データ駆動型マーケティングとは? 利点と戦略

多くのマーケティング キャンペーンには創造性とブレインストーミングが必要ですが、さまざまな分析ツールから取得したハード データを使用して戦略を改善できます。 データドリブン マーケティングを適切に行い、売り上げを伸ばす方法をご紹介します。

創造性を最大限に発揮しても、マーケティング キャンペーンではほとんど成果を上げられません。 そのため、ターゲット ユーザーの心に最も響くものを知る必要があります。 データ駆動型のアプローチは、仮定ではなく証拠に依存するため、成功する可能性が高くなります。

マーケティング活動で満足のいく結果が得られない場合は、データ駆動型のマーケティング戦略を検討するときです。

この記事では、データ駆動型戦略について知っておくべきことをすべて説明します。 適切に行う方法、使用するツール、他のマーケティング活動と組み合わせる方法について説明します。

コンテンツ：

1. 意思決定に対するデータ駆動型のアプローチとは?
2. データ主導のマーケティング戦略の例
3. 最も一般的なデータドリブン マーケティングの課題
4. データドリブン戦略のメリット
5. 消費者データを収集および分析するためのツール

意思決定に対するデータ駆動型のアプローチとは?

意思決定へのデータ駆動型のアプローチには、直感、意見、または過去の経験だけに頼るのではなく、データと分析を使用して情報を提供し、意思決定を導くことが含まれます。 このタイプのアプローチでは、データを収集、処理、分析して、意思決定に使用できるパターン、傾向、洞察を特定します。

データドリブン マーケティングでは、ブレーンストーミング セッションなどでアイデアを思いつくのではなく、データ分析を使用してマーケティングの決定を下します。

このアプローチに従うには、マーケターはまず問題や下すべき決定を定義し、関連するデータ ソースを特定する必要があります。 データが収集されたら、クリーニングして分析用に準備する必要があります。 分析プロセスには、意思決定プロセスに情報を提供し、マーケティング活動を改善するために使用できる重要な洞察を特定することが含まれます。

データ主導のマーケティング戦略の例

マーケティング ROI を最大化するには、デジタル戦略におけるデータ主導の意思決定が不可欠です。 以下に、データドリブン マーケティングを使用できる例のリストを示します。

パーソナライゼーション

パーソナライズされたメッセージには、さまざまな顧客データ ソースを使用できます。 分析ツールを使用して顧客の行動を調査し、カスタマイズされたマーケティング メッセージとエクスペリエンスを作成します。 この手法には次のものが含まれます。 カスタマイズされたメール、過去の購入履歴に基づく推奨事項、ユーザーの行動に基づくターゲット広告。

A/B テスト

A/B テストは、私のお気に入りのデータ駆動型マーケティング戦略の 1 つです。 キャンペーンの 2 つのバージョンを作成し、ターゲット ユーザーの異なるセグメントでテストします。 次に、結果を分析して、どのバリアントがよりよく変換されるかを特定します。

ほぼすべての A/B テストを実行できます。 広告コピー、パックショットやインフォグラフィックなどのクリエイティブ アセット、ランディング ページ、ニュースレターのタイトル。 あなたはそれに名前を付けます！

リターゲティング

リターゲティングとは、顧客データを使用して、以前にブランドに関与したことのあるユーザーにターゲットを絞った広告を配信する戦略です。 たとえば、リターゲティングを設定して、Web サイトにアクセスしたものの購入には至らなかったか、ショッピング カートを放棄したユーザーに広告を表示できます。

予測分析

履歴データと統計アルゴリズムを使用して、将来の顧客の行動を予測できます。 マーケティング担当者は、予測分析を通じて顧客データを分析することで、顧客が関心を持つ可能性が高い製品、サービス、または機能を予測するのに役立つパターンと傾向を特定できます。

顧客セグメンテーション

顧客セグメンテーション戦略には、人口統計や購入履歴などの共通の特性に基づいて、ターゲット ユーザーをより小さなグループに分割することが含まれます。 顧客データを分析することで、特定の顧客セグメントに共鳴する、よりターゲットを絞ったキャンペーンを作成できます。

もちろん、データ駆動型のマーケティング戦略の例は他にもありますが、ここでそのアイデアを理解する必要があります。 データの管理と分析を伴うほとんどすべてのことを、データドリブン マーケティングと呼ぶことができます。

