データドリブン・マーケティングとは？マーケティングオートメーションの成功事例

author マーケティングチーム

date 2019.03.01

update 2024.06.19

データドリブン・マーケティングとは

「◯◯ドリブン」という言葉は「◯◯駆動の」という意味を表します。データドリブンのほかにもユーザードリブン、データドリブンでいえば「データ駆動の」ということですね。つまり、計測・集計されたデータを元にしたオペレーションのことを指すのです。

「データドリブン・マーケティング」という言葉は「データを元にしたマーケティング」となり、集められたデータを解析して客観的な判断に基づいてマーケティングを行うことを意味します。

従来、日本の営業やマーケティングは人と人が繋がることで成立していました。とくに、営業は自分の足で企業訪問を繰り返し、新規開拓をするのが当たり前という時代もありました。しかし、マーケティングオートメーションが登場してからは、手当たり次第に営業をかける手法は過去のものとなりつつあります。なぜ、マーケティングオートメーションがここまで浸透してきているのでしょうか。

データドリブン・マーケティングのメリット

データドリブン・マーケティングでは脱属人的な手法であることが大きなメリットです。データドリブン・マーケティングなら、データという客観的な要素を元に意思決定をすることができるので、誰でも同じようなオペレーションが可能になります。

従来は営業マンがマーケティングも営業も兼務しながら新規開拓を行い、商談をまとめていました。しかし、この方法は非常に効率が悪いだけでなく、営業マン個人の能力に大きく依存してしまうところが大きいのです。

営業部にはいつも「エース」がいる一方で足を引っ張る「お荷物」もいました。映画やドラマでも「うだつの上がらない営業マン」という描写はよく登場します。しかし、こういった営業スタイルは組織として見た時に問題を抱えていることがわかります。

「エース」が病気や怪我で離脱してしまった場合、その営業部は機能しなくなる可能性が高いということです。そこで、データドリブン・マーケティングで、数値化されたデータを元にマーケティング活動をすることで「誰でも」「同じように」成果を上げることができるようになります。

データドリブン・マーケティングで求められるスキル

データドリブン・マーケティングでは以下のスキルが求められます。

自社ビジネスの知識
ロジカルシンキング
データ分析スキル
統計学
マーケティングスキル
データベース及びデータ処理スキル

データドリブン・マーケティングは単純にデータがあれば成立するわけではありません。自社のビジネスを深く理解し、現状のマーケティング手法と照らし合わせることで、始めて適切な施策を策定できるようになります。そのほか、統計学やデータ処理の知識があればより効果的に改善策を練ることができるでしょう。

データドリブン・マーケティングの組織体制

たとえ、マーケティング部がデータドリブン・マーケティングを導入したとしても、組織としてデータを活用する共通認識ができていなければ成功する可能性は低くなります。他部署と連携して「データを社内で共有する」という大前提を理解しておかなければいけません。

そのためにも、決定権を持つ管理職や上級職の人間が、データ入力に協力的になる必要があります。これによって初めて、マーケティング施策を策定するためのデータが集まってくるということを忘れないようにしましょう。

次は、データドリブン・マーケティングの具体的な進め方を見ていきましょう。

データドリブン・マーケティングを始めよう

データドリブン・マーケティングを始めるには6つの手順があります。

データを集める

データドリブン・マーケティングをするために必要なデータを収集するのが第一歩です。社内に散らばってしまっているデータを一箇所に集約します。そのためには、社内データを蓄積して出し入れできるデータベースの構築が必要になるでしょう。

データを見える化する

続いて、集めたデータを加工して「意味のあるデータ」にする必要があります。データを見える化しないと、具体的にどこに問題があり、改善する必要があるのかを理解することができません。データ加工には専門の知識やスキルが求められます。

データを解析する

データの解析はデータサイエンティストやデータアナリストと呼ばれる専門職があるほどの分野です。膨大なデータから具体的な改善策を見つけ出すには、ツールやフィルタリング機能でさまざまな角度からデータを分析する必要があります。もちろん、自社にデータ解析が得意な人材がいれば対応できますが、プロに外注する企業も多いです。

アクションプランの策定

解析したデータから具体的にどのような施策が必要なのか、アクションプランを策定します。アクションプランを練る時に重要なのが、コストとリソースの兼ね合いです。どのくらいのコストでどのくらいの人員を避けるのか、これによって現実的なプランを策定しなくてはいけません。

