「データドリブン」とは、情報分析を元に、成果の最大化のために施策をとることです。具体的には、データの収集・分析、分析結果を元にした施策の実施や現状の改善を指します。
 

データドリブンとは

成果の最大化のために行う…
1.データの収集
2.データの分析
3.分析結果を元にした施策の実施や現状の改善

ちなみに今回のテーマはデータドリブンマーケティングですが、データドリブンは、マーケティング用語ではありません。「データドリブンな組織を作ろう！」「データドリブン経営とは……」など、「データドリブン◯◯」という言葉を聞いたことはありませんか。データドリブンは、マーケティング以外のビジネス領域でも活用されるメジャーな手法です。

また、データドリブンという言葉を使っていなくても、KPIの設定・データ収集を行い、PDCAサイクルに沿って改善を行なっていれば実体は同じです。「データドリブンは（昔からある）PDCAサイクルを利用した業務改善手法である」とも言えるわけですね。

ただし昔と違って現在では、ツールの進化によって、分析に使えるデータが飛躍的に増えました。以前よりも格段に低コストかつ短時間で、大量のデータを収集できます。

ともすれば「なんとなくこうではないか？」という感覚から行なわれていた意思決定が、可視化されたデータを元に行いやすくなっています。判断、施策の実施・改善までのスピードも高速化しています。このような状況変化により、データドリブンは、現在も注目を集める重要な手法で有り続けているのです。

「データドリブン◯◯」は、データを収集・分析し、成果の最大化につながる施策を割り出し実施するという手法です。ではマーケティング領域におけるデータドリブン、データドリブンマーケティングとは具体的にどのようなものでしょうか。

具体的な流れをご紹介するために、まずは最大化すべき「成果」を定義したいと思います。マーケティングにおいて最大化を目指すべき成果、目的は複数存在します。新規顧客の開拓、商品やサービスの開発・改善など、さまざまな「成果」がありますね。ここでは「新規顧客の獲得」に焦点を絞り、データドリブンマーケティングについて説明します。

「新規顧客の獲得」を最大化すべき成果として設定した、データドリブンマーケティング（データの収集・分析、施策の実施や改善）の流れは以下となります。
 

データドリブンマーケティングとは

顧客の獲得のために行う…
1.ターゲットの属性や行動、コミュニケーションのデータ収集
2.いつ・誰に・何をすべきかの分析
3.分析結果を元にした施策の実施・改善

新規顧客として獲得したい層（重要な顧客層＝ターゲット層）の属性や、利用満足度やリピート率が高い層の利用動向（行動パターン）、どのような経緯を得て成約にいたったか（成約までに取ったコミュニケーションの内容やタイミング等）を調査・分析しましょう。

分析結果から、いつ・誰に・何をすべきか＝顧客の獲得のために何をすべきか、何ができるかを割り出し、行動を起こしていきます。
 

収集すべきデータの例

・重要な顧客層＝ターゲット層の属性
・利用満足度やリピート率が高い層の利用動向（行動パターン）
・成約にいたった経緯
・成約までに行なったコミュニケーションの内容やタイミング

検索から、ソーシャルメディアから、Web広告から、メルマガからなど、ターゲットとなる人々が商品やサービスをどこから・どう知るかは実にさまざまです。この状況の中、どのルートを使い、どう集客すべきかはデジタルマーケティングにおける重大な問題でした。

顧客にとっても企業にとっても、選択肢は非常に豊富です。個々のユーザーは自分が慣れ親しんだ身近な手段、ルートを用いて商品やサービスの情報にアクセスするわけですが、企業側では数多くある手段のどれを優先すべきか、そのルートやコミュニケーション手段を使って何をどう伝えるするのが効果的なのか、的確な判断がなかなかできませんでした。

そんな中登場したのが、ビッグデータやパーソナライズといったバズワードを伴うツールです。次世代のマーケティングツールが、大量のデータの取得・分析や、分析結果を元にした施策の判断や実施（情報発信・コミュニケーションの最適化）を可能にしました。

たとえば余分な情報を排除し、わかりやすさに最適化されたWebサイト上で、欲しい情報が見つからずにもどかしい思いをしたことはないでしょうか。スマートフォンユーザーに合わせて情報量を絞るサイトも増えている今、シンプルでとっつきやすい代わりに、踏み込んだ詳細な情報が必要な場合には手間がかかるケースも増えています。

こんな状況においては、個々のユーザーにパーソナライズされた情報や商品のレコメンドが、すべてのユーザーにとって、企業にとって、プラスの結果をもたらしてくれます。

個々のユーザーのニーズに合わせた適切なタイミングでの適切な情報提供、コミュニケーションは、Web上における"おもてなし"です。データ分析や細やかな顧客対応、それらのブラッシュアップを重ねましょう。そのことが、ターゲットや顧客と企業との結びつきの強化、新規顧客の獲得、LTVの向上といった成果の最大化につながってきます。

なお、Web上での情報のパーソナライズというと、ECなど数多くの一般ユーザーを抱えるBtoCサービスの場合に有効な手段、と感じる人が多いかもしれません。しかし、必ずしもそうとは限りません。BtoBであっても、情報収集を行うのはまず担当者＝個人です。データ収集・分析を行って複雑化したチャネル・コミュニケーションの中から最善手を探し、実施し、さらに磨いていきましょう！

データドリブンマーケティングの難点は「収集したデータから効果的な施策を割り出すこと」「膨大なデータから有効なデータをピックアップすること」です。ツールの向上により、大量のデータの収集が可能になりました。しかし、ツールが補助になるとはいえ、最終的にそのデータを元にした判断を行うのは人間です。

判断は容易にはできませんが、最大化すべき成果（ゴール）から見た成功例や失敗例を地道に割り出し、蓄積し、効果的なチャネルや施策（メッセージを届けるべきターゲットやその手段、タイミング等）を探っていきましょう。

また、分析に利用できる大量のデータがあるのはありがたいことですが、大量のデータはその分、取得するのにも分析するのにもコストや手間がかかります。データドリブンマーケティングの本懐は「効率的に行う成果の最大化」、費用対効果の最大化をも目指すものです。

データ取得・分析の部分も、可能な限りコアとなる重要なデータに絞り込み、無駄なく行なっていきましょう。データを取得・蓄積・分析するうち、重要なデータ・不要なデータが見えてきます。不要なものは分析対象から省き、データも最適化してみてください。有効なデータをもって分析・判断することが大事です。