データマーケティングとは？注目される背景・活用メリット・進め方・成功させるポイントを中心に詳しく解説！ -

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近年、デジタル技術の進展に伴い、「デジタル活用」や「DX」などのフレーズが頻繁に耳に入るようになりました。このデジタル変革の中心には、データとその活用が位置づけられています。そこで登場するのが「データマーケティング」です。

しかし、「データマーケティング」と言われてもデジタルマーケティングとの違いやメリットなど明確にわからない方も多いのではないでしょうか。

そこで今回は、データマーケティングがなぜ注目されているのか、その活用メリット、正しい進め方、そして成功の鍵となるポイントを詳しく解説します。

データマーケティングとは？

データマーケティングは、近年のビジネスの中で急速に注目される手法となっています。これは、消費者の心理や行動の情報をデータとして収集・分析することで、より的確なマーケティング戦略を策定するための方法です。

従来のマーケティングは直感や経験に基づく部分が大きかったのですが、データマーケティングは科学的アプローチを持って消費者のニーズや欲求を理解します。例えば、ウェブサイトの訪問者の行動データや、購入履歴、ソーシャルメディア上の反応など、さまざまなデータを基にして消費者の趣向や行動傾向を把握します。

これらのデータをもとに、どのような商品やサービスが求められているのか、どのような広告が効果的であるのか、といった点を詳細に分析します。その結果をもとに最適化されたマーケティング戦略を実行することで、企業はより高いROI（投資対効果）を実現できるようになります。データマーケティングは、今後その重要性を増していくでしょう。

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データマーケティングの関連用語

ここでは、データマーケティングの関連用語について解説します。

• • データドリブンとの違い
  • デジタルマーケティングとの違い

それでは、1つずつ解説します。

データドリブンマーケティングとの違い

データマーケティングは、データを中心としてマーケティング戦略を策定する手法であり、「データドリブンマーケティング」とも称されます。ここでの「データドリブン」とは、文字通り「データに駆動される」や「データに基づいて行動する」という意味を持ちます。この言葉は単体で使われることは少なく、多くの場合、何らかのアクションや戦略を示す言葉と組み合わされて使用されます。例えば「データドリブンマーケティング」の場合、データを元にマーケティング活動を実施することを強調しています。

まとめると、データマーケティングとデータドリブンマーケティングはどちらもデータを基盤として最適なマーケティング戦略を追求する考え方を示しています。そして、この手法は「データを重視する」や「データを中心とした」マーケティングという意味合いで広く認識されています。

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デジタルマーケティングとの違い

デジタルマーケティングは、デジタルデータの活用やデジタル技術を用いたマーケティング手法を指します。具体的には、Webサイト、Web広告、SNSなどのデジタルデータを利用した戦略や、メールマガジン配信、Web広告運用などのデジタル技術を駆使するマーケティングが挙げられます。

一方、データマーケティングは、オンライン・オフラインを問わずさまざまなデータを活用したマーケティングです。例としては、紙のアンケートでデータ収集を行うことやチラシ配布などのオフライン施策も含まれているのが特徴です。一方で、デジタルマーケティングはオフライン施策は含まれません。

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データマーケティングが注目される背景

ここでは、データマーケティングが注目される背景について解説します。

• • デジタル技術の発展
  • 顧客行動の多様化・複雑化

それでは、1つずつ解説します。

デジタル技術の発展

デジタルテクノロジーの進歩により、企業のデータ活用が加速しています。特に、顧客に関する情報のデータ収集は以前よりもはるかに手段が増えています。

具体的には、WebサイトやSNS、アプリといったオンラインツールからの情報収集はもとより、近年ではビーコンを利用して、物理的な店舗での来店情報も取得できるようになりました。

この結果、顧客の購買行動や行動パターンといったさまざまなデータが蓄積されるようになり、それらの情報を活用したビジネス戦略のニーズが急増しています。企業は、より的確で効果的なマーケティングやサービス提供を実現するため、これらのデータの解析と活用を積極的に進めているのです。

