データマーケティングとは？企業のデータ分析を成功させるメリットと手順

データマーケティングとは、顧客データや行動データなどの様々なデータを収集・分析し、その結果を基にマーケティング戦略を立案・実行する手法です。企業のデータ活用においてデータ分析は不可欠であり、勘や経験に頼るのではなく、客観的な事実に基づいた意思決定を可能にします。このデータを活用したマーケティングを実践することで、企業は顧客への理解を深め、より効果的なアプローチを実現できます。本記事では、データマーケティングの基礎からメリット、具体的な実践手順までを解説します。

01. データマーケティングの基本｜データに基づいた意思決定とは

データマーケティングの根幹をなすのは、データに基づいた客観的な意思決定です。

これは、過去の実績や担当者の直感に頼るのではなく、収集した様々なデータを分析し、その結果から導き出される論理的な根拠を基に、マーケティングの戦略や施策を判断することを意味します。

データマーケティングとは、顧客の行動やニーズを正確に把握し、個々の顧客に最適化されたコミュニケーションを実現するためのアプローチであり、施策の効果を数値で測定・評価することで、継続的な改善を可能にします。

01-1. 混同しやすい「データドリブン」「デジタルマーケティング」との明確な違い

データマーケティングと混同されやすい言葉に「データドリブン」と「デジタルマーケティング」があります。

データドリブンとは、データに基づいて意思決定を行う文化や考え方そのものを指し、マーケティングだけでなく経営や営業など幅広い領域で用いられる概念です。

一方、デジタルマーケティングは、WebサイトやSNS、メール、広告といったデジタルチャネルを活用するマーケティング手法の総称を指します。

データマーケティングは、デジタルマーケティングを含むあらゆるマーケティング活動において、データドリブンなアプローチを実践する活動と位置づけられます。

つまり、チャネルを問わずデータを活用して戦略を立てるのがデータマーケティングです。

02. 活用できるデータの種類

データマーケティングで活用されるデータには多様な種類が存在します。

企業はこれらのデータを戦略的に組み合わせることで、顧客理解を深め、マーケティング施策の精度を高めることが可能です。

データは、その収集元によって自社で直接収集する「1stパーティデータ」、提携企業から提供される「2ndパーティデータ」、外部の専門企業が提供する「3rdパーティデータ」などに分類され、それぞれの特性を理解して活用することが重要になります。

02-1. 顧客データ

顧客データは顧客の基本的な属性情報や購買に関する記録を含むデータ群です。

具体的には氏名、年齢、性別、連絡先といったデモグラフィック情報や購入した商品、購入日、購入金額などの購買履歴がこれにあたります。

これらのデータは主に企業の会員登録システムやCRM（顧客関係管理）ツール、POSシステムの購買記録から収集されます。

顧客データを活用することで顧客を特定のセグメントに分類し、それぞれの層に合わせたパーソナライズされたメッセージを送ったり、優良顧客の特性を分析して育成施策を立案したりすることが可能になります。

顧客データの活用について詳しくはこちらで解説しています。

02-2. 行動データ

行動データとは、顧客がオンラインやオフラインでとった具体的なアクションに関する情報です。

Webサイト上でのページ閲覧履歴、クリックした箇所、滞在時間、検索キーワードといったオンライン上の行動や、スマートフォンの位置情報を利用した店舗への来店履歴などが含まれます。

これらのデータは、顧客が何に興味や関心を持っているのか、購買意欲がどの程度高まっているのかをリアルタイムに把握するための重要な手がかりとなります。

行動データを分析することで、顧客の興味に合わせたコンテンツの推薦や、適切なタイミングでのアプローチが実現できます。

02-3. アンケートデータ

アンケートデータは、顧客満足度調査や市場調査などを通じて、顧客から直接収集される意識や意見に関する情報です。

購入した商品の満足度や、サービスに対する要望、ブランドイメージといった、数値だけでは測れない定性的な情報を収集できる点が大きな特徴です。

Webアンケートやインタビュー、グループディスカッションなどの手法で集められます。

これらのデータは、商品やサービスの改善点を特定したり、新たなニーズを発見したりするための貴重なインプットとなり、顧客の深層心理を理解する上で非常に有用です。

02-4. アクセスログ

アクセスログは、Webサーバーに自動的に記録される、ユーザーのWebサイトへのアクセス履歴情報です。

具体的には、アクセスされた日時、ユーザーのIPアドレス、閲覧したページのURL、どのサイトから訪れたかを示すリファラー情報、使用されたブラウザやOSの種類などが記録されています。