また、実際にプランを策定しても、組織の上層部がプランを承認しないケースも少なくありません。そのため、デジタルマーケティングに関する共通認識を持つために、決定権を持つ管理職をマーケティングセミナ－に参加させて重要性を理解してもらうといった調整も必要になるでしょう。

アクションプランの実行

最後にアクションプランの実行です。実行されたプランはすぐに結果を共有し、解析してPDCAを回していきます。データドリブン・マーケティングでは、いきなり最高の結果が出ることは稀です。常にPDCAを意識し、改善していく認識を持ちましょう。

また、プランが複雑すぎると、解析や次の施策の策定に時間がかかりすぎてしまうケースもあります。最初のアクションプランはなるべくシンプルな形にしたほうが、ステップバイステップでPDCAを回しやすいのでおすすめです。

データドリブン・マーケティングではどのような点に注意するべきか、失敗パターンを確認しておきましょう。

データドリブン・マーケティングの失敗例

データドリブン・マーケティングでは、慣れない手法ということもありますが、その目的をよく理解できていないまま導入してしまって失敗するケースが散見されます。そのため、どのようなパターンで失敗するのを知っておくのは重要です。

データの収集だけで終わってしまった

データドリブン・マーケティングをするためにはデータ収集は必要不可欠です。しかし、データを集めたあとにどうするのかを考えていないと、せっかく集めたデータを分析・活用できません。

現在マーケティングにおいてどのような課題を抱えているのか、そしてどのような状態にしたいのかを明確にしておくことが重要ということです。それがあって初めてデータは意味を持つようになります。

データを活用できる人的リソースがいない

データを集めたのはいいものの、どのようにデータを活用すればいいのかがわからないケースもあります。データ分析の分野は「データアナリスト」や「データサイエンティスト」と呼ばれる専門職があるほどです。

仮説を元にデータを加工してその証拠を見つけるといった作業はある程度誰にでもできます。しかし、そういった作業が得意な人材もいれば、得意でない人材もいます。適切な人材がいないためにデータを活用できないというのは非常にもったいない状態といえるでしょう。

そういった場合には、マーケティングコンサルティングに外部リソースを発注するといった方法が解決策になるでしょう。

PDCAが回せない

ビジネスの世界では「PDCAを回す」という言葉が盛んに使われますが、実践するとなると意外に難しいことに気づきます。また、慣れないマーケティング施策だとどうしても思ったような結果が得られないということもあります。

施策というのは結果が出れば楽しいものですが、上手く行かないと次の改善策を考えるのが次第に億劫になってしまうものです。そうすると、コア業務のほうを優先してしまって次第にPDCAが回らなくなってしまいます。

こういった場合には、専任でデータドリブン・マーケティングを行う人材を用意することが求められます。

お客様のニーズが多様化するホテルでの成功事例

箱根湯本で65年の歴史を持つ老舗旅館「ホテルおかだ」様では、データドリブン・マーケティングを導入することで、キャンセルによる機会損失の軽減と、接客品質の向上といった効果を得られるようになりました。

日本の観光業界は海外からのインバウンドが激増しており、宿泊客の層も多様化してきています。それまでは、企業や旅行代理店の団体客をメインターゲットにしていたホテルおかだでは、観光客の旅行スタイルの変化をいち早く察知し、2011年からWebマーケティングに転換、予約件数の増加に成功しました。

しかし、それに伴ってキャンセル率も増加してしまい、突然のキャンセルに対応できないまま空室を作って機会損失を生んでしまうなどの弊害も出てきたのです。そこで、宿泊客のデータをCRMで見える化し、行動パターンを解析することで傾向が把握できるようになりました。

とくに、団体客のキャンセルをいつまで許容するのかは、失注リスクが大きく懸念事項でしたが、一般客の予約動向を分析することでギリギリのラインの見極めが可能になりました。蓄積したデータから顧客の傾向を分析し、うまく機会損失の発生を抑えられたケースといえるでしょう。

株式会社ホテルおかだ様のもっと詳しい事例を読む

データを活用してマーケティングを改善

データドリブン・マーケティングを導入すれば、客観的な判断に基づいて営業体制を改善することが可能です。そのためには、課題と目的を明確にし、データ分析を行える人材の確保、組織づくりが必要不可欠となります。進め方が不明な場合は、一度toBeにご相談ください。