Data Marketing データマーケティングコラム
データマーケティングとは、経営・マーケティングの意思決定を勘と経験に頼るのではなく、データを収集・分析することで、事業推進の精度とスピードを向上させることを指します。このコラムではデータマーケティングとは、データマーケティングによって何が可能になるのかを紹介していきます。
記事一覧
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データマーケティングコラム 企業の商品開発のデータ活用の身近な例から学ぶ！ビジネスでのデータ活用方法
近年、データ活用は企業にとって欠かせない経営戦略となっています。企業において商品開発部門の担当者がよく扱う消費者データと言えば、アンケートデータ（意識データ）と購買データの2つが挙げられると思います。そして商品にまつわるアンケートと言えば、企画した商品のコンセプト受容性調査や、競合商品を含めた使用実態調査が一般的です。今回は、商品開発部門における事例を交えながら具体的なデータ活用ステップについて解説します。
取材担当 /
2024 / 05 / 10
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データマーケティングコラム データ分析の前にデータマートを構築することの有効性とは｜遠回りこそ一番の近道？
デジタルトランスフォーメーション（DX）が謳われて久しく、多くの企業では様々なデータの蓄積が推進されてきました。その結果、現在は蓄積されたデータをビジネスに活かそうというフェーズに差し掛かっています。しかし、多くの企業はビジネスインテリジェンス（BI）ツールを導入して分析を進めても、実際にやりたい事、見たい結果の答えがデータから導き出せない、という課題に直面しています。試行錯誤の上、企業は課題解決にむけてさらに高度な分析ツールの導入に走りがちですが、それで課題は解決したのでしょうか？本記事では、データ分析の失敗例をもとに、データマートの構築の有効性について探っていきます。
取材担当 /
2024 / 05 / 07
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データマーケティングコラム KPIツリーとは｜KGIの達成に向けた必須要素を把握するために
店舗やECの運営であれば売上の増減に、マーケティングであればコンバージョン数の増減に、一喜一憂する状態が一年中続いている事業担当者/マーケターは意外と多いのではないでしょうか。「なぜ売上/コンバージョン数が下がったのか（上がったのか）」が分からなければ、適切に改善施策を打つことはできません。そこで役立つのが「KPIツリー」です。小売業界であれば、会員データをもとにしたKPIツリーを設計することで、売上が上下する要素を具体的に解明し、効果的な対策に繋げることができるはずです。本記事では小売業界の売上データを例にあげて、KPIツリーについて解説します。
取材担当 /
2024 / 03 / 26
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データマーケティングコラム 値上げ・インフレ社会でのLTV・顧客データ分析を考える
世界経済は近年、新型コロナウイルスのパンデミック、地政学的リスクの高まり、労働コストの上昇、そして為替レートの変動といった複数の要因により、前例のない変動期を迎えています。これらの変化は、企業の生産性や消費者の購買行動に大きな影響を及ぼしています。本記事では、これらの社会経済変動が引き起こす値上げ・インフレ社会が、LTVと顧客データ分析にどのような影響を与えるのかを探り、企業が直面する課題と機会について解説します。
取材担当 /
2024 / 02 / 27
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データマーケティングコラム 2024年最新動向！世界で人気のBIツールは？Googleトレンドから比較
昨今ではBIツールによるビッグデータの分析が各社で盛んに実施されており、複数の成功事例が出てきています。自社でもBIツールを活用したいが、どのBIツールがスタンダードなのかわからないという方もいらっしゃるでしょう。そのような方々に向けて、今回は世界のBIツール最新動向について、Googleトレンドで比較しながらお伝えしていきます。
取材担当 /
2024 / 02 / 09
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データマーケティングコラム ファンマーケティングの鍵：意識データを活用したファン理解
現代のビジネス環境で生き残るためには、サービスをただ提供するだけではなく、顧客との絆を築くことが必要不可欠です。すべての顧客と強固な絆を築ければベストであるものの、実際には非現実的であるため、一部の熱狂的支持者（ファン）との絆を築くことが大切です。そのための活動が「ファンマーケティング」です。本記事では、ファンを増やしたいが、自社のファンの解像度が低いというお悩みをお持ちの方に向けて、ファンマーケティングの基本から意識データを活用したファン理解の方法まで解説しますので、ぜひ最後までご覧ください。
取材担当 /
2024 / 01 / 26
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データマーケティングコラム 企業成長に必須なLTV向上を実現する 「CRM」 をもう一度おさらい