顧客行動の多様化・複雑化

近年、顧客のニーズは多様化し、情報収集の手段も変化しています。かつては電車の中づりや新聞・雑誌の広告、看板などのオフラインメディアが主流でしたが、今では検索エンジン、SNS、動画広告などのオンラインメディアが情報の主要な源となっています。

また、顧客は購入や問い合わせをする前に、さまざまな情報ソースを経由し、多岐にわたるプロセスを辿ることが一般的です。このような顧客の複雑な動向を的確に捉え、それぞれのステップや検討フェーズに合わせたアプローチを行うため、データマーケティングが重要となっています。

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データマーケティングの活用メリット

ここでは、データマーケティングの活用メリットについて解説します。

• • 効率的にサービス・商品を販売できる
  • カスタマーエクスペリエンス（CX）の向上に寄与
  • 業務の属人化防止
  • 顧客との良好な関係構築

それでは、1つずつ解説します。

効率的にサービス・商品を販売できる

データマーケティングの活用メリットの1つ目は、効率的にサービス・商品を販売できることです。

従来の一般的なマーケティング手法では、幅広い顧客層を対象としてアプローチを行うため、必ずしも効果的でない場合がありました。

しかし、データマーケティングにより収集される情報は、顧客の実際の行動や好み、購買履歴など具体的なデータに基づいています。これにより、顧客の真のニーズを深く理解し、そのニーズに応じた商品やサービスを提供することが可能となります。結果として、マーケティング施策の無駄なコストを削減し、より効果的な販売戦略を展開できるのです。

カスタマーエクスペリエンス（CX）の向上に寄与

データマーケティングの活用メリットの2つ目は、カスタマーエクスペリエンス（CX）の向上に寄与できることです。

データマーケティングは、顧客から収集したデータを元に、その顧客の好みや興味、行動パターンなどを詳細に把握できます。この情報をもとに、顧客一人一人に合わせたパーソナライズされたアプローチやコンテンツ提供が可能となります。例えば、過去の購買履歴や閲覧履歴に基づき、顧客が次に関心を持ちそうな商品を推薦するなどの施策が考えられます。

このようなパーソナライズされたアプローチは、顧客にとって非常に魅力的であり、その結果としてカスタマーエクスペリエンス（CX）も向上します。カスタマーエクスペリエンス（CX）の質が高まることで、顧客のロイヤリティや満足度が上がり、継続的な関係性の構築やリピート購入の促進が期待できます。

業務の属人化防止

データマーケティングの活用メリットの3つ目は、業務の属人化防止です。

従来のマーケティング手法では、個人の経験や勘に大きく依存することが一般的でした。これは、特定のマーケティング担当者やチームが持つノウハウや経験に極度に依存する状態を生み出し、その人材が不在となると効果的なマーケティングが難しくなるリスクをはらんでいました。

データマーケティングの活用によって、客観的なデータに基づく意思決定が可能となります。これにより、経験や勘に頼ることなく、データに基づいた確固とした根拠をもってマーケティング戦略を策定できるようになりました。結果として、マーケティングの実務経験が浅い担当者でも、データを活用して効果的な意思決定を下すことが可能となり、業務の連続性や効率性が向上します。

顧客との良好な関係構築

データマーケティングの活用メリットの4つ目は、顧客との良好な関係構築が実現できることが挙げられます。

まず、データマーケティングを取り入れることで、顧客の好みや行動、購買履歴など、多岐にわたる情報を精緻に把握できます。このデータを基にした分析により、顧客に合わせた最適な商品やサービスの提供、タイミングを見極めたコミュニケーションの実施が可能となります。

次に、一貫性のあるアプローチが可能になります。データを活用することで、顧客が期待する価値を継続的に提供できます。顧客は一貫した接客や価値提供を受けることで、ブランドや企業への信頼感を高めます。この一貫性は、長期的な関係性を築く上で非常に重要です。

また、データマーケティングは迅速なフィードバックを得ることも可能にします。これにより、顧客の要望や不満点を速やかに察知し、適切に対応できます。この対応の速さも、顧客との信頼関係に寄与します。