最も一般的なデータドリブン マーケティングの課題

それぞれのマーケティング戦略にはいくつかの課題があり、データ駆動型のアプローチも例外ではありません。 このマーケティング戦略を追求したい場合、直面する可能性のある問題とその解決方法を以下に示します。

データ品質

データドリブン マーケティングはデータ収集のみに依存しているため、ソースが信頼できるものであることを確認する必要があります。 データの品質が低いと、分析が不正確になり、意思決定に誤りが生じる可能性があります。

チームによって収集されたデータが正確であることを確認したい場合は、ソースを確認し、適切な分析ツールを使用してください。 使用するツールが適切に実装されていることを確認してください。

データ統合

生データを収集するだけでは、データドリブン マーケティングには不十分です。 複数のデータ ソースを統合することは、ツールによって使用される指標や用語が異なるため、困難な場合があります。

データ収集ツールに互換性があるかどうかを確認し、それらが提供するすべての数値を理解していることを確認してください。

データのプライバシーとセキュリティ

データ主導のマーケティング戦略では、このすべてのデータが合法的かつ倫理的に取得されていることを確認する必要があります。 特に今は、厳格な GDPR と Cookie ポリシーが適用されています。

すべてのデータドリブン マーケティング ツールは、ToS のどこかに法的詳細を記載する必要があります。 会社がどのように情報を取得しているか不明な場合は、直接お問い合わせください。 転ばぬ先の杖！

スキルギャップ

マーケティング チームの規模に応じて、各人が持っているスキルと経験は異なります。 チームメイトの中には、分析分野の経験がなく、データ駆動型マーケティングの専門家ではない人もいるかもしれません。 スキル ギャップは、次のキャンペーンのデータを分析する際の課題となる可能性があります。

この課題を克服するには、トレーニングやコースに投資して、データ駆動型の戦略に十分なスキル セットを備えていることを確認してください。

ROIの測定

データドリブン マーケティングは確固たる証拠に基づいていますが、一部のチームは投資収益率の計算に苦労しています。 キャンペーンの影響を測定し、データ主導の意思決定を正確に行うために、チームが必要な指標とツールを備えていることを確認する必要があります。

データドリブン戦略のメリット

いくつかの課題はあるものの、データ駆動型のマーケティング担当者は、このアプローチの多くの利点を報告しています。 ここでは、データドリブン マーケティングの最大の利点をいくつか紹介します。

効率の向上

このタイプのマーケティング戦略はデータ駆動型であるため、単純な分析に基づいてキャンペーンの効率を簡単に改善できます。 どのマーケティング活動が最も効果的かを確認し、ターゲット ユーザーにとって最も効果的なものにアクションを集中させます。

顧客ターゲティングの改善

顧客データを分析することで、マーケターはターゲット ユーザーをよりよく理解し、よりターゲットを絞ったキャンペーンを作成できます。 この戦術は、顧客エンゲージメントを改善し、コンバージョン率を高めることができます. 正確にパーソナライズされたマーケティングは、優れたデータ駆動型の機能です。

より良い顧客体験

データドリブン マーケティングにより、顧客によりパーソナライズされた関連性の高いエクスペリエンスを作成できます。 マーケティング担当者は、顧客データを活用することで、各顧客の好みや行動に合わせてパーソナライズされたメッセージ、推奨事項、オファーを提供できます。

ROIの向上

ROI の計算は困難な場合があると述べましたが、それを克服すると、データドリブン マーケティングが実際にこの指標を改善できることがわかります。 データを活用して情報に基づいた意思決定を行い、キャンペーンを最適化することで、マーケティング活動の効果を高めることができます。

より良い洞察とマーケティングの意思決定

複雑なデータを適切に分析するだけで、隠れたパターン、傾向、洞察を明らかにすることができます。 次に、得られた情報を使用して、マーケティング コミュニケーションと販売を改善できます。

競争上の優位性

すべての企業がデータドリブン マーケティングを使用しているわけではないため、それが強力なアドバンテージになる可能性があります。 ターゲット ユーザーの共感を呼ぶ、より効果的なキャンペーンを作成し、データ主導の意思決定を行い、競争上の優位性を達成できます。