このアクセスログを分析することで、どのページの人気が高いか、ユーザーがどのような経路でサイト内を回遊しているか、どの時間帯にアクセスが集中するかといった傾向を把握できます。

これらの分析結果は、WebサイトのUI/UX改善や、コンテンツの最適化に直接活用されます。

02-5. 広告データ

広告データは、リスティング広告やディスプレイ広告、SNS広告など、様々なデジタル広告媒体から得られるパフォーマンスに関する情報です。

広告が表示された回数（インプレッション）、クリックされた回数、クリック率（CTR）、コンバージョン数、コンバージョン率（CVR）、広告費用対効果（ROAS）といった指標が含まれます。

これらのデータを分析することで、各広告キャンペーンやクリエイティブの効果を客観的に評価し、どの広告が成果に結びついているかを正確に把握できます。

その結果に基づき、広告予算の最適な配分や、より効果の高い広告表現への改善を行うことが可能です。

02-6. ソーシャルデータ

ソーシャルデータとは、X（旧Twitter）やInstagram、Facebookなどのソーシャルメディア上で生成される、ユーザーの投稿や反応に関するデータです。

具体的には、特定のキーワードや自社ブランドに関する投稿内容、コメント、「いいね」やシェアの数、フォロワーの属性情報などが挙げられます。

ソーシャルデータを収集・分析することで、消費者のリアルな意見や感情（ポジティブ／ネガティブ）、口コミの広がり方、市場のトレンドなどを把握できます。

これらの情報は、ブランドイメージの測定、新商品の企画、カスタマーサポートの改善などに活用される貴重な情報源となります。

02-7. 外部データ

外部データとは、自社では直接収集できないものの、マーケティング活動において非常に有用な情報を指します。具体的には、提携する他社から共有される「2ndパーティデータ」や、データ収集を専門とする企業が匿名加工した個人属性情報やWeb閲覧履歴、興味関心データなどの「3rdパーティデータ」などが含まれます。例えば、政府が公開する統計データ（国勢調査など）や気象情報、地図情報、業界の市場調査レポートなども外部データとして活用できます。これらの外部データを自社で保有する顧客データや行動データなどと組み合わせることで、顧客の潜在的なニーズや市場全体の動向をより深く理解し、精度の高い市場予測や顧客分析を実現できます。これにより、新たなビジネスチャンスの発見や、より効果的なターゲティング戦略の策定につながります。

03. データマーケティング導入によって企業が得られる5つのメリット

データマーケティングを導入することで、企業はマーケティング活動の質を大きく向上させることができます。

勘や経験といった主観的な判断から脱却し、客観的なデータに基づいて戦略を立てることで、顧客理解の深化や施策の効率化が実現します。

ここでは、データマーケティングがもたらす具体的なメリットを5つの側面から紹介し、その有効性を明らかにします。

03-1. メリット1：顧客ニーズを的確に捉えたアプローチが実現する

データマーケティングを活用することで、顧客一人ひとりのニーズをより深く、正確に理解できます。具体的には、購買履歴やWebサイト上の行動履歴といった顧客データを分析することで、顧客がどのような商品やサービスに興味を持ち、どのような情報を求めているのかが明確になります。このインサイトに基づいて、個々の顧客に最適化された商品やサービスを推薦したり、パーソナライズされたメッセージを配信したりすることが可能です。例えば、ECサイトで過去に購入した商品や閲覧したページから、関連性の高い商品をレコメンドすることで、顧客は自身のニーズに合った商品を簡単に見つけられます。このように、画一的なアプローチではなく、顧客の状況や関心に合わせたきめ細やかなコミュニケーションを行うことで、顧客の満足度やエンゲージメントを効果的に高めることができます。