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データマーケティングに活用できるデータの種類

ここでは、データマーケティングに活用できるデータの種類について解説します。

• • 自社で収集した1stパーティデータ
    
  • パートナー企業からの2ndパーティデータ
    
  • 第三者による3rdパーティデータ

それでは、1つずつ解説します。

自社で収集した1stパーティデータ

1stパーティデータとは、企業が顧客と直接の関係を通じて取得したデータのことです。例として、Webサイトのユーザログや購入履歴などが挙げられます。このデータを分析することで、顧客の趣味や行動パターンを理解できます。特に、自社サイトやサービスから直接得られる情報であるため、収集が容易です。

オンラインでは解析ツールを使用してデータを得ることができ、オフラインの場合は、会員登録やスタンプカードなどを利用してデータを集めることが一般的です。この1stパーティデータは、過去の軽微な購入履歴やサイト閲覧のみの顧客へのアプローチにも有効であり、企業と顧客との関係強化に寄与します。

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パートナー企業からの2ndパーティデータ

2ndパーティデータとは、他社から取得するデータであり、内容自体は1stパーティデータと同じですが、自社で直接収集したものではない点が特徴です。企業間の合意によって取得が可能となり、マーケティング活動の対象範囲を拡大する際に役立ちます。

例えば、自社の顧客以外にDMを送信するような場面で利用されています。しかし、このようなデータの活用には慎重に行う必要があります。昨今関連法令やガイドラインに準拠し、ユーザに明確に説明した上で適切に取得をすることが求められています。また、適切な手段によって取得をしないケースでは、法令違反になるばかりか、企業の信頼が損なわれる恐れもあります。

第三者による3rdパーティデータ

3rdパーティデータは、自社や取引先からの情報ではなく、第三者が収集したデータを指します。データマーケティングでは、DMPで利用できるデータを指す場合もあります。これには、行政や調査会社が提供する人口、地価、平均年齢、デモグラフィックデータなどの情報が含まれます。

1stや2ndパーティデータとの大きな違いは、自社の購買履歴とは無関係な一般的な情報であることです。このデータは、新規市場の開拓やペルソナ設定に役立ちます。特に、購買を検討する前の顧客層へのアプローチにおいて、自社以外の接点における顧客の属性や行動が把握できる3rdパーティデータの活用は非常に重要となります。

ターゲットとする層の性別やライフスタイルの把握に基づいて、より効果的なマーケティング戦略を構築するための情報源として利用されます。

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データマーケティングの進め方

ここでは、データマーケティングの進め方について解説します。

• • 目的の明確化
  • データの収集
  • データの分析
  • 解決策の作成・実行

それでは、1つずつ解説します。

目的の明確化

1つ目のステップは、目的の明確化です。

データマーケティングの活動は情報の収集や分析、その活用と多岐にわたりますが、具体的な目標がないまま進めてしまうと、どのデータに注目すべきか、どのようにそれを活用すべきかが曖昧になり、効果的な施策が打てなくなってしまいます。

例えば、新商品の売上向上を目指すのか、既存顧客のロイヤリティを高めるのか、あるいは新しいターゲット層の獲得を目指すのか。それぞれのゴールによって必要とされるデータやアプローチは異なります。

明確なゴールを設定することで、その目標に合わせた適切なデータの収集や分析方法を選ぶことができ、結果的にデータマーケティングの効果を最大化することが可能となります。従って、失敗を避けるための最初の一歩は、目的の明確化にあります。

データの収集

2つ目のステップは、データの収集です。

膨大なデータ全てを無差別に収集しようとすると、データの管理や解析にかかる工数は極端に増大し、効率的なマーケティング活動の妨げとなってしまいます。

そこで大切なのが、「目的に応じたデータの収集」です。例えば、新規顧客獲得を目指す場合、既存顧客の詳細な購買履歴よりも、新規顧客の興味・関心や動向に関するデータが重要となるでしょう。逆に、既存顧客のリピート率を上げる目的なら、その顧客の購買履歴やフィードバックが必要です。

