マーケティング分析

顧客を一元化されたプロファイルで理解するために、マーケティングチームは一元化されたマーケティング分析プラットフォーム内に統合されたデータソースを持つ必要があります。マーケティング分析はチャネルではなく、カスタマージャーニーそのものを対象とします。この変化により、顧客とのやり取りは、もはや予測可能な限られた接点にとどまらず、複数のチャネル、エントリーポイント、オンラインプラットフォームにまたがっていることを示しています。

マーケティング分析は、データを調査してマーケティングパフォーマンスを評価することです。複数のシステムのマーケティングデータを分析し、インサイトを得て、情報に基づいた意思決定を下します。テクノロジーと分析プロセスをマーケティング関連データに適用することで、ビジネスは消費者のアクションを促進する要因を理解し、マーケティングキャンペーンを改善し、投資回収率を最適化できます。

重要なのは、マーケティング分析は、何が起こったかを記述する（記述的分析、例：「前四半期に獲得したリード数は？」）だけにとどまらないという点です。なぜ イベントが起こったのか（診断的分析、例：「サイトトラフィックの減少の原因は？」）を深く理解しようと試みます。マーケティング分析は、将来の成果を予測し、最適なアクションを推奨することを目的としています。

マーケティング分析 の運用には、いくつかの主要なプロセスが必要です。。

• データの取得と統合： このプロセスは、様々なマーケティング運用システムからデータを収集することから始まります。これには、広告プラットフォーム、CRM（顧客関係管理）システム、マーケティングオートメーションツール、web分析、製品利用データ、コールセンターのログや店舗での購入レコードなどのオフラインデータソースが含まれます。基本的な目的は、すべてのチャネルからデータを取得して統合し、有意義なリアルタイムの顧客インサイトを提供し、データサイロを効果的に解消することです。
• データ管理とリポジトリ： 調達された異種のデータは、抽出、変換（クリーニング、標準化、構造化）され、中央リポジトリに統合する必要があります。このリポジトリは多くの場合、データウェアハウスまたはデータレイクであり、通常はクラウドでホストされます。このステップは、総合的な分析に必要な、顧客に関する一元化された包括的なビューを作成するために重要です。
• 分析と可視化： 集計され用意されたデータにより、マーケティング分析ソフトウェアとツールを使用して、様々な種類の分析（記述的、診断的、予測的、処方的）を実行します。結果として得られたインサイトは多くの場合、インタラクティブな可視化、ダッシュボード、レポートとして表示されます。これらは、マーケターが顧客のライフタイムバリュー（CLV）、顧客獲得コスト（CAC）、コンバージョン率などのKPIに関連するパターン、傾向、インサイトを特定するために役立ちます。

• Customer Journey Analyticsは、デバイスやチャネルをまたいだ顧客行動を徹底的に調査し、マーケティングチームが顧客を効果的に理解するために役立ちます。一元化された顧客プロファイルを作成することで、マーケティングチームはアクションにつながるインサイトを容易に収集でき、次のような利点が得られます。
• ROIの実証： 主な機能は、正確なキャンペーンアトリビューションを使用して、マーケティング活動がパイプラインの創出と売上高にどのように貢献しているかを追跡することです。この機能は、マーケティングをコストセンターではなく、実証可能な収益源として位置付けるために不可欠です。
• リソース投資と支出の最適化： どのチャネルとキャンペーンが最も価値ある成果をもたらすかを理解することで、組織は予算とリソースをより効果的に割り当てることができます。この文脈では、マルチタッチアトリビューションモデルが特に重要です。
• キャンペーンプランニング、パフォーマンス、スケジュールの改善： データ主導の分析は、より戦略的なキャンペーン設計、ターゲティング、メッセージング、タイミングを促進し、パフォーマンスの向上につながります。
• ワークフローの効率化： マーケティングのプロセス、システム、ワークフローにおけるボトルネックと非効率性を特定し、生産性を向上します。
• 予測とKPIトラッキングの改善： キャンペーンの成果と主要業績評価指標（KPI）に対するパフォーマンスをより正確に予測でき、自動化されたダッシュボードによりレポート作成時間を短縮できます。
• 顧客理解の深化： 分析により、消費者のアクションを促進する要因、嗜好、エンゲージメントのパターン、ペインポイントが明らかになり、ターゲットオーディエンスをより深く理解できます。
• カスタマーエクスペリエンスの最適化： 分析インサイトにより、よりターゲットを絞った、関連性の高い、パーソナライズされたメッセージとエクスペリエンスを提供でき、顧客エンゲージメントとコンバージョン率を高めます。