ツール導入だけで終わらせない!マーケティングにおける有効なデータ活用

ナレッジ
2024.06.28
ツール導入だけで終わらせない!マーケティングにおける有効なデータ活用

今回は基本的なデータ分析の手法やその際に利用できるツールのご紹介、そしてそれらを実のあるものにするために大切なことをお話しします。
今やデータ活用の重要性は多くの企業に認識されていますが、データを蓄積し、ツールを導入したものの、有効な活用方法を見いだせていないという方もまだまだ多いのではないでしょうか。せっかくの貴重なデータやツールが宝の持ち腐れにならないよう、適切に活用していく。それこそが、データ活用の最も大切なポイントです。

執筆者のご紹介


所属部署、職種:株式会社メンバーズ メンバーズデータアドベンチャーカンパニー アナリスト事業部、データアナリスト
現在大手ディベロッパーのマーケティング部署に常駐し、業務支援を行っています。主な担当業務は、TableauというBIツールやExcelなどを使用したデータ分析、集計業務、そして、Tableauの社内活用の促進のためのスキルアップ支援です。またその他にも、サービスや優待、イベントなど施策立案やメールマガジンの編集の補佐等、幅広い業務を行っています。
経歴:2022年新卒入社でメンバーズ入社。研修期間を経て入社4か月目から現在のクライアントに常駐しています。

目次
01.| マーケティング部署で取り扱うデータとは?
02.| データ活用で得られるメリットとは?
03.| どのような分析手法が活用できる?
  クロス集計分析
  分散分析
  時系列分析
  アソシエーション分析
  RFM分析
  クラスター分析
04.| データ活用で使用できるツールを一部ご紹介
  Tableau
   Googleアナリティクス4
05.|まとめ

マーケティング部署で取り扱うデータとは?

そもそも、マーケティング部署ではどのようなデータを扱うのでしょうか。私がこれまで使用した経験があるものを以下にまとめてみました。

  • 売上データ
  • 顧客の性別、年齢、居住地などのデモグラフィックデータ
  • アプリなどデジタル上のユーザー行動ログデータ

その他、よく使用されるものとしては、POS(販売記録)データ、商品の詳細データ、在庫情報のデータなどが挙げられます。
またその他、クライアント企業内にとどまっているR&D系のアセットデータや各プラットフォームが持つ学習済み機械学習のデータを扱う企業もあるでしょう。

 

データ活用で得られるメリットとは?

このようなデータを分析することで得られるメリットとしては、まず、意思決定や判断に説得力が増すことが挙げられます。
経験や勘という指標は曖昧で属人的なため、これらに頼って判断しなければならない状況では、経営が不安定になる恐れがあります。
一方、データや数字による裏付けは、論理的で多くの人にとって納得感があります。そのため、他人とも合意がしやすく、安定的な意思決定が可能になるのです。
また、様々なデータの分析により、今まで見えていなかった事や新たなビジネスチャンスを発見する可能性もあります。より安定的かつ新たなビジネスにもチャレンジしやすい業務体制が確保できるのです。
次に挙げられるのが、顧客のニーズや行動を正確に把握できるようになることです。顧客行動の多様化が課題になっている今のマーケティング業界においては、顧客の理解を深め、一人ひとりに合わせて最適な情報やサービスを提供することが重要です。しかし、データ分析なしにこのようなマーケティング活動は不可能です。膨大な顧客データから、嗜好性や行動パターンを割り出し、効果的な施策を打ち出すことができるデータ分析は、今やマーケティングにおいて欠かせないものとなっています。
そして、行った施策が実際に効果をもたらしたのか検証をすることも可能です。現状把握から示唆出し、施策立案、効果試算、今後の予測、テストや施策の効果検証まで様々なフェーズにおいてデータ分析は活用できるのです。

 

どういう分析手法が活用できる?

さて、ここからは、実際にどのような手法があるのかをご紹介していきます。今回は、マーケティング業界にて使用する機会の多い基本的な手法を中心としたラインナップとなっています。私も業務で実際に行ったことがあるものばかりですので、ぜひご覧ください。

クロス集計分析

項目を掛け合わせて分析を行う基本的な分析手法がクロス集計分析です。例えば、店舗ごとの売上について性別や年代ごとの違いを分析するといった場合に利用されます。


分散分析

分散分析は、3つ以上の異なるデータの平均に違いがあるかどうかを比較する際などに用います。例えば、店舗や顧客の居住地域ごとの売上金額を比較し、違いがあるのかを知りたい時などに活用できます。


時系列分析

時間の経過に伴って変化するデータを分析するには、時系列分析を使用します。この分析では折れ線グラフや棒グラフを使用することが多いですが、視覚的に変化を明らかにできる点で非常に有効です。


