マーケティングにおけるデータ分析のよくある間違いとは?

なぜデータ活用が上手くいかないのか、、、を検証。

マーケティングにおけるデータ活用の重要性が語られる中、データ“活用”を始めてみたが、上手くいっていないというご相談もよく受けます。今回はマーケティング活動におけるデータ活用のよくある間違いをお伝えしたいと思います。

どんな分析を行えば、ビジネス課題が解決できるか分からない

「社内にデータはたくさん蓄積されているけれど、どう役立ててよいか分からない」というお話をよく聞きます。しかしながら、データ分析は、ビジネスにおけるゴールを達成するための手段であり、分析をすること自体が目的ではありません。分析結果をどのように戦略に役立てたいのか目的を設定することが重要です。

データはあるが、どのデータを分析してよいかわからない

「様々なデータが溜まっているが、どのデータを分析してよいか分からない」というご相談もよく受けます。「どのような分析結果を得たいのか」という視点から、最適な分析対象データを選ぶことが重要です。データ分析をプロジェクトとしてとらえ、明確なゴールを設定し、データを選定して行くことが望ましいでしょう。

最適なチャネルからデータを蓄積できていない

「どのチャネルでどのようなデータを蓄積したらよいか分からない」という悩みもよく聞きます。見込み客、顧客に関するデータが様々なチャネルから蓄積できるようになりました。自社のターゲットがどのチャネルに集まって、またそのチャネルからどのようなデータを得ることができ、それをどのように分析して活かすことができるのかを考えた上でデータを蓄積するべきです。
例を挙げると、自社会員に対して電話やメールなどでコンタクトするとき、顧客に応じて最適化したいというニーズのあるクライアント様がいらっしゃいました。そのために、コンタクト方法別の傾向を分析したかったのですが、肝心のコンタクト方法(電話、メール、訪問、来店)のデータが取れていなかったことがわかり分析が行えなかった、というケースが実際に見られます。
将来のデータ活用を念頭に置いた上で、データの蓄積を最適化するべきです。

1回のデータ分析だけで課題を解決しようとする

「データ分析をしたけれども、思った結果が得られなかった」というのもよくあるご相談です。1回のデータ分析だけでビジネスの課題を解決することは不可能です。どのデータを分析することが最適なのか、より良い分析対象データはあるのか、また分析方法は最適であったのか検証し、実際の業務を効率化するためのアウトプットを精査し、業務のPDCAを改善できるようにしていくことが重要です。です。

精度の低いデータが混在している

「データ分析をしたけれど、思った成果が得られなかった」というお話もよく聞きます。データ分析をするには、分析するためのデータがある一定量蓄積されていなければなりません。しかしながら質の悪いデータを大量に分析しても意味がありません。例えばよくあるデータの質の悪さには以下があります。

‐データ整備における問題
・データの重複がある
・フォーマットが標準化されていない(半角・全角の統一、不要なスペースの削除が必要)

‐内容面
・情報の正確性
・情報の鮮度

技術的なものに関してはデータクレンジングをすることができます。また内容面に関してはデータのソース、そして集め方を見直す必要があるでしょう。

データ分析を行うにはある程度の量のデータが必要ですが、質の悪いデータから誤った結論を得て、それを基に戦略を立てても意味はありません。日ごろから精度の高いデータが蓄積できるようにしておくことも重要でしょう。

分析にはどの位のデータが必要なのか?

これも弊社がよく受ける質問です。一般に、数百件程度のデータ量でも、条件によっては解析可能です。必要なデータ量は「解析内容や細分化の粒度による」ところが大きく、「これだけのデータ量があれば有意」というのは難しいのが実情です。

弊社のデータサイエンティストが個別にカウンセリングをしております。是非お気軽にご相談ください。

まとめ
  1. 分析結果をビジネス戦略にどのように役立てられるかという観点が重要。はじめにデータ活用の目的を設定する必要がある。
  2. 「どのような分析結果を得たいのか」という視点から、最適な分析対象データを選ぶことが重要。
  3. 自社のターゲットがどのチャネルに集まって、またそのチャネルからどのようなデータを得ることができ、それをどのように分析して活かすことができるのかを考えた上でデータを蓄積するべき。
  4. どのデータを分析することが最適なのか、より良い分析対象データはあるのか、また分析方法は最適であったのか検証し、運用で成果を得るために改善することが重要。
  5. 日ごろから精度の高いデータが蓄積できるようにしておくことも重要。
ビジネスゴールに合っていないデータ分析を行うことはリソースの無駄になるだけでなく、最適でない分析結果から導かれた戦略は事業にマイナスな影響を与え兼ねません。弊社では、企業様のビジネスゴールに合わせたデータ分析をカウンセリングから行いご提案しております。是非お気軽にご相談ください。
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bodais taro
【アイズファクトリー データサイエンティスト】
主に大手飲料メーカー、通信会社などを担当。
データ解析実績多数。
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