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、
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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
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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。
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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
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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
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【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。
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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。
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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
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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
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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
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これからはCXM（顧客体験マネジメント）の時代？CRMとの違いや移行ステップを解説
CXMとは「Customer Experience Management（カスタマー・エクスペリエンス・マネジメント）」の略語であり、直訳すると「顧客体験マネジメント」を指します。これまで主流であった顧客との関係をマネジメントするCRM（Customer Relationship Management）から、ビジネス環境の変化に応じて生まれたのがCXMです。昨今、多数の類似商品の出現によって、高付加価値を持っていた商品が一般的な商品になってしまうコモディティ化が起きやすく、機能での差別化が難しく
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データプレパレーションとは？その必要性や事例、作業内容も解説
昨今ではAIやIoTを利用したデジタルトランスフォーメーション（DX）をはじめとするデータ活用が広がりをみせています。自社内はもとより社外で蓄積されているデータも活用して、事業変革を生み出したいと考える方は多いのではないでしょうか。データをスムーズに活用するためにはデータの整理・変換作業が必要ですが、非常に手間がかかります。そのデータ整理・変換作業を効率よく実施していくには、データプレパレーションと呼ばれる手法が有効です。今回はデータプレパレーションについて、その必要性や事例、作業内容などをお伝
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ポストCookie時代に注目されるゼロパーティデータとは
海外では2020年1月にカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）や2018年5月にEU一般データ保護規則（GDPR）が施行され、日本でも個人情報保護法が2022年4月に改正されるなど、Cookieが個人関連情報と定義される流れができています。そのため、Cookieについてもデータの取得・利用への同意取得の義務が発生してきているのです。その流れの中で、「ゼロパーティデータ」と呼ばれる、顧客が企業と共有するデータが注目を集めています。今回はゼロパーティデータに関して、登場の背景やメリット、デ
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