データドリブン型マーケティング戦略の実例解説
今日のマーケティングは、より競争力を高めるために、データドリブン型である必要があります。堅牢なデータにもとづく戦略は、より的確なインサイト、迅速な意思決定、効果的なマーケティング施策の実現に役立ちます。
多くの企業は、膨大なデータを有しています。Statistaは、2025年末までに世界で生成、保存、消費されるデータ量は、約181ゼタバイトになると予測しています。ちなみに、1ゼタバイトは、300億件の4K映画を保存するのに十分なデータ量です。
膨大なデータを収集して活用することは、複雑に思えるかもしれません。しかし、データドリブン型マーケティングは誰もが実践できます。本記事では、データドリブン型マーケティング戦略の5つの例を挙げ、その取り組み方と効果について解説します。
データドリブン型マーケティングとは？
データドリブン型マーケティングとは、データを利用して、優れたマーケティングコミュニケーションを実施する手法です。 従来のマーケティング手法では、試行錯誤しながらターゲットオーディエンスを把握していました。一方、データドリブン型マーケティングでは、具体的な情報をもとに、マーケティング戦略のあらゆる面を的確に最適化できます。
過去数年間にわたるデジタル変革により、データドリブン型マーケティングの推進は、かつてないほど容易になっています。また、データドリブン型マーケティングに対するニーズも高まり、実現可能性と期待の好循環が生まれています。多くの企業は、データを利用してCXM（顧客体験管理）を強化しています。それに伴い、顧客もまた、詳細にパーソナライズされた、インタラクティブなエンゲージメントを期待するようになっています。それを可能にするのが、データドリブン型マーケティングです。
データドリブン型マーケティング戦略の５つの例
顧客データと企業データを活用する方法は、数多くあります。ここでは、5つの活用方法を紹介します。
1.チャネル全体でデータを共有
今日の顧客は、ひとつのチャネルだけで企業とやり取りすることはほとんどありません。そのため、チャネルごとにデータが分断している状況は、オムニチャネルマーケティング戦略を展開している、または導入しようとしているあらゆる企業にとって、大きな課題となります。マーケティングの意思決定をより的確におこなうためには、さまざまなチャネルのトレンドとインサイトを共有する必要があります。
これにより、統合された顧客プロファイルを構築できます。例えば、ランディングページにおける顧客行動に関するデータを、ソーシャルメディア施策で活用できるようにする必要があります。その逆も然りです。顧客がソーシャルメディアで商品を閲覧した場合、その顧客がwebサイトにアクセスした際に、同じ商品を容易に見つけることができるようにします。チャネル全体でデータを共有できるようにすることで、見込み客がチャネルをまたいで移動しても、シームレスにやり取りできるようになります。
また、データを共有することで、ある顧客接点で成功した戦略を、他の接点に適用することができます。特定のCTAが電子メールで効果を発揮した場合は、webサイトやソーシャルメディアのコンテンツでもそのCTAを取り入れてみましょう。有料広告で使用している特定のキーワードが、クリック数やコンバージョンの向上に貢献している場合は、そのデータをソーシャルメディア部門と共有し、同じオーディエンスを対象としたコンテンツを作成できるようにします。
2.デモグラフィック情報にもとづいた施策の策定
データドリブン型マーケティングのもうひとつの例は、デモグラフィック情報をもとに施策を策定することです。デモグラフィック情報には、次のようなものがあります。
- 年齢
- 人種
- 収入
- 学歴
- 役職
- 所得水準
- 婚姻状況
詳細な顧客プロファイルを構築するためには、リードと顧客に関する膨大なデモグラフィック情報を収集する必要があります。ソーシャルメディアのアカウントやフォームなどから入手したそれらの情報は、ペルソナを最適化し、ターゲットを絞ったマーケティング施策を策定するのに役立ちます。
一般公開されているオーディエンスデータも有用です。米国国勢調査局およびその調査（米国コミュニティ調査、人口動態調査など）といった情報源を通じて、膨大なデモグラフィック情報を取得できます。
今後のマーケティング施策に役立つデモグラフィック情報を収集しましょう。例えば、高級家具メーカーが、地域全体でプロモーションをおこなっているにもかかわらず、リードを獲得できていないとします。その場合、デモグラフィック情報を利用すれば、所得水準の高い地域を特定できます。それらの地域にターゲットを絞り、より多くのリソースを投入することで、パフォーマンスが向上する可能性があります。