データの分析

3つ目のステップは、データ分析です。

分析とは、蓄積した情報の中から有意義な知見を引き出し、企業の課題や問題点を明らかにするための活動を指します。まず、収集したデータを基に現状の状態やトレンドを把握します。それにより、ビジネス上の課題や問題点が浮き彫りになることが期待されます。例えば、特定の商品の売り上げが低下している場合、その原因は何か、顧客のニーズが変わったのか、あるいは競合他社の動きが影響しているのかなどを洗い出します。

解決策の策定・実行

4つ目のステップは、解決策の策定・実行です。

ここでのステップは、分析によって明らかになった課題やインサイトをもとに、具体的なアクションプランを策定することになります。

しかし、分析が終わってから計画をゼロから考えるのでは効率的ではありません。最初の「目的の明確化」の段階で既に仮説が設定されているはずです。この仮説は、最初に設定した目的に対する取り組み方や考えられる結果の予測です。

分析結果をもとに、この仮説を検証します。そして、検証の結果に基づいて、仮説に対するアプローチや施策を軌道修正していく必要があります。つまり、分析によって得られた知見を元に、初めに立てた仮説や計画をより具体的で精緻に調整・改善することがこのステップでは求められます。

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データマーケティングを成功させるポイント

ここでは、データマーケティングを成功させるポイントについて解説します。

• • データ収集の目的の明確化
  • データ分析に精通した担当者のアサイン
  • データマーケティングツールの活用

それでは、1つずつ解説します。

データ収集の目的の明確化

データマーケティングを成功させるポイントの1つ目は、データ収集の目的の明確化です。

前述したようにデータを収集する際には、明確な目的を設定することが重要です。目的がないと、適切なデータ収集がなされず、手間やコストが無駄になる恐れがあります。例として、自社商品の認知度を上げる場合、ディスプレイ広告の表示数を取得し、このデータを基に成果を予測するという方針が考えられます。

このように目的を定めることで、必要なデータとその分析方法が明確になるため、効率的なデータ収集が可能となります。無駄なコストを避けるためにも、目的の明確化が不可欠です。

データ分析に精通した担当者をつける

データマーケティングを成功させるポイントの2つ目は、データ分析に精通した担当者をアサインすることです。

データ分析は単にツールを持つだけでは十分ではありません。ツールの使いこなしや分析スキルが必要で、一人での担当は困難な場面も多いです。効果的なデータマーケティングのためには、専任の担当者や分析のスキルを持つ者が不可欠です。

さらに、データサイエンティストでもビジネスの知識を持つことが重要です。このような複合的なスキルを持つ人材の育成は、データ活用の長期的成功のために考慮すべき点となります。

データマーケティングツールの活用

データマーケティングを成功させるポイントの3つ目は、データマーケティングツールの活用です。

データマーケティングツールは、工数の削減や売り上げの増加といった効果をもたらす重要な手段となっています。以下、主要なツールの特長を紹介します。

MA（マーケティングオートメーション）	・自動化されたマーケティング活動を実現し、効率的な顧客獲得や育成をサポート。 ・ユーザの行動履歴に基づき、タイムリーなコンテンツ配信が可能。
SFA（営業支援ツール）	・営業活動を効率化し、成果を最大化。 ・営業員の日常タスクの自動化や顧客情報の一元管理が実現できる。
CRM（顧客関係管理）	・顧客情報の収集・管理を一元化し、顧客との関係を深化させるためのツール。 ・購入履歴や接触履歴を活用して、顧客とのコミュニケーションを最適化。
CDP（顧客データプラットフォーム）	・顧客の行動データを集約し、マーケティング活動のための深い洞察を提供する。 ・オンライン・オフラインのデータを統合して、多面的に顧客像を描き出す。
BI（ビジネスインテリジェンス）	・ビジネスデータを活用して、経営判断のための情報を提供する。 ・データの視覚化や分析により、迅速な意思決定をサポート。

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まとめ

本記事では、データマーケティングの注目される背景・活用メリット・活用できるデータの種類・進め方を中心に解説しました。

データマーケティングは、個人の主観や感覚に頼るのではなく、客観的なデータに基づき判断を下す手法です。デジタル技術の進化により、顧客の行動パターンはより複雑となっており、この多様な情報を正確に捉え、適切なマーケティング施策を展開することが求められます。

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