近年、消費者の利用メディアや価値観、購買チャネルなどが急速に変化しており、その影響で企業側のバリューチェーンも変わってきました。具体的には企業が主体となって消費者に直接対峙し、自社のオウンドメディアやデジタルサービスを通じて自ら顧客へバリューを提供していく動きが活発となっています。そこで重要になるのが顧客との関係構築です。最終的に顧客のLTV（顧客生涯価値）向上を実現するためには、顧客データを適切に管理し、個別ニーズに最適化したアプローチを通じて顧客にバリューを感じてもらう必要があります。このアプローチこそが「CRM」です。本記事ではCRMについて振り返りつつ、蓄積したデータをどう活用するか、考えていきましょう。
取材担当 /
2024 / 01 / 12
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データマーケティングコラム データを使った顧客行動の分析について各種フレームワークを徹底紹介
DXの浸透に伴い、データ分析は多くの企業で導入されています。しかしデータに基づいた推論はできても、結果に確信が持てず、うまく組織内の決裁者に説明できないことも多いのではないでしょうか。そのような時は、まず分析の目的を明確にし、目的に適したフレームワーク（分析手法）を用いて分析を進めることによって根拠を持った説明ができるようになるため、組織内の決裁者の理解も得られやすく分析結果にも自信が持てるようになります。
取材担当 /
2023 / 11 / 24
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データマーケティングコラム そのデータ、報告して大丈夫？デモグラフィックデータを活用した分析の注意点
年齢や性別など人口統計学的属性を持つデモグラフィックデータ。セグメンテーションでよく用いられるサイコグラフィックデータやビヘイビアル属性などと比べて収集しやすいデータであることが特徴で、様々な分析の場面にて活用されています。本記事ではデモグラフィックデータを活用した分析例と分析時の注意点をまとめて解説しますので、ぜひ最後までご覧ください。
取材担当 /
2023 / 11 / 10
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データマーケティングコラム 調査データ×BIツール活用｜集計・可視化・共有を1/10に削減する方法
BI（ビジネス・インテリジェンス）ツールは、企業内にある様々なデータを集約・可視化・分析することでデータに基づいた意思決定をできるようにします。活用範囲は幅広く、調査データの集計～可視化～共有にもよく使われます。本記事では様々なお客様のBIツール導入・活用支援を実施してきたクロス・マーケティングが、調査データ活用における4つの手間を解消するBIツールの使い方を解説します。本記事は以前実施したウェビナーの内容を抜粋して掲載しております。ウェビナーでは具体的な事例も紹介しておりますので、こちらもぜひご覧ください。
取材担当 /
2023 / 10 / 20
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データマーケティングコラム 【後編】データの切り方で全く違う結果に！？もう一度知りたい『セグメンテーション』
マーケティングで成果を出すために必ず知っておきたい「セグメンテーション」。コラムの前編では、マーケット（市場）セグメンテーションと顧客セグメンテーションの違いを、活用するメリットの観点から解説しました（前編の記事はこちら）。本記事では、後編としてどのようにセグメンテーションをしていくのか、その具体的な進め方をご紹介します。
取材担当 /
2023 / 09 / 29
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データマーケティングコラム 【前編】データの切り方で全く違う結果に！？もう一度知りたい『セグメンテーション』
マーケティングを知っている方なら一度は耳にしたことがある「セグメンテーション」。フィリップ・コトラーが提唱したフレームワーク「STP分析」のS：Segmentationにあたります。古くからある手法ですが、近年は顧客ニーズの多様化により、重要性が高まってきています。セグメンテーションは、マーケット（市場）セグメンテーションと顧客セグメンテーションの大きく2つに分かれ、目的やデータ分析手法が異なります。本記事では、前編として活用する場面やメリットの観点から両者の違いを解説します。
取材担当 /
2023 / 09 / 15
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データマーケティングコラム データクレンジングと名寄せ処理、分析に必須な２つの準備の違いと効果を解説
近年、自社の様々なデータを活用できることは、企業の競争優位を保つ上で不可欠な要件となっています。しかしその一方で、顧客データを適切に統合し、活用するための課題も山積しています。そこで本記事では、データ整形の必要性、顧客データの統合が企業にとってなぜ重要であるかを「データクレンジング」と「名寄せ」の観点から解説します。データの価値が日増しに高まる一方で、そのデータがきれいに整っているとは限らない現状。これらを解決するためにどのような手段が求められるのか、ぜひ参考にしてください。
取材担当 /
2023 / 08 / 18
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データマーケティングコラム マーケティングDXに欠かせないマーケティング部門とIT部門の連携
DXは様々な分野で進んでおり、マーケティングも例外ではありません。実際、マーケティングDXを実現するために、多くの組織で新規ツール導入やデータ活用が盛んに行われています。このツール導入・データ活用で大切なのが、マーケティング部門とIT部門の連携です。しかし、部門間の連携は簡単ではなく、しばしば軋轢が生じることもあります。そこで本記事では、連携が上手くいかない3つの原因とそれぞれの解決策を解説します。
取材担当 /
2023 / 07 / 28
