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爆発的に増大する「顧客データ」に埋もれる前に!知っておきたいデータ分析の活用法

category
ワンダーマン・ニューズレター
writer
大月 輝明
series
Wunderman's view No.167
date
2017年11月24日
themes
コミュニケーション戦略,データベース,効果検証,調査・分析,顧客維持とロイヤル化

 デジタルマーケティングの台頭により、データの活用はますます重要な役割を担っています。同時に、IoTやビッグデータの進展によってデータの種類や総量は爆発的に増大しているのはご存じの通り。そうした状況の中で、数あるデータをどのように分析し、アウトプットを導けばよいのかについては、ますます複雑で難解なテーマになっているといえるでしょう。
 そこで、本コラムではマーケティング活動で"当たり前"とされるものの、その手段や方法がますます複雑になりがちなデータ分析の活用法について、あらためて考えてみたいと思います。


■売上を増やす最善策とは?
 突然ですが、「売上を増やしたい」という命題のために、あなたならどうしますか?次の四つから選んでみてください。

 (ア)新規顧客の数を増やす
 (イ)リピート顧客の数を増やす
 (ウ)購買単価を高める
 (エ)購買回数を増やす

 いずれも有効な手段に違いありません。しかし、すべてを同時に達成することが難しいのはいうまでもないことです。最も効率よく売り上げを増やすために一つだけ戦略を選ぶとすればどれでしょうか?その合理的な見極めのために役立つ一つの手段が「データ分析」です。
 何をいまさら...と思われた方も少なくないかもしれません。しかし、データ分析が何のために実施されるのかが明確になっていないケースは実に多いものです。データ分析が、売上を増やすアウトプットを導くために寄与しているかについては、常に意識して立ち返っていただきたい重要なポイントです。


■データ分析で課題は解決できない?
 データ分析をすると、魔法の杖のように解決策が出てくる...。そんな過剰な期待を寄せられるケースが少なくありません。残念ながら、データ分析は「過去の結果」の一つの側面を知る手段にすぎません。売上を増やすための仮説を導き出すためには、人間が分析データをどう解釈するかが重要です。
 むしろ、分析データから解決策がすぐに見つかるということは「ない」といっても過言ではありません。次のアクションを合理的に導くために分析データをどう読むか?これはマーケティングの成否を分ける大きなポイントのひとつです。
 さらにいえば、分析結果を得てから初めて仮説を立てるのではすでに遅いという面もあります。事前に仮説を立てた上で「何を知りたいか?」を明確にしてから臨むということも、データ分析を成功させるためにマーケターが意識しておくべき重要なポイントです。


■データ分析の基本ステップとは?
 いうまでもなく、ビジネスではさまざまな要素・要因を考慮しながら綿密に計画されることになるわけですが、極めてシンプルに大きなくくりで見てみると、およそ以下のようなステップに集約されるのではないでしょうか。

 ①現状を把握する
 ②課題を発見する
 ③施策を検討する

 実は、データ分析においてもこのステップが当てはまります。では具体的にはどのようになるのでしょうか。ここでは最もシンプルなデータ分析のステップについて考えてみたいと思います。


①現状を把握する

 現状が把握できなければ、施策実施後の成果も正確に把握することができません。現状の正確な把握は、課題を発見するためにも、施策を検討するためにも、前提となるものです。現状の把握のために知りたいデータとは、例えば以下のようなものです。

・誰に売れているのか?(性別・年代といったデモグラ情報や新規・既存の数や割合など)
・どんな商品が売れているのか?(品種や価格帯など)
・どこで売れているのか?(実店舗やECサイトなど)
・どのくらい売れているのか?(購入金額や購入回数など)
・優良顧客はどんな人なのか?(購入商品や購入回数の傾向など)


②課題を発見する
 一口に「課題」といっても、それこそ止めどもなく列挙されてしまいがちです。ポストイットに書き出してグルーピングして...といった手法もポピュラーですが、現状の把握から「悪化している状況を止めることができそうな要素」、および「停滞している状況を伸ばすことができそうな要素」という二つに的を絞って考えれば、課題を整理しやすいのではないでしょうか。
 例えば、現状分析から「2回目の購入率の悪化」が把握できた場合は、リピート率の悪化を防ぐというテーマが課題としてクローズアップされてくるでしょう。また男性と比較して女性のLTVが伸びていないという現状が把握されたのであれば、女性向けプロモーションの効果を伸ばすことができないかという課題を導くことができるといった具合です。


③施策を検討する
 ここでも、情報を整理しやすくするための簡単なフレームワークをご紹介しましょう。
 コミュニケーションで考慮すべき重要な要素は「ターゲット」「タイミング」「チャネル」「メッセージ」の四つです。これら四つの最適化のための施策を検討すればよいと考えれば、発散しがちなアイデアも収束させやすいのではないでしょうか。
 例えば2回目に購入される顧客の数のピークが初回購入から30日目に出現している場合、30日目の再購入に向けた「タイミング」を重視したコミュニケーションが合理的といった施策が導けるでしょう。ただし、ここでも仮説を導き出すために人間がデータを解釈する能力が問われるということに変わりはありません。ここではなぜ30日目のタイミングで再購入が多いのかを推察することが重要です。
 30日後が商品を使い切る「タイミング」であろうということは容易に想像できると思いますが、そもそも30日後にコミュニケーション施策をあつく実施していただけといった、元も子もないような話もマーケティングの現場では決して珍しくありません。
 得られたデータの意味の解釈こそが重要なわけですが、解釈が困難な場合も当然あります。そんなときは、リピート顧客にアンケートを実施するなど、仮説を立てるためにさらに突っ込んだ取り組みも場合によっては必要となります。


■もっとも身近で簡単な手段としてのデータ分析
 現代におけるデータ分析では、パーソナライズされたレコメンデーションを合理的に表示したり、需要を予測したり...といった人間の勘や経験からでは推察困難な未来予測を瞬時に手に入れることができるとった側面がクローズアップされがちです。
 しかし、現状を把握し、課題を発見し、施策を検討するという、必然的なマーケティングプロセスにおける役割こそ非常に重要であり見直していただきたいポイントです。
 人間の意思決定を支援するための材料を得る手段として、データ分析はもっとも身近かつ有効なものであり、上手に付き合えば決して複雑でも難解でもないといえるのではないでしょうか。

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