データドリブンマーケティングインサイト：事例とケーススタディ

「文明の夜明けから2003年までの間に作成された情報は5エクサバイトでしたが、現在では2日間でそれだけの情報が作成されています。」 エリック・シュミット、元グーグル会長

イギリスの数学者クライブ・ハンビーは「データは新しい石油である」と述べました。これは今日のデジタル世界において、まさに真実です。世界中の組織や消費者によって、毎日4億テラバイト以上のデータが処理され、消費され、収集されています。このような大量のデータは、活用を待つ潜在的な金鉱です。

データは、企業の日々の活動における情報に基づいた意思決定に不可欠です。適切なデータインサイトがあれば、企業内のイノベーションを促進することができます。データは企業の効率性を向上させながら、より良い顧客体験を提供します。これこそが、マーケティングにデータ駆動型アプローチを使用する必要がある理由です。

この記事では、データ駆動型マーケティングとは何か、なぜ重要なのか、そして従来のマーケティングとどう違うのかについて見ていきます。また、このタイプのマーケティングに関連するさまざまな利点と課題についても検討します。最後に、要点を明確にする実例をいくつか見ていきます。

データドリブンマーケティングとは？

データドリブンマーケティングは、マーケティングの意思決定をデータに基づいて行うことに重点を置いています。様々なソースからのデータは、主要なコミュニケーションチャネルを決定するのに役立ちます。このデータは、年齢、性別、場所、職業などから対象となるオーディエンスを選択するために使用されます。また、どのブランドと協力すべきかも教えてくれます。

一般的なデータソースには、カスタマーリレーションシップマネジメント（CRM）プラットフォーム（Salesforce、Hubspot、Zoho）、マーケットリサーチツール、オーディエンスリサーチツール、ウェブサイト分析ツール、競合分析ツール、Eメールマーケティングプラットフォーム、Instagramなどのソーシャルメディアプラットフォームがあります。

データドリブンマーケティングは、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを通じて、マーケティングチームが顧客にリーチすることを支援します。高価値な顧客セグメントを企業に示すことで、リソースの無駄を最小限に抑えることができます。マーケターは最適なマーケティングチャネルについてもより良く理解することができます。

データ駆動型マーケティングが重要な理由は？

世界中のマーケティングリーダーは、データ駆動型マーケティングについて同じことを言っています：それは成功する企業のビジネス戦略において不可欠な要素です。驚くべきことに、マーケターの87パーセントが、データは自社の最も活用されていない資産だと考えています。マーケターの64パーセントが、データ駆動型マーケティングが経済において重要だと「強く同意」しています。

データ駆動型マーケティング戦略を採用することは、顧客行動に関する貴重な洞察を得るために不可欠です。データ分析を通じて、ビジネスの成長に大きく役立つ重要な市場トレンドを把握することができます。パーソナライゼーションはマーケティングの非常に重要な側面であり、関連する顧客データへのアクセスがそのプロセスを加速させるのに役立ちます。

データ駆動型マーケティングにより、企業の重要業績評価指標（KPI）を追跡することができます。適切なデータを持つことで、顧客基盤のあらゆるセグメントをターゲットにすることを確実にするため、マーケティング活動を多様化するオムニチャネル戦略を開発することができます。

伝統的マーケティング対データドリブンマーケティング

伝統的マーケティングは、主に印刷広告、ラジオ広告、テレビコマーシャルを通じて行われています。デジタル普及率の低い地域のマーケターがそのような媒体を使用することは正当化されますが、インターネットサービスの大規模かつ広範な普及を考えると、長期的には適切ではありません。

伝統的マーケティングには、他にもいくつかの欠点があります。まず、多くの企業にとって、大規模なマーケティングが課題となる可能性があります。さらに重要なことは、伝統的マーケティングではリアルタイムのデータ監視が行われないことです。伝統的マーケティングにおける様々なマーケティング手法は、時間がかかり、費用もかかります。

データドリブンマーケティングは、ブランドがカスタマイズされたマーケティングキャンペーンを提供するのに役立ちます。明確なターゲットオーディエンスを作成することができ、個々の市場セグメントのより良いターゲティングにつながります。リアルタイムのデータ監視により、最新のデータを使用することができ、無駄を減らしROIを向上させることができます。

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は、ブランドにいくつかのメリットをもたらします。顧客基盤のより良いターゲティングから、ニーズに最適なマーケティングチャネルの発見まで、そのメリットは数多く多岐にわたります。それらのいくつかを見てみましょう。

