データドリブン マーケティングを重視する理由

データはデジタル マーケティングの生命線です。 非常に多くの B2C および B2B の購入ジャーニーがデジタル タッチポイントを通過するため、膨大な規模で顧客データを収集する機会がこれまでになく増えています。 データは、カスタマー ジャーニーを最適化およびパーソナライズする機会を生み出し、コンバージョンを促進し、チャーンを減らします。 ただし、データは適切で、クリーンで、保管および管理されている必要があり、何よりも、タイムリーにアクティブ化できる必要があります。 高品質のデータにアクセスして管理することは、今日のマーケティング組織が直面している最大の課題です。

マーケティングとは、もはや新聞に一般的な広告を掲載することではなく、適切な人に見てもらえることを願っています。 代わりに、データドリブン マーケティングでは、クリックあたりのコスト (CPC)、リードあたりのコスト (CPL)、顧客獲得コスト (CAC)、投資収益率 (ROI) などの具体的なデータを使用して、キャンペーンを追跡できます。リアルタイム。 さらに、マーケティング キャンペーンを Web サイトのトラフィックやその他の指標と結び付けて、さまざまな戦略やチャネルが顧客の行動にどのように影響するかを理解できます。 マーケティング データの照合と分析には手間がかかりますが、そうすることで、マーケティング キャンペーンの当て推量を排除できます。

要するに、データは方向性を示します。 これにより、マーケティング キャンペーンの効率と効果を向上させることができます。 外部の傾向と顧客の性質の両方が、使用するマーケティング チャネルを決定します。 データは、マーケターが意図したターゲットオーディエンスにリーチする能力を最大化するチャネルを理解し、それに応じて高品質のコンテンツを作成し、より多くのコンバージョンを生み出すチャネルに支出を再配分するのに役立ちます。 したがって、データドリブン マーケティングは、マーケティング活動の切り札です。

この投稿では、データを使用することでマーケティング活動にどのように付加価値を与えることができるかについて、幅広い理解を得ることができます。 以下について説明します。

• マーケティングにおけるデータとは？
• データを活用する理由
• データドリブン マーケティングのベスト プラクティス。
• データを分析するための一般的なツール。
• データドリブン マーケティングについて詳しく学ぶためのリソース。

推定読書時間: 9分

マーケティングにおけるデータとは？

マーケティング データとマーケティングのデータにはわずかな違いがあります。 前者は、マーケティング戦略に関するデータと、キャンペーンの開発に必要な消費者レベルのデータを具体的に指す狭いカテゴリです。 後者は、一般的なマーケティング活動に役立つ可能性のあるデータを指す、より広範な用語です。 これには、顧客、財務、運用データ、さらにはマクロ経済データが含まれます。 マーケティング活動を支援するためにデータをどの程度創造的に活用するかは、マーケティング チーム、その方法論、およびツールによって異なります。

データドリブン マーケティングの最終的な目標は、マーケティング パフォーマンスを収集、分析、予測、最適化して、投資収益率を高めることです。 他のすべてを一定に保つと、データを使用することで、マーケティング活動に投資した 1 ドルあたりの収益が増加します。 データ駆動型マーケティングは、イノベーションの機会を指摘しながら、顧客のコミュニケーションとエンゲージメントを改善するのにも役立ちます。

最近の Gartner の調査によると、マーケティング リーダーの約 90% が、マーケティング機能は「顧客ニーズの変化により適応する」必要があると述べています。 ただし、ほとんどの人は、その望ましい適応性を達成するのに苦労しています。 データ主導のマーケティングにより、マーケティング担当者は変化する顧客のニーズにより迅速かつ戦略的に対応できるようになります。 これこそまさに、マーケティング リーダーの 90% が「マーテック、データ、アナリティクス、CX、ロイヤルティを最優先事項」として挙げている理由です。 また、マッキンゼーのレポートによると、データ分析を効果的に使用してマーケティングと販売を推進している企業は、競合他社よりも「平均以上の成長率を達成する可能性が 1.5 倍高い」とされています。

データを活用する理由

この質問に対する最も簡単な答えは、利益を増やすことです。 すべてのマーケティング活動は、売り上げを伸ばし、ビジネスに価値を生み出すことを目的としています。 データを活用することで、顧客のターゲティングの精度が向上し、これらの目標をより迅速かつ費用対効果の高い方法で達成するのに役立ちます。

1.測定

データ駆動型アクティビティの目的は、パラメーターと変数を定量化して測定することです。 まず、データ収集から始めます。 データを収集したら、プロジェクトまたはキャンペーンとの関連性に応じてデータをクリーニングし、適切に保存する必要があります。 データは、そのタイプ (顧客、財務、運用など) または収集方法 (ゼロパーティ、ファーストパーティ、およびサードパーティのデータ) に基づいて分類できます。