3.カスタマージャーニーのパーソナライゼーション
顧客体験のパーソナライゼーションは、もはやオプションではなく、必須になっています。McKinseyによると、消費者の71％が、企業に対してパーソナライズされたやり取りを期待していると回答しています。また、それを実現できない企業に対して不満を持つと回答した消費者は、76％にのぼります。さらに、成長を遂げている企業では、パーソナライゼーションによって売上が40％以上増加しています。
顧客データは、コンテンツとコミュニケーションをパーソナライズする唯一の方法です。顧客の名前を電子メールに記載するだけでは不十分です。データを活用すれば、顧客をより詳細に把握し、独自の優れたパーソナライゼーションを実現できます。
顧客データを使用してマーケティング施策をパーソナライズする方法は、無数にあります。顧客データを使いこなせるようになると、パーソナライゼーションを通じてクリエイティビティをさらに発揮できるようになります。ここでは、その出発点となる主な戦略をいくつか紹介します。
- 商品レコメンデーションのパーソナライゼーション：直近の閲覧履歴や購入に関するデータを自動的に活用することで、ランディングページ、ホームページ、電子メール、有料広告、ソーシャルメディアの投稿における商品レコメンデーションを容易にパーソナライズできます。また、類似商品、付属商品、同様の購入履歴を持つ他の顧客が購入した商品を提示します。また、電子メールや有料広告を利用して、買い物のを始めたものの、購入を完了する前に離れた顧客をリターゲティングできます
- 割引オファーのパーソナライゼーション：顧客データを活用して、カートに入れたまま購入に至らなかった商品の割引、誕生日の特別割引コード、ロイヤルティプログラムの特典を提供しましょう
- メッセージのパーソナライゼーション：顧客データをもとにカスタマージャーニーをパーソナライズする容易な方法として、メールに顧客の名前を挿入したり、誕生日の特別オファーを提供したりすることが挙げられます
4.予測分析を利用したターゲティングの強化
予測分析では、マシンラーニング（機械学習）と高度な統計モデリングを利用して顧客データを分析し、パターンを特定して今後の行動を予測します。多くの企業は、手作業での処理では間に合わないほどの膨大な顧客データを収集しています。予測分析は、データアナリストがそれらの大規模なデータセットを活用できるようにします。
予測分析の主な目的は、次のふたつです。
- 適切な顧客プロファイルの構築：予測分析では、業界、企業規模、資金調達リソースなどの各要素を詳細に分析し、顧客プロファイルに適合する企業をターゲットに定めます。データは最新かつ正確で、すぐに利用できる必要があります。データの質が低下すると、顧客プロファイルに悪影響を及ぼします
- 優良顧客の特定：予測分析では、ターゲットアカウントの意思決定担当者の行動パターンを追跡し、コンバージョンに至る可能性が最も高いアカウントを特定できます。ただし、あらゆるインテントデータが同様の性質を有しているわけではありません
予測分析とAI（人工知能）は混同されがちですが、両者には明確な違いがあります。AIは、ツールです。一方、予測分析は、AIの能力を利用するプロセスを指します。例えば、予測分析を利用することで、顧客の行動データを分析し、適切なコンテンツを的確な顧客にタイミングよく提供できるようになります。
5.データオンボーディングによるオーディエンスの詳細な把握
データオンボーディングとは、オフラインの顧客データをオンラインチャネルに移行するプロセスです。オフラインデータには、顧客の連絡先情報や実店舗での購入履歴など、顧客に関連するあらゆる情報が含まれます。それらのデータをオンライン環境に移行し、マーケティング施策に活用できるようにします。
PII（個人を特定できる情報）は匿名化する必要があるため、データオンボーディングには時間と労力を要します。しかしこれは、社内のさまざまな部門が貴重な情報をすぐに利用できるようにするための重要なプロセスです。
オフラインの顧客データをオンボーディングすることで、オフラインチャネルでの顧客の行動に関するインサイトを取得できます。これにより、まったく新しいデータセットを活用して、自社に高い関心を示す顧客に広告を配信することができます。例えば、ターゲットを絞った広告の関連性を高め、パーソナライゼーションを強化するのに役立ちます。
データドリブン型マーケティングの事例：Philips