より良い顧客ターゲティング

マーケターの58%が、オーディエンスのターゲティングやセグメント化に課題を抱えていることが判明しました。マーケターとして、製品やサービスが意図したオーディエンスに確実に届くようにしたいものです。追跡に必要なデータがないために価値の高い顧客を逃すことは、最も避けたい事態です。

マーケットセグメンテーションは、ブランドがより良い顧客ターゲティングを達成できる方法の一つです。顧客は年齢、性別、場所、職業といったデモグラフィック特性や、性格、信念、価値観といったサイコグラフィック特性に基づいて区分されます。各セグメントの共通した特性により、最大のROIを得ることができます。

効果的なパーソナライゼーション

人間には特別な存在でありたいという深い欲求が常にあります。パーソナライズされたショッピングは、顧客セグメント全体で共感を呼ぶような方法で製品やサービスを設計することで、この人間本来の特質に応えます。しかし、パーソナライゼーションは、顧客に関する適切なデータドリブンの洞察を得られている場合にのみ可能です。

顧客の74パーセントが、自分のニーズと関係のないコンテンツにフラストレーションを感じています。消費者の56パーセントがパーソナライゼーションに対して購入で報いるでしょう。ブランドの94パーセントがパーソナライゼーションは成功への鍵だと言っています。データドリブンマーケティングは、高度にパーソナライズされた製品やサービスを提供するためにマーケティングデータを活用します。

効率的なリソース配分

企業は限られたリソースで活動しており、賢明な経営者は最も費用対効果の高い方法でビジネス運営を行うことを目指します。データドリブンマーケティングにより、最も成長を促進する分野にマーケティングリソースを費やすことができます。

顧客ターゲティングと同様に、セグメンテーションデータもリソース配分に役立ちます。B2C企業はジオグラフィックセグメンテーションを用いてリソースを効率的に配分し、B2B企業はファーモグラフィックセグメンテーションを活用して、業界、企業規模などに基づいて潜在的なクライアントを区別することができます。

コミュニケーションチャネルの最適化

メールマーケティング、ソーシャルメディアマーケティング、コンテンツマーケティングなど、デジタルマーケティングには複数の可能な手段があります。自社に適したものを選ぶのは困難な作業に思えるかもしれません。Delve AIは独自のAIマーケティングアドバイザー（近日公開）でこのタスクを簡素化します。

アドバイザーには、ソーシャルアドバイザー、セールスアドバイザー、メディアアドバイザーなどのツールが含まれており、予算と目標に最適な会社に適したチャネルを迅速に選択することができます。ただし、マーケターの84%がマルチチャネルキャンペーンはシングルチャネルキャンペーンより効果的だと認識しているため、1つのチャネルだけに固執することが最善の戦略ではないかもしれません。

データドリブンマーケティングの課題

データドリブンマーケティングには多くのメリットがありますが、同時にいくつかの課題も存在し、それらに対して警戒を怠らないようにする必要があります。詳しく見ていきましょう。

データプライバシー

現代において、データプライバシーは非常にデリケートな問題です。79パーセントの顧客が、自分のデータが知らないうちに収集・使用されていることを知った場合、その企業との取引を停止すると述べています。ブランドがデータプライバシー規制を意識しながらデータを収集する方法はいくつかあります。

通常、スマートフォンに新しくインストールされたアプリケーションは、位置情報、ストレージ、連絡先などへのアクセスを要求します。アプリケーション提供者は、この情報を求める理由を明記し、この情報が他の目的で使用されないことを明確に保証する必要があります。ウェブサイトは訪問者がクッキーの使用設定を行えるようにする必要があります。

低品質なデータ

不正確で不完全なデータは、必然的に分析の質を低下させることは周知の事実です。これにより企業は誤った判断を下すことになり、顧客のニーズや好みが満たされないため、顧客との関係に影響を与えることになります。

データの品質低下は、データ移行の不備やデータの劣化など、さまざまな要因から発生する可能性があります。従来のシステムからクラウドベースのシステムへのデータ移行時に、一部のデータが失われる傾向があります。データの劣化は、更新されることなく同じ古いデータが繰り返し使用されることで発生します。

データ収集

現在、データ収集は比較的簡単なプロセスですが、依然として難しく感じる場合があります。特にデータの正確性に関して、多くの問題が発生する可能性があります。データが失われる可能性は常にあり、既存のデータに関してもプライバシーの懸念が生じる可能性があります。

幸いなことに、プロセス全体を大幅に効率化するツールが多数用意されています。これらのツールには、CRMソフトウェア、Googleアナリティクス、オンラインアンケートなどがあります。ケーススタディ、チェックリスト、インタビュー、アンケート、質問票などのより簡単なツールを利用することもできます。