最初のステップは、この収集されたデータを説明と分析の目的で使用することです。 これにより、さまざまなメトリックを定量化および測定して、運用コンテキストの広範な概要を取得できます。 通常、指標には、ブランド志向の指標と収益志向の指標の 2 種類があります。

ブランド志向のメトリクスは、ブランドに関する認知度、関連性、差別化に関連する成功を測定します。 これには、Web サイトのトラフィック、ソーシャル エンゲージメント、ブランド検索ボリューム、インプレッションなどのパラメーターが含まれます。 基本的に、これはマーケティング活動の現在の成功と地位を測定するのに役立ちます。

コンバージョン メトリックとも呼ばれる収益指向のメトリックは、ターゲット オーディエンスが実際の顧客にどの程度変換されているかを測定します。 具体的な例には、販売指標、顧客獲得コスト、顧客生涯価値、およびその他の人口統計データが含まれます。 この高品質のデータは、インサイトを生成し、マーケティング活動を最適化するために活用されます。

2.分析

収集および測定するデータには、実装可能な洞察を生み出すために、テクノロジー ツールと人間の介入を適切に組み合わせる必要があります。 方法論に応じて、データを分析するさまざまな方法があります。

重要なキャンペーン KPI などのマーケティング データを分析することで、キャンペーンのパフォーマンスを常に把握できます。 これらの指標を競合他社や過去のパフォーマンスに照らしてベンチマークすることで、現在のマーケティング活動を微調整して、最高の投資収益率を生み出すことができます。

テクノロジー、特に人工知能の進歩により、マーケティング担当者は厳密なデータ分析が可能なツールを手に入れました。 これにより、マーケティング担当者は予測分析を使用して、変化する顧客の行動をより適切に予測し、マーケティング チャネルの使用状況を知らせることができます。

3. 最適化

データドリブン マーケティングの次のステップは、マーケティング活動を最適化するために分析を理解し、実装することです。 データ分析を通じて生成されたフィードバックと洞察は、マーケティング担当者が変化する外部環境をよりよく理解し、それに応じてキャンペーンを微調整して最大の影響を与えるのに役立ちます。

データ分析から得られる予測的な洞察は、効果的なマーケティング戦略を考案するのに役立ちます。 さらに、さまざまなソースからのデータに基づく規範的なモデルを使用して、マーケティング活動を知らせることができます。 たとえば、どの顧客セグメントをターゲットにする必要がありますか? 対象とするオーディエンスのリーチを改善するのに最も効果的なチャネルはどれですか? 顧客が反応する可能性が最も高いのは、どのような種類のコンテンツですか?

また、さまざまな変数とイベントの間の因果関係を推測することもできます。 たとえば、新しいマーケティング キャンペーンを開始してから、利益はどのくらい増加しましたか? 広告費と全体的な利益の間に関係はありますか? これらの推論が必ずしも因果関係にあるとは限りませんが、強い相関関係を理解することで、キャンペーンを最適化して真の可能性を引き出すことができます。

データドリブン マーケティングのベスト プラクティス

マーケティング担当者は、データによって複数の洞察を得ることができますが、データから最大限の情報を得るには、ベスト プラクティスに従うことが不可欠です。 これには、関連データの収集から適切な分析の実行まで、すべてが含まれます。

新しいより良いデータを収集します。 データ駆動型のアクティビティの場合、最も重要な要素はデータそのものです。 方法論がどれほど厳密であるか、技術が革新的であるかに関係なく、古くて無関係で構造化されていないデータを入力すると、常に不正確な結果が生成されます。 さらに、方法論はあらゆる種類の分析にとって重要です。サンプル サイズが小さい、サンプルが偏っているなどの問題は、結果をゆがめ、効果のないキャンペーンにつながる可能性があります。

ビジネス リーダーは、行動傾向や場所に基づく洞察だけでなく、自社の顧客データを補完するために、ビジネス、顧客、競合他社に関するサード パーティの分析を収集することによって、データ収集に「広角なアプローチ」を取る必要があります。」 さまざまなソースからデータを収集すると、分析が充実し、消費者の全体像が得られます。

AI モデルを活用します。 進化し続ける消費者の嗜好によって引き起こされる不安定な環境では、マーケティング担当者が迅速に対応することが重要になっています。 立て続けに仮説を立ててテストし、それに応じてデータを更新することが重要です。 大規模に学習するテクノロジーと組み合わせたアジャイルな運用モデルは、マーケティング担当者がそのような迅速な対応を実装するのに役立ちます。 人工知能モデルは、大量のデータを迅速に処理し、ボラティリティを引き起こす消費者の嗜好の変化を把握し、困難な環境で何が機能し、何が機能しないかを迅速に評価できます。 さらに、これらのモデルに供給されるデータが多いほど、機械学習による自己強化の能力が向上します。

