データベースマーケティングとは？ - 定義からメリット・成功のポイント･実施手順・活用事例まで徹底解説 -
データベースマーケティングとは、顧客属性や購買履歴、Web上の行動データを一元管理・分析し、ターゲットに最適化されたマーケティング施策を実行する手法です。
本記事では、CRMとの決定的な違いや、データ分析によるマーケティング精度の向上、具体的な実施手順と成功事例を、データ活用コンサルタントの視点で解説します。
データベースマーケティングの定義
ここでは、データベースマーケテイングの基礎知識として、以下の2つを解説します。
-
- データベースマーケティングとは
- CRMとの違い
表1. データベースマーケティングの定義
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| データベースマーケティングとは | 顧客属性や購買履歴などのデータを分析し、ターゲットに合わせた効率的なマーケティング活動を行うこと。 |
| CRMとの違い | CRMは顧客との関係性「維持・管理」に主眼を置くのに対し、データベースマーケティングは蓄積データを用いた「分析・戦略立案」に主眼を置く。 |
それでは、1つずつ解説していきます。
データベースマーケティングとは
基礎知識の1つ目は、データベースマーケティングの意味です。
データベースとは、コンピュータ上で使用可能な状態で一元保管されているデータのことを意味します。マーケティングで用いるデータは、顧客属性データ、購買データ、顧客行動データの3つに大きく分類できます。以下の表でまとめます。
表2：データベースに保存されるマーケティング関連データの種類
| データ種別 | 内容 |
|---|---|
| 顧客属性データ | 顧客の性別・年齢・住所など |
| 購買データ | 顧客の商品購入日・購入金額など |
| 顧客行動データ | 商品購買行動・Webサイトの閲覧・検索履歴など |
そのため、データベースマーケティングは「顧客属性や購買履歴などを分析し、ターゲットに合わせた効率的なマーケティング活動を行うこと」と、定義できます。
CRMとの違い
基礎知識の2つ目は、CRMとの違いです。
CRM（Customer Relationship Management）とは、データベース上に顧客属性やアプローチ履歴を記録して管理する仕組みやシステムを意味します。CRMを用いることで、それぞれの顧客に適した対応が容易になり、長期的に良好な関係を構築できるでしょう。
良好な関係の構築は顧客満足度の向上につながり、アップセルやクロスセルなどで顧客単価向上にも繋がります。
一方、データベースマーケティングでは、CRMなどで蓄積した膨大なデータをもとにマーケティング施策を最適化する取り組みを指します。そのためデータベースマーケティングは、マーケティング戦略立案に活用できます。
データベースマーケティングのメリット
ここでは、データベースマーケティングのメリットとして、以下の3つを解説します。
表3. データベースマーケティングのメリット
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| マーケティング精度の向上 | 顧客データ分析により、ニーズが発生するタイミングや関心事を把握し、機会損失を減らしつつ最適なアプローチが可能になる。 |
| データ分析の効率化 | データ管理やターゲット抽出にかかる工数を削減し、精度を高めることで効率的なアプローチを実現する。 |
| 既存顧客との関係性強化 | データの一元管理により部門間の情報共有をスムーズにし、一貫した接客でロイヤリティを高め、競合への流出を防ぐ。 |
それでは、1つずつ解説していきます。
マーケティング精度の向上
メリットの1つ目は、マーケティング精度の向上です。
例えば、顧客属性や購買データなどをデータベース化することで、属性ごとに関心があることやまだ利用していないサービスを推測できます。これにより、より高い精度でアプローチ内容を絞ることができます
また、顧客の行動データをデータベースマーケティングで分析することで、顧客ニーズが発生するタイミングを的確に捉えることができます。これにより、機会損失を軽減できるでしょう。
効率化
メリットの2つ目は、効率化です。
データベースを運用することで、データ管理や最適なターゲットの抽出に関わる工数を削減できます。また、データを蓄積してその精度を上げることで、属性ごとに効率よくアプローチできる可能性が高まるでしょう。
既存顧客との関係性強化
メリットの3つ目は、既存顧客との関係性強化です。
既存顧客との関係性強化には、きめ細やかなサービスで顧客ロイヤリティを高めることがポイントです。それには、データベースマーケティングが役立ちます。