アソシエーション分析

アソシエーション分析は、ビッグデータから意味のある関連性を見つけ出す手法です。中でも店舗ごとに併売されやすい商品を発見するバスケット分析が有名です。


RFM分析

RFM分析は、Recency(最新購買日)、Frequency(購入頻度・回数)、Monetary(購入金額)の3つの指標で顧客のランクづけをしてグルーピングを行う手法です。顧客を指標ごとに並び替えて集団を作り、その集団の特性を把握します。


クラスター分析

クラスター分析とは、異なる性質を持つデータの中から似た性質のものを集めてクラスター(集団)を作り、分析する手法です。ここでの似た性質とは、性別や年代、居住地などの属性情報のように明確な分類ができるものではありません。例えば顧客の嗜好性や行動パターンなどの特徴を抽出し、いくつかの塊に分類して分析するのがクラスター分析です。パーソナライズマーケティングが主流になってきた現在、よく利用されている手法です。

 

ここでご紹介したのは一部で、他にも多くの分析手法が存在します。また、ご覧いただいて分かるように、どれも単一のデータではなく、複数のデータを組み合わせて行う分析ばかりです。そのため、分析する目的に合わせて膨大なデータから必要なものを適切に選び取り、組み合わせ、適切な分析手法を適用させなければなりません。
また、細かな分析をすることは大切ですが、データを収集して整理し、分析結果を得るのに何週間もかかってしまっては意味がありません。タイムリーで素早いデータ分析をすることが必要なのです。

 

データ活用で使用できるツールを一部ご紹介

Tableau

そこで私がよく使用しているのは、TableauというBIツールです。データの可視化を行うことがBIツールの主な役目ですが、Tableauはそれに加え高度な分析にも対応しています。Excelなどで手動によりデータ分析を行う際には、複数の関数を用いなければならず、多くの時間を要します。しかし、Tableauを使えば、様々なデータを取り込み、それらを組み合わせながら素早く簡単に分析を行うことができるのです。また、グラフの描画、内訳の表示、平均値を把握するためのリファレンスラインの追加など分析結果を視覚的にわかりやすく表示させることも可能です。
さらに、これらの操作は主にドラッグ&ドロップなどで直感的に行えるため、統計やデータのプロでなくても簡単にデータ分析を行える点が大きなメリットです。データは分析者のみが扱うものと考えられがちですが、本来は全ての部門、人々が携わるべきものです。しかし、膨大なデータを読み解くのは容易ではなく、それなりにスキルや経験も必要です。TableauなどのBIツールは、それらの差を解消し、誰もが容易にデータにアクセスできる環境を作ることができます。これにより、人々のデータに対する壁を取り払い、データを元に、より適切な判断をすることが可能になるのです。

 Googleアナリティクス4

その他、アプリやWEBのログ解析を行う際によく利用するのが、Googleが提供する無料のアクセス解析ツール「Googleアナリティクス4(以下GA4)」です。GA4では、「どこから、どのような人が、どれくらい」サイトを訪れており、「どの」ページを見ているのかなどアプリ、WEB解析において必須ともいえる指標を簡単に閲覧することができます。また、施策ごとの「目標」を設定することで、アプリのダウンロードページや商品購入の完了ページの訪問数などを計測し、コンバージョン率を確認することも可能です。
GA4は2020年10月にリリースされたGoogleアナリティクスの最新版です。それまで使われてきたユニバーサルアナリティクスでは、「PCからアプリに遷移して商品を購買」といったデバイスをまたいだ行動は、別のユーザーとして判別されていましたが、GA4では同一ユーザーとして認識されるようになりました。これによりサイト内でのユーザーの行動をより精緻に見ることができるようになったのがGA4の特徴の1つです。

 

まとめ

データを集め、ツールを導入しても、きちんと活用して成果を挙げていかなければデータ分析の効果を発揮できません。「アプリを導入しログデータは溜まっているものの、量が多すぎてどう分析すればよいのかわからない」「BIツールがただの資料作成ツールになっている」データ分析に関してそのようなお悩みをお持ちではありませんか?

データアドベンチャーでは、今お持ちのデータやツールを効果的に活用できるプロフェッショナルな社員が在籍しています。そして他社と違うのは、単に人材を派遣するだけでなく、内製化までお手伝いするという点です。ツール同様、人材を追加するだけでは、分析業務が属人化した状況から脱することができません。プロの目線で分析業務を一歩先に進めつつ、データ活用の促進を行うことで、データドリブン経営をご支援します。まずはご相談から、ぜひお気軽にお問い合わせください。

 


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