マーケティング×データ活用で事業の成長を最大化!初心者でもわかるステップと実践事例

ナレッジ
2024.06.28
マーケティング×データ活用で事業の成長を最大化!初心者でもわかるステップと実践事例

今回の記事では、マーケティング業務にデータを活用していくためのステップをお伝えします。

執筆者のご紹介

髙木
所属: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
顧客企業に常駐し、現在は学習塾の申込情報を基に生徒の行動分析や各講習会の効果検証、データ分析基盤の構築を担当
経歴
大学院で分析手法の開発に関する研究を経て、2022年にメンバーズに新卒入社。
入社後、データアナリストとしてECポータルサイトのデータ抽出、加工、可視化といった基本的な業務に従事。2023年から現職。

目次
01.| データ活用とは?
  データ活用の定義
     マーケティングデータを活用するメリット
02.| データ活用はどう進めるべきか?
03.| マーケティング部署での活用事例
04.| まとめ

データ活用とは?

データ活用の定義

私が考える「データ活用」とは「データを使って良い、悪いの判断ができる」ようになっていることです。マーケティング業務においては、商品やサービスが売れる仕組みを作るために、いろいろな情報をかき集め、どの商品・サービスが良いのか、悪いのかを判断したうえで、マーケティング施策を実行するということです。

マーケティングデータを活用するメリット

「マーケティングデータ」の活用に限ってお話しすると以下のメリットがあります。

  • 施策の効果検証が可能となり継続可否判断ができるようになる。
  • 新規施策として有効なアプローチ方法の示唆出しが可能になる。
  • 業務効率化(生産性が向上する)。
  • 顧客のCX(カスタマーエクスペリエンス)を向上させることができる。

上記のようにデータ活用は事業の拡大や収益性の向上にもつながります。

データ活用はどう進めるべきか?

データ活用の流れは以下の通りです。

① 分析の目的設定
② データの収集
③ データ分析
④ 結果の活用

一つ一つを素早く丁寧に行っていけば、答えは見えてくるものだと思います。
一回やったら終わりで次の施策の分析に移るというものではなく、①~④を繰り返しサイクルを回すことで、分析のクオリティが上がり、マーケティング施策の効果が向上します。
 例えば、週に1回DMを送る施策があれば、週次で分析を繰り返し、年に1回の特別なイベントを開催するのであれば、その開催日までにその施策がうまくいくため要因、根拠を明らかにし、その成功率を上げるために何度も分析を繰り返し行うことで、社内の多くの人たちを巻き込んだマーケティング施策を高い成功率で行えるかもしれません。1回で答えを出すのではなく、根気強く何度も分析を繰り返すことで、次第に成功の道筋が見えてきます。
 分析の目的を曖昧にせず、データ分析を行えるようになることがデータの活用の第一歩です。

マーケティング部署での活用事例

ここからは、私が普段マーケティング部署において、データアナリストとしてどのようにデータ活用しているか話していきたいと思います。

活用事例

私が実際に行った分析事例をご紹介します。予備校を運営する企業において、少子化による高校生の減少と、大学・総合型選抜の増加による現役志向の学生が増えるという脅威に対して、現役生向けの学習アプリの売上を向上させ、課題を解決するための分析です。既存事業の現状の分析結果は以下でした。

  • 浪人生と比べて現役生の人数は少なく、特に高校1,2年生の人数が少ない
  • 高い偏差値の生徒が多い

 この学習アプリは現状あまり獲得できていない「偏差値40〜55帯の現役生をターゲット」にすることになりました。
  
次に、オープンデータを使い、ターゲットのボリュームや特徴を推定します。地理的変数、人口動態的変数、心理的変数、消費者行動変数という4つの切り口で見ていきます。結果は以下の通りです。

地理的変数
アプローチできる主要都市の学生46.38%

人口動的変数
家族構成ー2人親:79.5% 1人親20.5%

心理的変数
勉強に対する考え方
一生懸命勉強すれば、将来良い暮らしができる 「そう思う」は10年前より-9.2pt
受験勉強は本当の勉強とは言えない 「そう思う」は10年前より+11.6pt

消費者行動変数
趣味ー回答が30%をこえるもの
・成績・受験
・友達付き合い
・音楽
・インターネット動画
・漫画
・ゲーム
・おしゃれ
・将来のこと

これを元に、ターゲットがどんな考えや習慣を持ち、どんな行動をするのかなどを考え、施策を検討、実施していきました。
上記の流れを繰り返し行うことで、実施した施策の効果検証を行うことができました。
また、この取り組みによって他支店や他部署でもデータ活用の重要性が少しずつ認知され、既存部署以外でもダッシュボード作成や更新の自動化・保守運用の依頼が増加しました。

 

まとめ

今回はデータ活用の基本と実際の活用事例をお話ししました。
データは分析するのみでは売り上げや利益を生み出すことができませんが、分析結果を活用し施策に落とし込み、更にその施策の効果検証を実施することで成果として事業成長に貢献することができます。
そのため繰り返し根気強く分析をしPDCAのサイクルを回すことが重要です。

もし根気強くやっていても成果が出ない、または分析の仕方があっているのかわからない、などのお悩みがあれば専門家への相談も視野に入れるとよいでしょう。

 


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髙木

 

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