例えば、データベースで顧客情報の一元管理を行うと、社内全体で情報共有が容易になるため、部門間での情報の偏りをなくして一貫性のある接客が可能になるでしょう。
顧客に「この会社は自分のことを知ってくれている」と認知してもらうことは、競合他社に目移りすることも防止できるでしょう。
以上の理由から、データベースマーケティングを用いることで、既存顧客に対してきめ細やかなサービスを行い、既存顧客との関係性強化を期待できるのです。
データベースマーケティングを成功させるポイント
ここでは、データベースマーケティングを成功させるポイントとして、以下の2つを解説します。
表4. データベースマーケティングを成功させるポイント
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 目的に合致したデータの収集・選択 | 短期的成果（直近リピート）か長期的成果（関係強化）かによって、必要なデータは異なるため、目的に合わせた取捨選択が必要。 |
| 適切なセグメンテーションとアプローチ | 顧客属性に応じたアプローチを行い、実行後は結果を検証・チューニングすることで継続的に改善する。 |
それでは、1つずつ解説していきます。
目的に合致した種類のデータを収集・選択する
ポイントの1つ目は、目的に合致した種類のデータを収集・選択することです。
どのデータをどう活用するか不明確なままデータベースマーケティングを始めても、マーケティング施策立案に役立たちません。そのため、目的に沿ってデータを取捨選択することが大切です。以下に、データの取捨選択の例を表にまとめます。
表5：データの取捨選択の例
| 重視する成果 | データの選択方針 |
|---|---|
| 短期的成果を重視 | ・リピート顧客の直近データのみ抽出する |
| 長期的成果を重視 | ・リピート顧客以外のデータも取り入れる ・過去の購買履歴やニーズ・動向が把握できるデータも対象とする |
ポイントの2つ目は、収集したデータの適切なセグメンテーションとアプローチです。
データベースにはさまざまな顧客のデータがあります。顧客をどのように分類し、何を訴求するかといった組み合わせは無数に考えられますが、顧客の属性に応じてアプローチ方法を変えることが重要です。
また、実行後の結果を検証し、セグメンテーションや活用するデータの種類をチューニングしていくことも重要です。反応が思わしくない場合には、セグメントやアプローチが間違っている、もしくはデータベース自体が陳腐化しているなど要因を特定し、継続的に改善していきます。
データベースマーケティングの実施手順
ここでは、データベースマーケティングの実施手順として、以下の3つを解説します。
表6. データベースマーケティングの実施手順
| Step | 項目 | 内容 |
|---|---|---|
| 01 | データ収集 | 属性・購買データ・取引実績・閲覧データを、顧客単位でオンライン・オフライン横断的に紐づけて収集する。 |
| 02 | データ分析 | クラスター分析、デシル分析、RFM分析などの手法を用いて顧客をグループ・ランク分けし、ビジネス課題を明確にする。 |
| 03 | 施策立案 | 分析結果をもとに、クーポン配布、DM送付、アップセル・クロスセルの提案など、セグメント別に最適化した施策を実施する。 |
それでは、1つずつ解説していきます。
Step01.データ収集
実施手順の1つ目は、データ収集です。
データベースマーケティングは、データを収集しないと始まりません。以下に、データベースマーケティングで集めるべき、代表的なデータの例を示します。
-
- 顧客属性（年齢・連絡先など）
- 購買データ（購入商品・購入金額など）
- 自社との取引実績
- Webサイトやアプリなどの閲覧データ
これらのデータは、属性だけでなく、オンライン・オフラインをまたがる購買・行動を顧客ごとに紐づけた状態にしておくことが後の工程にとって非常に重要です。
Step02.データ分析
実施手順の2つ目は、データ分析です。
顧客データを分析し、セグメント（共通点をもつグループ）分けを行うものです。分析手法は多数存在しますが、ここでは以下の3種類を表にまとめます。
表7：データ分析手法の主な例
| 分析手法 | 内容・活用方法 |
|---|---|
| クラスター分析 | ・顧客を大きなグループに大別したうえで、さらに行動パターンなどの類似する特徴で再分類する。 ・より詳細なターゲット設定が可能になる。 |
| デシル分析 | ・購入履歴データから、顧客を購入金額が高い順番に10個のランクに分ける。 ・各グループの売上構成比などを分析することで、優良顧客の特定やマーケティング施策の優先順位付けに活用できる。 |
