- この記事でわかること
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- マーケティング戦略におけるデータの活用方法
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- 目次
マーケティングにおけるデータ活用対談
データへの関心の高まり、マーケティング活動にデータ活用を取り入れる企業が急速に増えています。データの種類が増えた近年、どのようなデータをマーケティング戦略に活かすべきなのか。
「ビックデータ×マーケティング」を掲げる株式会社ヴァリューズ、山本渚氏と「データドリブンマーケティング」を掲げるヴェネクト株式会社、大脇香菜氏が実際に現場でおきているデータ活用の課題、またデータ活用のポイントまでの対談を行いました。
データ活用ってなんのためのもの?
データ活用の実際 組織習慣としてのデータ
― マーケティングにおけるデータ活用が注目されています。どんなことを重視されていますか。
大脇 まず、顧客のステージアップなどの目的を明確にして、組織として見るべきデータを決め、定点観測を重ねていくこと。データ活用を組織の習慣としていくことがもっとも大切だと考えています。データを見て何かを決める、という順番は違うと思うんです。組織の大目的や仮説がはっきりしていなかったら意味がない。仮説を立てて議論して、調査して実行して検証して..というマーケティングサイクルを、まずは組織として始めること。その取組みにおける納得感の共有に、データというファクトを活用するのが本質だと思います。本当に実施すべき改善の議論に集中できるようになります。
山本 マーケティング成果という目的があり、その手段としてのデータ活用ですよね。何をやるか、やらないかのスコープが重要です。いきなりデータという細部に入ると、途端に目的がわからなくなります。
大脇 私も、目的の話をすることのほうが圧倒的に多いです。目的によって、見るべきデータが決まってくる。それを定点観測して、変化を見ていく習慣が、強いマーケティング組織の要だと思います。
山本 私自身は「eMark+」を定点観測に活用しているのですが、クライアントではまだまだスポット的な施策のための「調査」目的に利用されることが多く、定期モニタリングに活かしやすい UIが必要だと社内で話しているところです。クライアントの目的を理解し、変化があったら必要なデータを提示するようなプッシュ機能のイメージです。そういう機能があると、議論にデータが定着しますよね。
大脇 その機能、すっごくほしいです! 習慣を定着させるために、VENECTでは社内外データから定期レポートを作って、クライアントと共有しています。 月次とかキャンペーンなど一定期間のレポートだと、日々の変化に気づけないし、本質的な施策にデータが活かせません。データの意味をどう捉えるのかを共有することによって、着実に意識が変わります。
マーケティング戦略にどのようなデータを活用している?フェイズ別利用データ例
― 仮説、調査、計画、実行、検証といったマーケティングフェイズごとに、どんなデータを活用されているのでしょうか。
大脇 競合他社の動向やブランド現ユーザーのインサイトを把握するために、SNSや商品レビューで使われているキーワードやキーワードに付帯する形容詞なども含めて実に多様なデータを扱っています。 仮説段階では、キーワード分析などで大きなトレンドやユーザーの目線を比較したり、ユーザーのコメントデータからどういう属性の方がどんな感情をもたれているかなどを確認します。VENECTの強みのひとつであるソースオブビジネス調査、つまりその商品・サービスに費やされる金額の源泉の発見が次の段階です。ここでは、ビジネス上の競合をリストアップし、行動ログなどから年間を通じたそれらSOBの使われ方を調べます。調査結果をふまえて需要の季節要因などを明らかにしたうえ、マーケティングカレンダーすなわち計画に落とし込んでいきます。検証段階では、検索キーワードが本当に導線として機能しているのかどうか、コンテンツが相応なのかを確認します。
山本 多忙な現代消費者の時間や財布におけるシェアと考えると、あらゆる商品やサービスが競合になりえますよね。単純にAmazon対Netflixじゃなくて、ソーシャルゲームだったりジムでのワークアウトかもしれない。SOBのスコープはどう絞っていきますか?