ここでは、データドリブン型マーケティングの実例として、ヘルステック企業であるPhilipsがデータドリブン型マーケティングをどのように導入し、複雑なデジタルマーケティングニーズに対応しているのかを紹介します。
同社は、商品とブランドの認知度を高めるために、動的なコンテンツの制作、配信、ローカライズの方法を標準化する必要がありました。最大の課題は、同社がデジタルプレゼンスを確立している79の市場と38の言語における、膨大な量のwebページとトラフィックに対応しなければならないことでした。
そこで同社は、堅牢なデータ管理基盤、データ分析ソフトウェア、AIを活用し、グローバルサイト全体でモジュール型のコンテンツを検証、測定、展開できるようにしました。さらに、データドリブン型マーケティングツールとPIM（商品情報管理）システムを統合しました。AIを利用した分析により、同社は顧客がコンテンツにどのように反応するのかを継続的に検証できるようになりました。それらのリアルタイムデータは、適切なメッセージをタイミングよく顧客に届け、コンバージョンを最適化するのに役立ちます。
例えば、同社はスライドインCTAを導入したことで、ニュースレターの登録数が635％増加しました。さらに、動画の自動再生機能を排除したことで、商品ページの閲覧数が15.85％向上しました。このように、コンテンツマーケティングに関する同社の意思決定は、具体的なデータに裏付けられています。
データドリブン型マーケティングの利点
データドリブン型マーケティングは、企業にさまざまなメリットをもたらします。データにもとづく意思決定に裏打ちされたマーケティング戦略を取り入れることで、次のことが可能になります。
- 効果的なABM（アカウントベースドマーケティング）施策の展開：データにもとづく的確な選定により、ABMを容易に実践できるようになります。これは、十分な情報にもとづく意思決定を促進し、ROIを向上させるのに役立ちます
- 正確なアトリビューションモデルとROIレポートの作成：アトリビューションは、カスタマージャーニーにおいて、それぞれの顧客行動がもたらす価値を把握し、特定のやり取りがコンバージョンにどのように影響するのかを可視化するのに役立ちます
- 最適なチャネルの特定： 質の高いデータがなければ、オーディエンスがどこで多くの時間を費やし、どのコンテンツを最も頻繁に利用しているのかを把握することができず、コンテンツ戦略の効果が低下します
- 記憶に残る顧客体験の構築：データは、詳細にパーソナライズされた顧客体験を提供して見込み客に訴求し、優良顧客へと変える唯一の方法です
- カスタマーサービス部門の強化：カスタマーサービス部門に標準化されたデータを提供することで、担当者は顧客から寄せられた苦情の背景を把握し、より的確なサポートを提供できるようになります
これらのメリットは、最終的な売上の増加に貢献します。ますます多くの企業が、マーケティングにおいてより的確な意思決定をおこなうために、データを重視するようになっています。近い将来、独自のデータを収集して活用することは、当たり前のことになるでしょう。
データドリブン型マーケティングを始めましょう
データドリブン型マーケティングを導入すれば、マーケティング施策の効果を確実に高めることができます。まずはチームを編成し、自社データの中から、マーケティングに必要なデータを把握しましょう。ここで重要な点は、データドリブン型マーケティングは目標を達成するための手段にすぎないということです。目標から逆算して施策を策定し、必要に応じてデータを組み込みましょう。
Adobe Analyticsは、単なるweb分析ソフトウェアではありません。カスタマージャーニーのどの段階においても、単一の基盤で複数のチャネルからデータを収集、分析し、そこから得たインサイトを活用できます。また、Adobe SenseiのAI能力を利用して、適切なデータ範囲を予測分析できます。
Adobe Analyticsが定型レポートだけでなく、実践的なインサイトをどのように提供するのか、アドビの担当者までお気軽にお問い合わせください。また、動画も併せてご覧ください。
その他のリソース
データドリブン型マーケティングの詳細については、次のリソースをご覧ください。
- Moving from Data-Driven Marketing to Data-Driven Experiences（データドリブン型マーケティングからデータドリブン型エクスペリエンスへの移行）
- Level up your data-driven marketing game（データドリブン型マーケティングを次のレベルへ）