自社にとって最適な顧客データ分析とは何か?を検証

マーケターに求められているのは、市場の変化を常に戦略に反映し、ROIを改善することです。しかしながら、ビッグデータの波により、マーケターに求められる能力も変化しつつあります。
英国のリサーチによるとデジタルマーケティングの時代においてマーケターに求められるスキルはデータ分析力だと7割以上の人が応えています。これはソーシャルメディアスキル(65%)、Web開発のスキル(31%)を多く超えています。(参照:Charity Digital News)

また現在、世界で約2.5兆バイト(参照:IBM)のデータが毎日蓄積されていると言われており、IoTが進むにつれその数は益々増えて行くと思われます。
今日はマーケティングにおけるデータ分析の領域にはどのようなものがあるのか検証したいと思います。

顧客について知ることの重要性


マーケティングにおけるデータ分析のコアとなるのは顧客データです。しかしながら、そもそもなぜ顧客について知ることが重要なのか考えてみたいと思います。
デジタルマーケティングの時代において購入までのプロセスが複雑化する中、見込み客に対して摩擦なく利便性の高い購入に至るまでのプロセス、すなわちカスタマージャーニーを提供することが求められるようになりました。購入までの各ステージにおける顧客とのコミュニケーションをパーソナライズすることが重要となり、そのためには顧客を知ること、つまり顧客データの分析が必要なのです。

データ分析の重要性とその目的


顧客データ分析の目的は一言で言うと「マーケティング活動におけるPDCAを改善すること」にあります。データの精度がよければ、それに基づいて行われる意思決定は当然確度が上がります。
以前は顧客に関するデータは量的にも深さ的にも限りがあり、その限界をマーケターの“勘”で補っていたとも言えます。しかしながらデジタルマーケティングが拡大するにつれ、様々なタッチポイントで蓄積される顧客データが量的にも深さ的にも急激に高まりました。精度の高い顧客分析をするのに十分なデータが集まるようになったのです

自社にとって必要な顧客データ分析とは何かを考える


その一方で、データの全体量だけでなく、領域も広がり、どの顧客データを何の目的で分析すればよいのか、手の付け所と方向性で悩まれている方も少なくありません。
以下が主な顧客データ分析の例です。

【顧客データ分析の領域例】


・デモグラフィック・サイコグラフィック分析⇒ペルソナを構築する。
・優良顧客の分析⇒2割の利益を生んでいる顧客のインサイトを把握する。(2:8の法則)
・購買履歴の分析⇒顧客が興味のありそうな製品、サービスを把握する。(アップセル、クロスセル)
・既存リードの分析⇒ポテンシャルの高い見込み客、営業先を洗い出す。
・コンバージョン率の分析⇒どのコンテンツが見込み客をファネルの次のステージに進めたか、もしくは購入につなげたかを把握する。
・テキストデータ分析⇒ソーシャルメディア上のブランドや製品に関するポジティブ、ネガティブなコメントから顧客、見込み客のブランドに対する要望を把握する。
・購入金額の分析⇒見込み客が製品やサービスにどのくらいの金額まで使うかを把握する。
など
・環境要因の分析⇒購買につながった環境(地理的情報、時間、天気など)を知る。
・顧客の行動分析⇒顧客のエンゲージメントが深まった時、またはリードから外れた時を把握する。

顧客データ分析には、以上のように様々な領域があります。いずれにしても、どの顧客データを分析することが、自社のマーケティング活動におけるPDCAを上げることにつながるか戦略を練り、分析するべきデータを選定して行くことが重要です。
まとめ
  1. デジタルマーケティングの時代において購入までのプロセスが複雑化する中、見込み客に対して摩擦なく利便性の高い購入に至るまでのプロセス、すなわちカスタマージャーニーを提供することが求められるようになった。
  2. 顧客データ分析の目的は一言で言うと「マーケティング活動におけるPDCAを改善すること」。
  3. デジタルマーケティングが拡大するにつれ、様々なタッチポイントで蓄積される顧客データが量的にも深さ的にも急激に高まった
  4. 精度の高い顧客分析をするのに十分なデータが集まるようになった。
  5. どの顧客データを分析することが、自社のマーケティング活動におけるPDCAを上げることにつながるか戦略を練り、分析するべきデータを選定して行くことが重要。
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bodais hanako

マーケター
【アイズファクトリー マーケター】
主にダイレクトマーケティング会社の顧客分析を担当。
データ分析実績多数。
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