03-2. メリット2：費用対効果の高いマーケティング施策を打てる

データマーケティングは、施策の効果を客観的な数値で測定し評価することを可能にします。各広告キャンペーンのコンバージョン率やメールマガジンの開封率などを正確に把握することで、どの手法が効果的でどの施策に改善の余地があるのかを明確に判断できます。これにより、成果の低い施策への投資を削減し、効果の高い施策へリソースを集中させることが可能となります。結果としてマーケティング活動全体のROI（費用対効果）が向上し、限られた予算の中で最大の成果を生み出すための合理的な意思決定が実現します。例えば、あるWeb広告が多くのクリックを集めてもコンバージョンに繋がらない場合、その広告に投じる費用を抑え、コンバージョン率が高い別の広告や施策に予算をシフトできます。このように、データに基づいた判断は無駄なコストを削減し、効率的な投資を促進するため、企業はより少ない費用で大きなマーケティング効果を得ることが可能です。

03-3. メリット3：顧客体験価値（CX）を高めて優良顧客を育成できる

顧客の購買データや行動履歴を詳細に分析することで、企業は顧客一人ひとりの購買フェーズや興味関心に合わせた最適なタイミングで、適切なコミュニケーションを取れるようになります。例えば、特定の商品を購入した顧客に対しては、その商品の効果的な使い方やメンテナンス方法に関する情報を提供したり、関連性の高い消耗品やアップグレード商品を提案するクーポンを送付したりすることが考えられます。このような顧客のニーズに先回りした一貫性のあるきめ細やかな対応は、「自分のことをよく理解してくれている」というポジティブな印象を顧客に与えることにつながります。結果として、顧客は企業に対して信頼感を抱き、商品やブランドへの愛着が増すでしょう。優れた顧客体験価値（CX）の提供は、顧客満足度の向上に直結するだけでなく、リピート購入の促進や、ブランドの長期的なファン（優良顧客）の育成にも繋がります。優良顧客は、安定した売上を企業にもたらすだけでなく、口コミを通じて新規顧客獲得にも貢献するため、企業にとって極めて重要な存在となります。

03-4. メリット4：顧客との長期にわたる良好な関係を構築できる

データマーケティングは、一度きりの取引で終わらず、会社と顧客との継続的で良好な関係構築に大きく貢献します。CRM（顧客関係管理システム）などに蓄積されたデータを活用し、顧客の購買サイクルや興味の変化を正確に捉えることで、適切なタイミングで効果的なコミュニケーションを継続できるためです。例えば、前回の購入から一定期間が経過した顧客にリマインドメールを送ったり、誕生日や記念日に特別なオファーを提示したりするなど、顧客との関係性を維持・深化させる施策が可能です。これにより、顧客のLTV（顧客生涯価値）を最大限に引き出し、安定した収益基盤を築くことにつながります。これは多くの企業にとって重要な経営課題の一つであり、データマーケティングを通じて顧客ロイヤルティを高めることが、持続的な成長を実現するための鍵となります。

03-5. メリット5：勘や経験に依存しない再現性の高い施策が可能になる

データマーケティングを導入すると、担当者の勘や経験に頼ることなく、客観的なデータに基づいてマーケティング施策を立案し実行できます。例えば、過去のキャンペーンデータや顧客の反応を分析することで、成功に繋がる要素を具体的に特定し、そのパターンを再現することが可能になります。これにより、個人のスキルや経験に依存することなく、組織全体として一貫した質の高いマーケティング活動を継続できます。また、施策の成功要因をデータで論理的に分析し、その知見を組織のノウハウとして蓄積することで、担当者が変わってもマーケティングの質を維持・向上させることが可能です。例えば、A/Bテストの結果から最適な広告クリエイティブを特定し、そのデザインやメッセージングの要素を明確な成功パターンとして共有することで、今後の広告制作において再現性のある効果的な施策を実行できるようになります。このように、データに基づいた意思決定は、企業全体のマーケティング活動を標準化し、持続的な成果を生み出す基盤を構築することに貢献します。