また、AI モデルは、どの市場セグメントが転換の機が熟しており、いつ、どのチャネルを通じて最も容易に顧客を獲得できるかについて、マーケティング担当者の決定を導くこともできます。 この情報により、マーケティング担当者は正確にターゲットを絞ったキャンペーンを開発できます。

データを分析するための一般的なツール

適切なツールを使用してデータを収集および分析することは、データドリブン マーケティングを成功させるために不可欠です。 さまざまなツールがさまざまな目的を果たします。ウェブサイトのデータを集約するものもあれば、キャンペーンを管理したり、AI ソフトウェアを実装したりするものもあります。 以下は、データドリブン マーケティングを成功させるための最も一般的なツールの一部です。

ウェブサイト分析。 Adobe Analytics や Mixpanel などのツールは、Web サイトでのユーザー アクティビティを追跡し、マーケティング担当者がマーケティング キャンペーンが Web サイトのトラフィックやコンバージョンに与える影響を測定できるようにします。

最も人気のある Web サイト分析ツールの 1 つは、Google アナリティクスです。 更新されたバージョンの Google アナリティクス 4 により、マーケターは顧客の行動の変化をよりよく理解できるようになります。 顧客には一意の ID が与えられるため、獲得から維持まで、顧客の行動を個別に追跡できます。 Google アナリティクスは、ターゲットを絞ったマーケティングや検索エンジン最適化 (SEO) にも最適です。

ソーシャル メディア分析。 デジタル マーケティングの急速な進歩と、マーケティング用の新しいソーシャル メディア プラットフォームの採用により、デジタル キャンペーンを追跡することが不可欠です。 Instagram、Facebook、YouTube などの個々のソーシャル メディア プラットフォームは重要な分析を提供しますが、外部ツールを使用すると、1 つのツールで複数のソーシャル メディア プラットフォームを監視することにより、アプローチを一元化できます。

CRM分析。 CRM ツールを使用すると、顧客とビジネスとのやり取りを分析できます。 CRM ツールは、顧客の離職率、ネット プロモーター スコア、保持コスト、更新率などの指標を追跡します。 このデータを収集すると、マーケティング戦略を実装する際に使用できる洞察が得られます。 マーケティング CRM は消費者データも収集し、マーケティング担当者がキャンペーンをカスタマイズできるようにします。

データ集約ツール。 さまざまなツールが重複しているため、マーケターが複数のツールやプラットフォームを使用するのは一般的です。 ただし、これらの複数のツールを 1 つの集中型プラットフォームに統合して、分析を改善することが理想的です。

データドリブン マーケティングは収益に直接影響します

マーケティング手法は、データ駆動型アプローチによって劇的に変化し、これまでマーケティング活動に存在していた当て推量が減少しました。 データは、収集から測定、分析、最適化までさまざまなステップを経て、厳密な洞察を得ることができます。 マーケティング ツールを適切に組み合わせて使用​​することで、ビジネスに価値のある洞察を得ることができます。 現在のデータの使用や AI の活用など、ベスト プラクティスに従うことで、洞察が適切であることを確認します。

迅速で費用対効果の高いデータ駆動型のアプローチにより、ターゲットを絞ったキャンペーンの数を減らしながら、マーケティング活動が投資に対して高い収益を生み出し、会社の利益を増やすことができます。

データドリブン マーケティングの詳細を学ぶためのリソース

実用的なデータは、成功するマーケティング組織の中心です。 それがなければ、マーケターは適切なオーディエンスをターゲットにし、理想的なアカウントとエンゲージすることが困難になります。

チームがデータドリブン マーケティングを改善するのに役立つリソースを次に示します。

• データ ファースト マーケティング: 予算の 30% を無駄にしないための戦略: 基本に焦点を当てることで、マーケティング活動から生成された連絡先とアカウントのデータが、コンプライアンスに準拠し、市場性があり、情報に基づいており、接続され、実用的であることを保証します。 このコミットメントは、私たちの人員、プログラム、および結果を向上させます。
• マーケティング担当者がデータ駆動型のテクノロジ スタックを構築する方法: 現在、プラットフォームによって豊富なデータが提供されているにもかかわらず、断片化やその他の問題が発生する可能性は高くなります。 最適化された技術スタックが役立ちます。
• アイデンティティとアトリビューションは、自社データ戦略を後押しします: キャンペーンのパフォーマンスを正確に測定せずに ROI を改善することはできません。 そのためには、確かなデータと ID が必要です。
• ファースト パーティのデータ収集を最適化する 3 つの方法: デジタル ファーストの世界では、ファースト パーティのデータがこれまで以上に重要になります。