DMAIC手法を使用してマーケティングを測定、分析、および改善するための究極のガイド

この記事では、マーケティングの測定、分析、および改善に適用できるデータ駆動型DMAIC手法について説明し、チームの作業を改善します。

何かを10回読むよりも、一度試してみるほうが常に良いです。 そのため、この方法論を使用した最初のステップを簡単にするために、マーケティングにおけるDMAIC実装の実用的な例を提供しました。

DMAICは、定義、測定、分析、改善、および制御の略です。 DMAIC手法は、プロセスの継続的な改善、問題の解決、プロジェクトの目標の達成などのために管理者によって適用されます。これには5つの段階があり、この手法をリーン管理などの他の概念と簡単に統合できます。

この段階的なDMAICプロセスは直線的に見えますが、実際の生活では従うのは困難です。 DMAICを実装している組織によっては、DMAICには数十人のスペシャリスト、ツール、データストア、および大小のプロセスが含まれます。 どの段階も無視することはできず、効率的に機能するにはすべてを調和させる必要があります。

さらに、DMAICプロセスがマーケティング部門内でどのように機能するか、およびDMAICプロセスがデータ駆動型企業のプロセスを改善するための最良のアプローチの1つである理由について説明します。

この段階で、マーケティング部門とそれに関連するプロセスのヘリコプタービューを取得する必要があります。ペンと紙、またはDiaなどのシンプルなツールを使用してプロセスマップを作成できます。 この段階でのあなたの目的は次のとおりです。

• あなたが測定/分析/改善したいものを見つけ、それをあなたの重要な問題として定義し、 マーケティングプロセスの中でその場所を見つけ、研究対象の重要なデータ入力と出力を見つけます
• 問題のオブジェクトに関連するすべてのプロセスの実際のパフォーマンスを説明する
• 改善の目標を設定することで自分自身を動機付けます—改善段階で到達する必要のあるKPIを選択します
• DMAICプロセスの実行を担当するチームを選択します。

マーケティング部門でオブジェクトは何になり得ますか？ あなたのビジネスのために実行可能な結果を​​達成するために、あなたはあなたの会社のビジネス目標に直接関連しているオブジェクトを選ばなければなりません。

たとえば、あなたのビジネスが何百もの新規顧客を獲得し、あなたの主な問題点が低レベルのリピート購入であるとしましょう。 DMAIC改善プロセスの主な問題として、低レベルのリピーターを選択できます。 この場合、繰り返し購入を促進するために必要なすべてのオブジェクトとプロセス（Webサイト、購入プロセス、顧客の購入者のペルソナ、潜在顧客の広告など）を説明する必要があります。

関連するすべてのオブジェクトとプロセスを1つずつ説明することで、何かを見逃すことはなく、研究対象がマーケティングの他の要素とどのように関連しているかを完全に理解することができます。

この段階では、問題の原因に関する信頼できる情報を収集する必要があります。 この情報を表示するための最良の方法は、フィッシュボーン図を作成することです。

フィッシュボーン図（石川図）は、問題の原因をカテゴリ別にグループ化した主な原因（最も重要）と副次的な原因（主な原因につながる）の形で示す因果関係図です。

製品マーケティングを行う企業に役立つ可能性のある特別なカテゴリのセットがあります。 これらのカテゴリは8Pと呼ばれます。

• 製品
• 価格
• 場所
• 昇進
• 人々
• プロセス
• 物理的証拠
• パフォーマンス

問題の理由を見つける最良の方法は、同僚とブレインストーミングすることです。 これに必要なツールは、Dia（または必要に応じてGoogle描画）、最小限の統計用のGoogleスプレッドシート、および問題の原因を証明するために必要なすべてのソースです。

前の段階の例を続けると、リピーターのレベルは非常に低いので、チームを集めて考えられる理由について話し合います。

話し合いの中で、同僚はリマーケティングキャンペーンの効率が常に低いと言っています。 これをフィッシュボーン図の原因の1つとしてマークし、プロモーションを作成しますカテゴリとそれにリマーケティングキャンペーンを追加することが主な原因です。 Googleスプレッドシートでは、問題の原因の1つとしてリマーケティングキャンペーンの効率の低さを追加し、これらのキャンペーンの数量を入力します。

次に、ブレーンストーミングセッション中に明らかにした問題ごとに同じことを行い、次のようなフィッシュボーン図を作成します。

次のステップは、前の段階で収集されたデータを解釈して、問題の根本的な原因を見つけることです。 根本的な原因は、問題の最大の原因です。 根本原因を見つけて他の原因から分離するには、問題の原因の頻度と重要性を説明し、パレート図を使用して結果を視覚化する必要があります。

この段階で最も重要なことは、原因の量だけでなく、問題への影響のレベルにも集中することです。 量と関連性のバランスをとるために、計算に重要度を含めることができます。

たとえば、20のリマーケティングキャンペーンすべてが失敗したことがわかりますが、18人のリピーターのバウンス率が初めての購入者よりもいくらか高く、これはリマーケティングキャンペーンよりも大きな問題であることがわかります。 。 したがって、パレート図を作成するときに、バウンス率を100％の重要度に割り当て、キャンペーンに80％の重要度を割り当てます。

どの原因が根本的な原因であるかを見つける別の方法は、問題のために失われたコストまたは利益を計算することです。 このステップで必要なツールは、マーケティング、イベントに関するデータの保存、顧客の行動、広告キャンペーンの量とコストの調査などに使用しているツールと関連しています。