04. データマーケティングを実践する5つの手順

データマーケティングを成功させるには、計画的かつ体系的なアプローチが不可欠です。

データを収集・分析するだけでなく、明確なビジネス課題の解決という目的意識を持ち、一連のプロセスを循環させることが重要となります。

ここでは、データマーケティングを実践するための基本的な流れを5つのステップに分けて具体的に解説します。

この手順を理解し、自社の状況に合わせて実行することで、効果的なデータ活用が実現します。

04-1. ステップ1：ビジネス課題から具体的な目標（KGI/KPI）を設定する

データマーケティングの最初のステップは、具体的な目的を明確にすることです。単に「売上を上げたい」といった抽象的な目標ではなく、「ECサイトの売上を前年比10%向上させる」や「新規顧客獲得数を20%増やす」といった、自社が抱えるビジネス上の課題を具体的に定義することが重要です。この明確に定義された課題に対し、最終目標としてKGI（重要目標達成指標）を設定します。さらに、KGIを達成するための中間指標となるKPI（重要業績評価指標）を具体的に定めていきます。例えば、KGIが「ECサイトの売上向上」であれば、それを構成する要素として「サイト訪問者数」「コンバージョン率」「顧客単価」などがKPIとして考えられます。これらの目標を具体的に設定することが、その後のデータ収集や分析の方向性を決定づける羅針盤となり、効率的なデータ活用を可能にします。

04-2. ステップ2：目標達成に必要となるデータを収集する

設定されたKGIやKPIを測定し、分析するために必要なデータを具体的に洗い出し、効率的な収集計画を策定します。目標達成に影響を与える要因を仮説として立て、その仮説を検証するために必要なデータを特定することが重要です。たとえば、KPIとして「コンバージョン率」を設定した場合、顧客の属性情報、Webサイトのアクセスログ、広告の接触履歴、メールの開封率、アンケート結果などのデータが必要になる場合があります。これらのデータを収集するには、社内の顧客データベース、Web解析ツール、MA（マーケティングオートメーション）ツール、CRM（顧客関係管理）システム、さらには外部のデータ提供サービスなど、多岐にわたるソースを活用します。異なる形式のデータを統合し、一元的に管理できる仕組みを構築することで、データ収集の効率化と精度の向上が実現できます。

04-3. ステップ3：データを可視化・分析し、課題の仮説を立てる

収集したデータは、そのままでは単なる数値の羅列であり、そこから直接的な意味を見出すことは困難です。そこで、BIツールなどの専門ツールを活用し、データをグラフやチャート、ダッシュボードといった視覚的に分かりやすい形式に可視化します。これにより、膨大なデータの中から傾向やパターン、異常値などを直感的に把握することが可能になります。例えば、Webサイトのアクセスデータであれば、訪問者数の推移や特定のページの離脱率が高いことなどが一目で理解できます。

この可視化されたデータをもとに、統計的な手法や機械学習といった専門的なデータ分析を行い、変数間の相関関係や因果関係を詳細に探ります。例えば、特定の広告からの流入ユーザーのコンバージョン率が低い、あるいは特定の曜日や時間帯に購入が多いといった具体的な事実をデータから導き出します。このようなデータ分析の結果から、「特定の流入経路からのユーザーはサイト内の回遊率が低く、離脱に繋がりやすい」といった、目標達成を阻害している根本的な課題に対する仮説を構築します。この仮説は、次のステップでの具体的なマーケティング戦略の策定において重要な指針となります。

04-4. ステップ4：分析結果をもとにマーケティング戦略を策定・実行する

データ分析から導き出された具体的な仮説は、データを活用したマーケティング戦略や施策を立案する上で非常に重要です。この段階は、仮説に基づいた具体的な行動計画を策定し、実行に移すデータマーケティングの中核をなします。例えば、「特定の流入経路からのユーザーは他の経路よりもサイトからの離脱率が高い」という分析結果が得られた場合、その仮説を検証するために、具体的な改善策を策定します。流入元となる広告のクリエイティブを改善してランディングページとの整合性を高めたり、該当するユーザーセグメントに対して特別にパーソナライズされたオファーやコンテンツを提供したりするなど、多角的なアプローチが考えられます。これらの施策は、あくまで仮説を検証するための実験であり、その結果からさらなる改善点を見つけ出すことが目的です。分析結果を具体的なアクションプランに落とし込み、PDCAサイクルへと繋げることで、より効果的なマーケティング活動が実現します。

