い、競合と比較した際の自社の立ち位置を明確にすることが重要です。 - 流通（Place） – どのように提供するか
製品やサービスをどのように顧客へ届けるかを決定します。直販や代理店販売、オンライン経由の提供など、業種や顧客ニーズに応じたチャネル戦略が求められます。 - 販促（Promotion） – どのように認知・販売促進をするか
ターゲット企業に自社の製品やサービスの魅力を伝え、購買を後押しする施策を決定します。BtoBでは検討期間が長く数の意思決定者が関与するため、段階的に情報提供を行うことが重要です。
どの市場でどのように販売すべきかを明確にし、競争力のある市場展開を実現するための指針として活用できます。
STP分析
3つのステップを通じて、サービスや商品展開を決める分析です。自社のポジションを明確にしながら、最適なターゲットに効果的なアプローチがすることが可能です。
- 市場の細分化（Segmentation） – 顧客を分類し、特性を把握する
たとえば、コスト削減を重視する企業には価格面のメリットを訴求し、デジタル化を推進する企業には業務効率化の事例を提示するなど、ターゲットごとに適した戦略を立てることが重要です。 - ターゲットの選定（Targeting） – 最も優先すべき顧客層を決める
売上の伸びが期待できる市場や競争が少なく自社の強みが活かせる市場などを分析し、重点的にアプローチする層を決定します。 - 市場における位置付け（Positioning） – 自社の強みを活かして差別化する
競合と差別化し、独自の価値を伝える戦略を策定します。他社と比較して優位性を明確にして、ターゲットに適したメッセージを発信することが重要です。
マーケティングでデータ活用を成功させるための3つのポイント
マーケティングにおけるデータ分析の重要性が高まる中、単にデータを収集するだけでは十分ではありません。データを効果的に活用するためには、目的の明確化やデータの正確性の確保、そして迅速な施策への反映が不可欠です。
目的を明確にして必要なデータを選定する
データ活用を成功させるには、「何のために分析するのか」を明確にし、目的に適したデータを選定することが重要です。たとえば、新規顧客の獲得を目的とする場合、まずはどのチャネルが効果的かを判断する必要があります。そのために、Webサイトの訪問履歴やSNSのエンゲージメントデータなどを分析し、見込み顧客がどのような経路で関心を示しているのかを明確にすることが重要です。
また、WebサイトやCRMなど複数のデータソースを統合し、一貫した管理を行うことが重要です。データが分断されていると、施策の精度が低下し、適切な判断が難しくなります。そのため、データの統合手段としてELTを導入することで、情報の一元管理が可能になります。
ELTはクラウド型データウェアハウス（DWH）を活用する環境で使用され、大量のデータをリアルタイムで統合・分析できる点が特徴です。これにより、迅速な意思決定や施策の最適化が可能になり、マーケティング活動の効果向上につながります。
マーケティングの生産性をあげるMOps（マーケティングオペレーション）については、以下の記事で紹介しています↓
MOps（マーケティングオペレーション）とは？マーケティングの生産性をあげる理由と導入の進め方を解説
データの正確性と一貫性を確保する
データの正確性と一貫性が担保されていなければ、誤った意思決定を行うことで、施策の方向性を誤り、適切な対応が取れなくなる可能性があります。その結果、顧客の離反や無駄なコストの増加を招き、業績の悪化につながるリスクが高まるといえるでしょう。そのため、以下のようにデータの品質を確保することが重要です。
- データの入力フォーマットを統一する：エラーや重複を防ぐことに役立ちます。顧客名の入力形式（漢字・カナ・英字）や日付フォーマットを統一することで、一貫性を持たせることが可能です。
- 定期的なデータクレンジングの実施：古いデータや誤った情報を整理することで、正確な情報のみを維持できます。取引のない顧客データを整理し、不要な情報を削除する方法も効果的です。
- 異なるシステム間のデータテーブル情報の統一：CRMやMA（マーケティングオートメ―ション）などの情報を統合することで、一貫した顧客プロファイルを作成できます。
データの正確性と一貫性が担保できれば、信頼性の高いデータを活用した精度の高いマーケティング施策を展開できます。
分析結果を基に迅速に施策へ反映する
データ分析は、マーケティング施策の改善を促し、実際の成果につなげるために行われるものです。
効果的な活用法の1つとして、A/Bテストによって、広告コピーやランディングページの最適なパターンを特定する方法があります。「無料トライアルを試す」と「デモを予約する」といった言葉の違いでCTAを比較し、コンバージョン率の高い方を採用します。
また、顧客の行動データを基に、一人ひとりに適したタイミングで最適なコンテンツやオファーを提供するといったマーケティングを実施し、購買履歴に基づいたレコメンドや特別オファーを提供することも有効です。
データ活用を徹底することで、市場の変化に柔軟に対応し、効果的なマーケティング戦略を実現できます。
まとめ
マーケティングにおけるデータ分析は、施策の最適化や競争力向上に不可欠です。データの正確性と一貫性を確保し、目的に応じた分析を行うことで、適切な意思決定が可能になります。
また、市場の動向を把握し、顧客の行動データを活用すれば、より的確なターゲティングや効果的な施策が実施できるでしょう。 データを継続的に分析し、迅速に施策へ反映することで、無駄なコストを削減しながら企業の成長につなげられます。
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