データリテラシーの不足

データリテラシーとは、データを効果的に読み取り、分析し、活用する能力です。これは、さまざまな種類のデータを扱う方法を知っている必要があるということです。組織内の各個人が異なるスキルセットを持っており、そのスキルは与えられたタスクと合致している必要があります。

組織内でのスキルアップ・プログラムを適切なデータリテラシー研修と組み合わせることで、データ非識字に関連する多くの問題を解決できます。従業員は、アンケートやインタビューなどのデータ収集ツールの使用について研修を受ける必要があり、データ分析ツールの使い方も知っておく必要があります。

データコンプライアンス

データ保護法は国ごとに異なり、時には同じ国の異なる州でも法律が異なる場合があります。ブランドにとって、すべての法令を把握することは煩雑になる可能性があります。例えば、

• 米国には児童オンラインプライバシー保護法（COPPA）のような連邦データプライバシー法や、カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）のような州固有の法律があります。
• EUには一般データ保護規則（GDPR）があります。
• カナダには個人情報保護及び電子文書法（PIPEDA）があります。

ブランドは、データ規制への準拠を確実にする強力なデータガバナンスポリシーを実施しなければなりません。既存の個人データは暗号化と適切なアクセス制御を使用して保護する必要があります。非常に機密性の高いデータには多要素認証（MFA）を設定する必要があります。

データドリブンマーケティングの実例

データドリブンマーケティングの利点と制限について見てきました。次に自然と生じる疑問は、どのようにデータドリブンマーケティングを実践するかということです。この取り組みに役立つツールをいくつか見てみましょう。

購入者 ペルソナ

購入者ペルソナは、地理的、人口統計的、心理的データに基づいて作成された理想的な顧客プロファイルです。このデータは定量的データと定性的データで構成されています。定性的データはインタビュー、アンケート、フォーカスグループを通じて収集されます。定量的データは業界レポート、政府記録、CRMデータから取得されます。

ペルソナを作成するために顧客データを使用しますが、データ収集自体はほとんど必要ありません。ペルソナ作成時、Delve AIはウェブ全体から40以上のデータソースであなたのファーストパーティデータを強化し、3〜6つの購入者ペルソナを作成します。これらのペルソナは広告ターゲティング、コンテンツ作成、製品開発に活用できます。

人工知能

AIは膨大なデータを処理し、そこから意味のあるパターンを導き出すことができるため、データドリブンマーケティングにおいて不可欠なツールとなっています。自然言語処理（NLP）を活用したAIチャットボットは、効果的な苦情対応メカニズムを提供します。

すでに見てきたように、パーソナライゼーションは効果的なマーケティングキャンペーンには不可欠な要素です。Netflixのようなストリーミングプラットフォームやアマゾンのようなeコマース大手において、顧客データを活用したパーソナライズされた製品やサービスの提供の最前線にAIが立っています。Googleもまた、AIの助けを借りてパーソナライズされたターゲット広告を提供しています。

パーソナライズされたメールマーケティングキャンペーン

データドリブンのメールマーケティング戦略は、コンテンツをパーソナライズすることでCTRを向上させます。これは非アクティブユーザーを再度エンゲージメントすることで顧客維持を図るものです。購入者ペルソナデータを使用して顧客をセグメント化し、関連情報を含むパーソナライズされたメールを送信することができます。

メールマーケティングは、B2Cブランドで2.8%のコンバージョン率、B2Bで2.4%のコンバージョン率を誇る、最も効果的なコンバージョン促進チャネルの一つです。Delve AIのAI搭載メールアドバイザー（近日公開予定）は、マーケティングメールの効果を高め、ブランドがメールマーケティングを通じてより多くのコンバージョンを達成できるよう設計されています。

アカウントベースドマーケティング（ABM）

アカウントベースドマーケティング（ABM）は、市場全体ではなく、高価値アカウントに焦点を当てたマーケティングアプローチです。

これらのアカウントのニーズに効果的に対応するために、マーケターはアカウントに関連する個人のニーズと好みを理解するための顧客データを収集する必要があります。

このデータが収集されると、アカウントベースマーケティングに有用となるトレンドやパターンを特定するために分析することができます。顧客データを収集・分析することで、ブランドはターゲットアカウントのニーズと好みにより適合するようにマーケティング戦略を最適化することができます。

データ駆動型マーケティングのケーススタディ

企業にとって有益だと主張するすべての戦略には、それを裏付ける確かな実例が必要です。Delve AIは、企業が測定可能なマーケティング成果を上げるのを支援する最前線にいます。データ駆動型戦略を実施したマーケティングの成功事例をいくつか見てみましょう。