消費者データを収集および分析するためのツール

幸いなことに、私たちはデジタル マーケティングの取り組みに役立つ高度なオンライン ツールを備えた現代社会に住んでいます。 データドリブン マーケティングを管理するためのアプリの作成を専門とする企業は数多くあります。 よく使うお気に入りのツールをいくつか紹介します。 データ ソースが多ければ多いほど、データドリブンになるため、複数のデジタル ヘルプを使用することが賢明です (もちろん、予算が許す場合)。

スタックに含めることができる私のお気に入りのデータ駆動型マーケティング ツールのリストを次に示します。

01 ブランド24

リストの第 1 位は Brand24 です。

Brand24 は、ブランドと選択したキーワードのオンライン メンションを追跡するメディア モニタリングおよびソーシャル リスニング ツールです。 しかし、それだけではありません。 Brand24 は、センチメント分析、ソーシャル メディアと非ソーシャル リーチの推定、AVE の計算など、データ駆動型マーケター向けの高度な AI を活用した分析ツールを提供します。

カスタムレポートとブランドに関する深い洞察に興味があるなら、このツールは間違いなくあなたにぴったりです. 14 日間の無料試用版を提供しているので、データドリブン マーケティング アクションがメリットをもたらすかどうかを確認できます。

02 アーレフス

Ahrefs は、私が日常的に使用しているもう 1 つのデータ駆動型マーケティング ツールです。 このツールは主に SEO を対象としていますが、他のマーケターもこのデータが役立つことに気付くでしょう。

Ahrefs は、被リンク プロファイル、オーガニック検索結果、有料検索トラフィックなど、ウェブサイトに関する詳細な統計をユーザーに提供します。 キーワードの調査、リンク構築戦略の計画などに使用できます。

03 セムラッシュ

Semrush は Ahrefs に似たツールであるため、通常、マーケティング チームにどのツールを使用するかは好みの問題です。

Semrush は、Web サイトの健全性 (SEO に関して)、オーガニックな結果、バックリンク プロファイルに関する詳細な洞察を提供する、もう 1 つの高度な SEO ツールです。 高度なキーワード調査機能は、世界中の多くの SEO から高く評価されています。

このツールは無料の試用版を提供しているため、Semrush メトリクスに基づいてデータ駆動型マーケティングを行う前に、試してみて自分で決めることができます.

04 類似ウェブ

Similarweb は、さまざまなデータ ソースに基づいて Web サイトの主要な指標を提供する便利なツールです。 おおよそのトラフィックまたは人口統計データを確認して、後でデータ駆動型ベンチマーク、競合分析、およびさまざまな種類のマーケティング調査に使用できます。

Similarweb は、マウスをクリックするだけで最も重要な統計の一部を表示する無料の Chrome プラグインを提供しています。 これは、データ駆動型マーケティングにおいて間違いなく役立つツールです。

05 Google アナリティクス

Google アナリティクスは、おそらくすべてのマーケティング担当者が人生のある時点で使用した無料のツールです。 Web サイトに関する基本的な統計情報を知らずに、データ駆動型の戦略を計画することは非常に困難です。

ユニバーサル アナリティクスから GA4 への切り替えについては、多くの論争が起こっており、多くのマーケターがこの変更に不満を持っています。 ただし、率直に言って、GA4 は多くのパーソナライズを可能にする便利なイベントベースの新機能を多数提供しています。

GA4 についてまだ確信が持てず、代替案を調査している場合は、別のデータ プロバイダに飛びつく前に、新しい Google ソリューションに関するいくつかのコースを確認することを強くお勧めします。 優れた Google アナリティクスの代替手段がいくつかありますが、無料のツールの可能性をまだ十分に理解していない可能性があります。

06 アドロール

最後になりましたが、AdRoll です。 AdRoll のようなデータドリブンの広告ツールにより、リターゲティング キャンペーンやユーザー セグメンテーションにおけるマーケティングが大幅に容易になります。 このツールには、便利な e コマース統合が多数含まれているため、放棄されたカートやコンバージョンに至っていないユーザーの管理がはるかに簡単になります。

データ駆動型マーケティングについて知っておくべきことがすべてわかったので、次は次の戦略の計画を開始するときです。 どのデータ ソースをどのように使用しますか?