| RFM分析 | ・以下の3つの指標を用いて、顧客をグループ・ランク分けする。 ○R：Recency（直近の購入日） ○F：Frequency（購入頻度） ○M：Monetary（累計購入金額） ・優良顧客・休眠顧客・新規顧客の可視化に活用できる。 |
データ分析の目的や活用できるデータによって、最適な分析手法は異なります。そのため、データ分析を行う際には、データ自体とデータ分析手法、さらには現在行っているビジネスへの理解が重要になるでしょう。
Step03.施策立案
実施手順の3つ目は、施策立案です。
顧客データの分析結果を参考にして、セグメントごとに最適な施策を立案・実施します。例えば、以下の施策が考えられるでしょう。
-
- 購入頻度や額が多い顧客に対し、特別割引クーポンを配布することで顧客ロイヤリティを向上させる
- 休眠顧客に対してDMを送付することで、購買意欲向上を図る
- 使用頻度が高い顧客に対し、アップセルやクロスセルを提案して、単価向上を目指す
データベースマーケティングの活用事例
ここでは、データベースマーケティングの活用事例として、以下の2ケースを解説します。
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- 家電メーカ
- 生命保険会社
家電メーカ
活用事例の1つ目は、家電メーカにおける事例です。
この家電メーカでは、これまで販売店経由で商品を販売してきました。しかし、販売店を経由するために、自社が直接見込み客を捉えられていないことに課題を感じていました。
そこで、自社で見込み客の顧客像や行動を可視化したうえで、見込み客を育成して販売店に送客するために、データベースマーケティングを活用することにしました。
この家電メーカは、自社Webサイトの閲覧履歴やサービス来歴情報などを一元管理しました。Treasure Data CDPで収集した約300万人以上のデータを活用して、マーケティング施策や新規ビジネス創出などに活用することにしたのです。
データベースマーケティングを活用することで、認知からコンバージョンまでのプロセスが、より緻密に効果検証できるようになりました。今後は、研究データなどを自社で統合し、販売店を支援するデータ提供を目指したいとのことです。
生命保険会社
活用事例の2つ目は、生命保険会社における事例です。
この生命保険会社では、新規開発した手ごろな価格の保険商品で獲得したデータを活用して、主力商品である生命保険へのナーチャリングを行うことで、従来のマスマーケティングではリーチが難しい若い世代の契約者数の増加および新規のリード獲得を目指しました。
データベースマーケティングを通じて、顧客ごとの属性やライフステージを踏まえた商品・チャンネルへのトスアップを実施しています。
顧客接点を多数確保した上で、それらに対して継続的にアプローチを作り続けています。そして、生命保険の加入意識が高まったタイミングを捉えて、最適なチャネルから最適な商品を提案するという仕組みを構築しています。
よくある質問（FAQ）
Q1: データベースマーケティングとCRMは何が違うのですか？
A1: CRMは顧客情報やアプローチ履歴を「管理」し、個々の顧客との良好な関係を維持することに主眼を置きます。一方、データベースマーケティングは、CRM等で蓄積した膨大なデータを「分析」し、マーケティング戦略や施策を最適化することに主眼を置く点が異なります。
Q2: データベースマーケティングを成功させるコツは何ですか？
A2: 目的を明確にすることです。短期的成果（リピート重視）か、長期的成果（関係強化重視）かによって、収集・分析すべきデータの種類や優先順位が大きく変わるため、目的に合わせてデータの取捨選択を行うことが成功の鍵です。
Q3: 初心者がまず取り組むべき手順は何ですか？
A3: データの収集・統合が最優先です。属性データだけでなく、オンライン・オフラインの行動データを顧客IDで紐づけて一元管理できる基盤を整えることが、その後の分析と施策立案を成功させるための必須プロセスとなります。
まとめ
データベースマーケティングを行う際には、目的を明確にすることが大切です。目的を明確にすることで、必要なデータや分析手法を絞り込んでいくことができます。
また、データベースマーケティングを用いることで、セグメントごとに最適な施策を立案できるため、マーケティングの効果的な展開が期待できます。具体的なデータベースマーケティングの活用事例は、この記事を参考にしてみてください。
なお、インキュデータは顧客データ統合基盤の導入やデータ活用に強みを持ったデータコンサルティングファームです。顧客データを活用してデータベースマーケティングを高度化したい方は、ぜひ一度ご相談ください。
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