04-5. ステップ5：施策の効果を検証しPDCAサイクルを回す

実行したマーケティング施策が、実際にどのような効果をもたらしたのかを検証します。事前に設定したKPIを測定し、施策実行前と後で数値がどのように変化したかを評価することが重要です。目標としていた成果が出たのか、あるいは出なかったのかを客観的に判断し、その要因を詳細に分析します。例えば、Web広告のクリック率が上がったものの、最終的なコンバージョンに繋がらなかった場合、ランディングページの内容や導線に問題があった可能性を探ります。

この検証結果をもとに、施策の良かった点は継続・発展させ、問題点は具体的な改善策を講じて次の計画に活かします。市場のトレンドや顧客のニーズは常に変化するため、一度実行して終わりではなく、PDCA（計画-実行-評価-改善）サイクルを継続的に回し、マーケティング活動を常に見直し、最適化していく姿勢が求められます。この継続的な改善プロセスを通じて、データに基づいたマーケティングの精度を高め、費用対効果の最大化を目指します。

05. データマーケティングを成功に導くための3つのポイント

データマーケティングを効果的に実践し、成果につなげるためには、単に手順を踏むだけでは不十分です。

組織体制の構築、適切なツールの選定と活用、そして専門的なスキルを持つ人材の確保という3つの重要なポイントを押さえる必要があります。

これらの要素が連携して機能することで、データマーケティングは企業にとって強力な武器となります。

ここでは、成功のために欠かせない3つのポイントについて詳しく解説します。

05-1. ポイント1：組織全体でデータを一元管理する体制を構築する

データマーケティングを成功させるためには、組織全体でデータを一元的に管理し、全部署がアクセスできる環境を構築することが不可欠です。多くの企業では、マーケティング、営業、カスタマーサポートなど、部署ごとに異なるシステムで顧客データを管理しているため、データが分断される「サイロ化」という問題が発生し、顧客の全体像を正確に把握できない状況に陥りがちです。例えば、マーケティング部門がキャンペーン効果を分析する際に、営業部門が持つ顧客の具体的な商談履歴やカスタマーサポート部門に寄せられた問い合わせ履歴を参照できないと、顧客の課題やニーズに対する深い理解に繋がりません。この課題を解決するためには、CDP（顧客データ基盤）やDMP（データマネジメントプラットフォーム）といった仕組みを導入し、各部署のデータを一つのデータベースに統合する必要があります。これにより、部署の垣根を越えたデータ活用が可能となり、顧客との接点すべてにおいて一貫性のあるアプローチを実現できます。結果として、顧客一人ひとりに最適化されたパーソナライズされた体験を提供できるようになり、顧客満足度やロイヤルティの向上に貢献します。

05-2. ポイント2：MAやBIといった専門ツールを有効活用する

データマーケティングで扱うデータは膨大かつ多様であり、手作業での処理や分析には限界があります。

そこで、専門的なツールを導入し、有効活用することが成功への鍵となります。

例えば、MA（マーケティングオートメーション）ツールは、メール配信やWeb接客といった施策の自動化と顧客行動のトラッキングを支援します。

また、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールは、収集したデータを直感的なグラフやダッシュボードで可視化し、分析作業を効率化します。

これらのツールを自社の目的に合わせて導入することで、作業の工数を削減し、担当者がより戦略的な分析や企画立案に時間を費やせるようになります。

BIツールについて詳しくはこれらの記事で解説しています。

05-3. ポイント3：データ分析のスキルを持つ人材を確保・育成する

どれだけ優れた体制やツールを整えても、それを使いこなし、データから価値ある知見を引き出せる人材がいなければデータマーケティングは機能しません。統計学の知識を持ち、分析ツールを扱えるデータアナリストやデータサイエンティストといった専門人材の確保が理想的ですが、これらの専門人材の採用は容易ではないため、社内での育成も同時に進める必要があります。データ分析に関する研修プログラムを設けたり、外部のセミナーへの参加を奨励したりすることで、従業員全体のデータリテラシーを向上させることが重要です。また、専門人材の確保が難しい場合は、データ分析の専門知識を持つ人材が常駐サービスとして提供される企業と提携することも有効な手段となります。分析スキルを持つ人材が、データをビジネス課題の解決に結びつける役割を担い、データマーケティングの成功を後押しします。