APTグローバルのウェブサイトペルソナ

APTグローバルは、海洋、浚渫、オフショア、石油・ガス、建設部門の技術サービスプロバイダーです。造船や修理、洋上風力発電設備、オフショア石油掘削装置の修理サービス、その他多くのエンジニアリングサービスに従事しています。本社はドバイにあり、UAE、カタール、インド、ベルギー、オランダ、台湾で様々な事業を展開しています。

APTグローバルは売上高を増加させる目的でDelve AIのウェブサイトペルソナに登録しました。ウェブサイトペルソナは、ウェブサイトデータを分析し、ソーシャルメディアとVoCデータで充実させることで、企業のペルソナを作成します。さらに、訪問アラート、スマートルーティング、リード優先順位付けを含めることでペルソナは最適化されました。

最終的に、ウェブサイトペルソナが提供するデータを活用することで、APTグローバルは販売サイクルを迅速化することができました。ペルソナは競合他社やその他の非消費者ユーザーをウェブサイト訪問者の見込み客リストから特定して除外し、販売サイクルの効率を改善することができました。APTグローバルはまた、ペルソナが提供するデータを使用して、自社のウェブサイトを訪問する潜在的な投資家を特定することにも成功しました。

バスクサンケアのブランドペルソナ

バスクサンケアは、マイアミを拠点とする日焼け止め製品を提供する企業です。より良い肌の保護を確保する非油性SPF処方の開発を使命としています。バスクは、パラベンや硫酸塩を避けたクリーンな成分を重視し、肌の安全性と環境への責任の両方を確保するために持続可能な原料に焦点を当てています。

バスクは、多様な顧客層についてより深く理解し、最も成果の高いセグメントを特定するために、Delve AIのPersonaに登録しました。提供されたデータを使用して、顧客セグメントのライフスタイル、ニーズ、価値観、興味に合わせたコンテンツでマーケティングキャンペーンが改良されました。

ブランドペルソナが提供するデータにより、バスクはマーケティング活動を微調整して各顧客セグメントのニーズに対応し、顧客満足度の向上とブランドロイヤリティの増加を実現しました。データ駆動型の洞察を使用することで、バスクは適切なセグメントにマーケティング活動を集中させ、無駄を削減することができました。

スーパーブッチャーのAI ペルソナ

スーパーブッチャーはオーストラリアの家族経営企業です。

オーストラリアの最高の製品を顧客の玄関先まで届けることに重点を置いています。彼らの商品は、オーストラリアの最高の生産者から調達されたブランド牛肉から豚肉、羊肉、鶏肉まで多岐にわたります。クイーンズランド州に9店舗を展開しています。

Super Butcherは顧客エンゲージメントと全体的な売上を向上させたいと考えていました。Delve AIのAI ペルソナ Generatorを使用して、各顧客セグメントを代表する購入者ペルソナが作成されました。24歳から54歳の男性が会社の中核的な層を形成していることが判明しました。オンラインショッピングに関しては、24歳から50歳の女性が主要な層でした。

これらの洞察は、カスタマイズされたデータ駆動型マーケティングキャンペーンを作成する上で特に有用でした。

• データ駆動型のペルソナ作成により、Super Butcherはオンライン購入用メールで4.5%、店舗内購入用メールで6-7%の高いコンバージョン率を達成することができました。
• また、メールのクリック率が29%改善されました。
• 既存の顧客は、インセンティブやディスカウントの見返りとして、新規顧客よりも50%多く支出しました。

まとめ

今日のデータ主導の世界では、データドリブンマーケティングが新しい標準となり、データドリブンマーケターはどの企業にとっても代替不可能な資産となっています。データに基づいた現代のマーケティングは、従来のマーケティング形態と比べて多くの利点があります。お客様をより深く理解し、パーソナライズされた製品やサービス、そしてオーダーメイドのマーケティングキャンペーンを作成するのに役立ちます。

関連するデータがなければ、闇の中で手探りの状態となってしまいます。あなたのマーケティングアプローチは、舵が壊れた船を操縦するようなものになるでしょう：方向性がなく、風の向くままに進んでいくことになります。営業とマーケティング戦略に明確な方向性を持たせるには、重要な市場動向と顧客の嗜好を把握する必要があります。

ペルソナ、アドバイザーツール、ウェブ分析ソフトウェアなど、多くのマーケティングツールが利用可能です。また、データドリブンマーケティングの機能を成功裏に活用したブランドの実例も数多く存在します。企業に最高のパフォーマンスをもたらすために、手元にあるすべてのユーティリティを最大限に活用することはあなた次第です。