大脇 商品が提供できるベネフィットの商品の価格ゾーンは大きな要素だと思います。可処分所得における150円と10万円とでは、やっぱり絶対的な価値が違ってくる。観点として利用回数と顧客ベネフィットのバランスは必要だと思います。商材が旅行だとしたら150円のビールを600回我慢した積み上げだったりもするので、一概にはいえないのですが。 そういう意味でも、SOB特定に仮設を立て、調査を踏まえたジャーニーの設計は不可欠です。「eMark+」などを活用しユーザー行動を描き見つめながら、狙いを定めていきます。
― データ活用の事例を教えてください。
大脇 例えば家電メーカーのマーケティングカレンダーだったら、社内の販売データももちろん使いますが、一般的な需要期、競合製品ユーザーが使っている検索キーワードなど、戦略上必要なデータは社外にこそ多かったりします。クリエイティブのフェイズだとVENECTでは小さなカスタマージャーニーを設計するので、「eMark+」でサイト訪問の10分前後の行動を確認するととても便利。これは社内にはない情報です。 あと、「eMark+」では年収や居住地などのユーザー属性からインサイトを得ることが多いです。例えば保険だったらどの代理店の営業エリアでどうユーザーが反応しているのかを確認したりしています。
山本 保険加入なら、購買行動までのプロセスごとに困りごとを見つけて、そこに刺さるキーワードをコンタクトポイントとして配置したいですよね。ところが、困ったシーンで使うキーワードって、ユーザー自身に聞いてもわからないことが多い。普段の感情はすごく見えづらいものですが、行動ログだと推察できる場合があります。キーワード分析を使うと、デモグラフィック属性だけでなく、心理的な特徴を軸にした属性に訴求できるように思います。
大脇 広告媒体の選定にも、行動ログは有益です。メディアデータで一定の属性はわかるけれど、どう使われているかが知りたい。マーケティング成果を出すには、導線や閲覧後の行動が肝心です。
まずはすぐに始められることとは?
目的をもって小さく始める
― マーケティングにおけるデータ活用、まず始められることを教えてください。
山本 繰り返しになりますが、データがあるから何かができるという順番ではありません。なしとげたい目的を定めて、必要最小限のデータを用いたスモールスタートをお勧めします。データは目的に合わせて選ばないと活用できなかったり、活用するためのコストや時間が伴うので、既存データの整理から入るより外部データが使いやすいかもしれない。 はやく気づきを得ることを、小さく始める。そしてモニタリングすべき枠組みを徐々に構築していくと、サイクルが回りやすいですね。
大脇 まず目的、そして仮説をもつことから始めていただきたいです。膨大なデータを見てから何かを決めるのはかなりの時間が必要になり、様々なステークホルダーで見始めたら目的が定まらず、一行に進まないケースも少なくありません。データを見る順番が違ったら、データから読み取る結果も全く変わってしまう。大枠の目的が決まっていない状態では、判断材料として正しいのかどうか、値の意味がわからないし、往々にして数字は高ければいいかのような誤解にもつながります。
山本 何のデータ、どういうデータかという位置づけすら曖昧だと、「見る」ことができませんよね。「データを見る」の意味が違ってしまいます。AI活用のご相談も増えていますが、勝手に機械が何かいいものをだしてくれるという誤解がまだまだ多い(笑)。機械が設定できない部分、仮説こそが大切ですよね。人間がしっかり目的と仮説をもたないと、AIによって導かれた結果をどう解釈し、どんなアクションに繋げるかを意思決定することはできません。 また、社内にデータ活用推進の味方がいなければ、社外のひとと一緒に動かしていくことを考えてはどうでしょう。組織の力関係のなかで、デジタルもデータ活用も、社員はいいだしづらいことが少なくありません。我々のような立場なら、まずここから小さくスタートしましょう、定期モニタリングを始めましょうと助言することができます。続けるなかで新しい情報を一緒に見つけたり、個別テーマにあわせた分析をもとにしたりと育てていければいいのではないでしょうか。
― ありがとうございました。
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