06. 【事例】データマーケティングの弊社支援事例

データマーケティングは、理論だけでなく実際のビジネスの様々な場面で活用され、具体的な成果を生み出しています。

ここではデータマーケティングの具体的な活用事例を紹介します。これらの事例を通じて、自社のビジネスにどのように応用できるかのヒントを得ていただければ幸いです。

06-1. 事例1：ECサイトの購買データ分析からリピート購買数を向上させる

ECサイトの購買データ分析からリピート購買数を向上させる支援事例では、発足間もないデータ分析チームが直面していた課題を解決しました。このチームは、KPIである「リピート購買数」向上に向けた仮説は考案していましたが、それを裏付けるデータエビデンスが不足しており、短期間での成果創出も求められていました。さらに、分析環境が未整備という状況でした。

■課題

発足間もないデータ分析チームにおいて、KPIである「リピート購買数」向上に向けた仮説はあったものの、それを裏付けるデータエビデンスが不足。また、分析環境も整備されておらず、短期間での成果創出が求められた。

■取り組み

• ・簡易的な共通分析基盤（Python、Jupyter Notebook）を整備。
• ・2ヶ月弱という短期間で、所与のデータから分析と示唆出しを実施。
• ・顧客のECサイト内行動と商品購入の関係性を分析し、購買との関連が期待できる変数を特定。
• ・ECサイトにおける商品の併買傾向をアソシエーション分析で検証し、従来の仮説の裏付けと新たな併買傾向に関する考察を展開。

■成果

ECサイトにおける消費者購買に関して、従来の仮説に対し新たな示唆を提示し、顧客の意思決定に関する判断材料を提供。

06-2. 事例2：顧客ロイヤルティを可視化

大手小売企業様では、社内における顧客ロイヤルティの定義が不明確であり、データ分析基盤は整備されているものの、リソース不足によりデータの活用ができていないという課題を抱えていました。

そこで弊社がデータアナリストとして常駐し、RFM分析を用いて顧客を5つのセグメントに分類。部門責任者との合意形成を通じてロイヤルティの定義を明確化し、LookerStudioでダッシュボードを作成して可視化しました。この取り組みにより、顧客ロイヤルティに関する社内共通認識が形成され、施策検討や効果検証の際にダッシュボードの数値を活用できるようになったことで、データに基づいた意思決定が可能になり、マーケティングコストの削減にも貢献しました。

■課題

• ・データ分析担当のリソース不足により、GCPに蓄積されたデータが活用できていない状態。
• ・顧客ロイヤルティを可視化したいものの、定義が定まっていないため、社内でターゲット顧客に関する共通認識がない。

■取り組み

• ・データアナリストが常駐し、リソース不足を解消。
• ・RFM分析により顧客をスコアリングし、5つのグループに分類。
• ・部門責任者と合意形成し、ロイヤルティの定義を明確化。
• ・LookerStudioにてダッシュボードを作成し、月次の顧客層ごとの人数、LTV、来店回数を可視化。

■成果

• ・顧客ロイヤルティについて社内で共通認識が生まれ、定義が定点観測可能に。
• ・施策検討や効果検証においてダッシュボードの数値を活用できるようになり、データに基づいた意思決定を支援。

07. まとめ

データマーケティングは、多種多様なデータを活用し、客観的な根拠に基づいてマーケティングの意思決定を行うための重要なアプローチです。

データマーケティングを導入することで、企業は顧客ニーズの的確な把握、費用対効果の向上、顧客との良好な関係構築など、数多くのメリットを享受できます。

その実践には、明確な目標設定から始まる体系的な手順を踏むこと、そして組織体制、ツール、人材という成功のポイントを押さえることが不可欠です。

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