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データマーケティングコラム いまさら聞けない正しい「データのグラフ化」
デジタル技術の進展に伴い、企業は顧客の行動パターン、製品の評価や認知など、詳細なデータを収集できるようになりました。これらのデータは、ビジネス戦略を策定し、意思決定を行う上で重要な情報源です。そして、この豊富なデータを有効活用するには、パターンや傾向を直感的に理解できる「グラフ化」が欠かせません。しかし、不適切な「グラフ化」は、意図した情報を正確に伝えることができず、誤解を招く可能性があります。これは、グラフの種類、スケール、色彩など、様々な要素が情報の伝達を左右するためです。そこで本記事では、「グラフ化」の基本について、主に種類の側面から解説していきます。データの正しい「グラフ化」は、ビジネス戦略の策定や意思決定を成功に導く基礎ですので、改めて参考にしてください。
取材担当 /
2023 / 07 / 21
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データマーケティングコラム BIツール導入を検討されていませんか？ツール選定のプロセスをご紹介
自社で保有している多種多様なデータを統合・可視化し、スピーディーな現場展開を実現するBI（Business Intelligence）ツールの活用は、データドリブンな組織の実現に有効な手段の一つです。しかし各社から機能も価格も異なる様々なBIツールがリリースされているため、どれを選ぶべきか判断に困ってしまう場合もあるかと存じます。この記事では、BIツールの選定プロセスをステップごとに記載してあります。この記事を読んでいただき、自社にとって最適なBIツールを明確化しましょう。
取材担当 /
2023 / 06 / 23
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データマーケティングコラム データ活用の大前提となる『シングルカスタマービュー』とは
近頃、企業の顧客管理は急速に高度化しています。CDP (Customer Data Platform) や CRM (Customer Relationship Management) といった概念の浸透とともに、支援ツールも数多く登場・進化し、企業での活用が進んでいます。チャネルが多様化し顧客接点が増加している現代では、顧客管理の重要性は増すばかりですが、その一方で同じユーザーの情報が複数のサイトやアプリに散在し、統合されないまま蓄積されていることが多いのも現実です。この状態では各種ツールもほとんど活用しきれません。このような事態を解消し、企業の持つ顧客情報という資産を最大化するため、一人の顧客についての情報を一元化し、全体像を把握する「シングルカスタマービュー」の重要性が高まっています。そこで、本記事では「シングルカスタマービュー」の必要性とその構築方法について解説していきます。
取材担当 /
2023 / 06 / 09
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データマーケティングコラム 指標化が難しい顧客の声をどう活かす？AI時代到来の前にスタートダッシュできること
近年、自然言語処理はAIの活用で急速に発展しています。OpenAIの人工知能チャットボット「ChatGPT」はその成果の１つと言えるでしょう。このような技術発展によって、今後マーケティングに有益な情報源は増加するでしょう。例えば商品レビューやSNS投稿といった「顧客の声」はこれまで活用が難しかったですが、今後は活用が進むことが予想されます。本記事では、AI時代の到来に向けて、指標化が難しい「顧客の声」をどのように活用すれば良いかを詳しく解説します。一般的な解説についてはデータマーケティングコラム「VOC (Voice of Customer) 分析」の【前編】と【後編】の記事もぜひご覧ください。
取材担当 /
2023 / 05 / 26
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データマーケティングコラム データエンジニア？データアナリスト？データサイエンティスト？自社の求める人材は？
現在、世界中でデータ活用が盛んになっており、日本でも成功事例が次々と生み出されています。自社でもデータ活用を推進し、業務を変革して成功させたいと考える方も多いのではないでしょうか。データ活用を成功に導くためには欠かせない職種が3つあります。「データエンジニア」「データアナリスト」「データサイエンティスト」です。ただ、この3職種は誤解され、また混同されやすい職種です。それぞれの職種にはどのような違いがあるのでしょうか。また自社が求める職種はどれなのでしょうか。今回は、「データエンジニア」「データアナリスト」「データサイエンティスト」について、企業によっては役割や必要スキルなどが多少異なることがありますが、一般的に言われているそれぞれの役割、在籍している場合のメリットなどを解説していきます。
取材担当 /
2023 / 05 / 12
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データマーケティングコラム データストーリーテリングとは｜現場に受け入れられるデータ利活用のために
高度に情報化が進んだ現代では、大量のデータ（情報）を瞬時に収集し、蓄積・分析までできるようになりました。しかし、データに基づいて現場アクションをシームレスに変革できる企業はごくわずかです。そんななか、上司や他部署を動かすための「データストーリーテリング」という考えが重要視されてきています。本記事では「データストーリーテリング」の解説からBIツールへの活用までお伝えします。
取材担当 /
2023 / 04 / 28