これで、完全で偏りのないマーケティングデータが得られるはずです。 OWOX BIは、部門で必要になる可能性のあるさまざまな次元のマーケティングレポートを作成するのに役立ちます。 レポートの魔法がどのように発生するかをご覧ください。

この段階では、主要な問題の根本原因を排除する責任があり、そのすべての活動を完全に制御および計画する必要があります。 そうでなければ、あなたが以前にしたことはすべて無駄になります。 あなたの根本的な原因は真空の中には存在しないので、改善計画に関連する原因を含める必要があることを忘れないでください。

この段階で使用できるアプローチの1つは、実験計画法（DOE）です。 複雑な根本原因に対してもソリューションを計画するのに役立ち、あらゆる種類のビジネスに使用できます。

この段階で、マーケティング部門はどのような実践的な行動を取ることができますか？

• オーディエンスを自動的に作成、更新、および広告サービスにアップロードして、予算を増やすことなく広告の収益性を高めます。

• 真のROI計算を実装して、マーケティング投資の実際の効率を確認します。
• ROPOレポートを実装して、オンラインとオフラインの広告アクティビティの相互影響を見つけます。
• データドリブンアトリビューションを実装して、広告チャネルの効率と、広告費用を再配分してより多くの利益を得る方法を見つけます。

そして他の多く。 ソリューションが問題の根本原因に対処していることを確認する必要があります。 ソリューションによって、KPI値が大幅に改善される必要があります。

この段階では、設計されたソリューションを実装した後、状況を監視し、改善を行い、維持する必要があります。 品質管理計画を作成して、何を維持する必要があり、どの変更がうまく機能していないかを確認します。 想定どおりに何も進まなかった場合は、改善段階に戻り、予期しない結果の理由を探します。

すべての結果はデー​​タ収集に基づいて作成されていることを忘れないでください。 高度な生産性分析は、生データを収集し、それを広告、通話追跡、CRM、およびその他のマーケティングデータと整然とマージする人だけが利用できます。 改善した後でも重要な問題が繰り返し発生する場合は、OWOX BIを使用してデータ収集を設定し、分析を完全に刷新します。

エラーをすばやく見つけ、原因を特定し、主要な問題の分野でメトリックが改善を示すまでプロセスを調整します。

仕様段階でエラーが発生したと想像してください。 あなたがそれを見つけてすぐにそれを修正するならば、修正は比較的安いでしょう。 実装後にエラーを見つけた場合、レポートを作成しているとき、または意思決定を行っているときでさえ、それを修正するためのコストは非常に高くなります。

小規模なキャンペーンのレポートに人為的なミスがあると、次のキャンペーンの決定が下手になり、予算の浪費やその他の費用がわずかになる可能性があります。 しかし、莫大な予算のある1,000のキャンペーンのレポートでこのような間違いが発生した場合はどうなるでしょうか？

分析レポートの1つの間違いは、すべてのデータ品質をキャンセルします。 また、そのようなレポートに基づくビジネスおよびマーケティングの決定は、収益の損失、追加コスト、さらには評判の低下や罰金につながります。

レポートを自動化することで、人的エラーの可能性を排除し、予測可能性を保証します。

マーケティングの品質保証は、データがエラーやリークなしに収集、保存、マージ、処理、および視覚化されたことを確認します。 また、マーケティングデータが会社の実際のビジネス状況を反映していると想定する権利も与えられます。つまり、メトリックとKPIは信頼でき、計画と意思決定に使用できます。

データの品質を保証するには、データに関連するプロセスの各ステップでデータの継続的なテストを実装する必要があります。 次の画像は、データ収集がデータテストの段階にどのように関連しているかを示しています。

品質保証が必要な主な段階は次のとおりです。

• ビジネス目標と関連する指標を設定します。その時点で、指標計算のロジックを確認してテストする必要があります。
• 自動化された非サンプリングの生データ収集を設定して、Webサイトおよび広告アカウントから完全なデータを取得していることを保証します
• 構造化されたレポートと将来の分析のためのUTMタグのインストール

広告データの品質チェックを自動化し、洞察を生成するための時間を確保するには、監査ルーチンをOWOXBIデータモニタリングに任せます。 このツールを使用すると、広告費用データのインポートを制御し、新たに発生するすべての不一致を明らかにすることができます。 これにより、データを包括的に保ち、ROIとROASの指標の品質を保証できます。

品質保証の成功は、マーケティングで使用するツールに依存します。 まず、ツールがビジネスの目標と指標にどのように一致するかを理解する必要があります。 たとえば、実際の金額とWebサイトの完全な生データに基づいてROASを計算する場合は、基本的なGoogleAnalytics以上のものが必要です。 この場合、OWOXBIPipelineなどのツールを検討する必要があります。

生データの詳細については、こちらをご覧ください。

Google広告からGoogleBigQueryに生データをアップロードする方法

GoogleAnalyticsから生データをエクスポートする方法

ツールが正しく設定されていることを常に2回確認してください。 正しく設定されていないと、最適なツールでも要件に合わない場合があります。 また、データ品質を担当する同僚が、データ品質のチェックとテストを行うために必要な知識とスキルを持っていることを確認してください。

DMAICを使用してマーケティングを測定、分析、および改善するためのこの究極のガイドは、世界中の何千もの企業で効率的に機能する無駄のない方法論を実装するための最初のステップにすぎません。 今日DMAIC方法論を試して、あなたの努力の結果を共有してください。

マーケティングにおけるデータ駆動型の問題解決で頑張ってください！