データドリブンマーケティングの基本と悩み別アドバイス

先ず、データドリブンマーケティングの「データドリブン（Data Driven）」とは、データによって意思決定をおこなうことを意味します。データは単にそれだけでは意味を持たず、そのデータをもとに効果的な施策を打つことで、はじめて意味をもつ存在です。

数多くあるマーケティング手法のなかでも、データの活用に重点をおいたマーケティング手法をデータドリブンマーケティングといい、マーケティング施策を考案する際に、勘や経験といった感覚的な要素をできるだけ排除し、データによる根拠をもとに施策の企画立案や意思決定をおこなうことで、より効果を高めることを目指します。

また、実行した施策に対してもデータを用いて効果検証と改善を繰り返し、PDCAサイクルを回していくことで、さらに施策の成功率を高めていくことができます。

こうしたデータドリブンマーケティングを実現するためには、データをいかに可視化するかが重要な鍵となります。

先ずは、基本的なデータの種類や集め方、それぞれの活用方法を理解すると、既にどんなデータが手元に存在するのか。また新たにどんなデータを集める必要があるのかがみえてきます。

【セカンダリーデータ】
セカンダリーデータとは、世の中に既に存在し公開されているオープンデータを指します。ネット上で気軽に検索し閲覧することが可能ですが、必要としているものとは異なる目的や視点で集められたデータの可能性があるので、取り扱いに注意が必要です。市場概況をとらえたり、業界の話題を抑えることで「仮説づくり」に活用することができます。

例）市場調査データ、白書、企業のIR情報など　

【プライマリーデータ（一次データ）】
プライマリーデータとは、目的に沿って自ら調査を実施し収集した「新規の生データ」を言います。欲しいデータを取得するための企画設計からおこなう必要があるため、取得までの手間や時間、費用などのコストがかかりますが、「仮説の検証」に直接活用することができます。

【定量調査】
定量調査とは、人数や割合、傾向値などの何かしら明確な「数字で表されるデータ」で収集・分析する調査です。何をいくつ買ったか、どの選択肢を何人が選び、どの程度の割合なのか、などの行動や結果を可視化できるのが「定量データ」です。仮説の検証に活用できます。

「What／なに？」を知る
例）購入率調査、販売データ、視聴率調査

【定性調査（アドホック）】
定性調査とは、言葉や感情など「数字で表せない情報」を収集・分析する調査です。個人による発言や購入理由など、数量や割合では表現できないものの意味を解釈することで、新しい生活者の理解やヒントにつながり、仮説の発見に活用できます。「質的データ」を得るために、「なぜ」という点を重視します。

「How・Why／どのように？・なぜ？」を知る
例）意識調査やグループインタビュー

実際にデータドリブンマーケティングを導入し成果を生むためには、乗り越えなければならない課題がさまざまな場面で存在します。代表的な5つの悩みと、その対策について考えてみます。

データを見る上で適切な指標がわからない、データは手元にあるが使えるものがないなど、「はじめの一歩」で足踏みをしてしまうことも多いのではないでしょうか。

まずは検証したい仮説を設定し、情報を前述の「セカンダリーデータ」から収集・整理してデータの重要度の認識や概況の目星をつけ、それをさらに詳しく深堀りするために、より詳細な「プライマリーデータ」を…　と段階を踏んで分析していくことが大切です。

１．セカンダリーデータを使って仮説を設定する
　　市場調査データを探し、市場規模や競合を分析して概況の目星をつける

２．プライマリーデータを集めて詳細な仮説を発見していく
　　インタビュー調査などで時間やお金をかけて、生の声からアイデアを拾う
　　詳細な仮設（セグメントや施策プラン）を作成して実行する

３．実行後は、プライマリーデータで正確に検証・評価
　　Web広告なら実際の広告接触者の購入意思の変化や購入率を分析することが可能

収集したデータの理由や背景を読み解くことが難しいというケースや、複数のキャンペーンが同時並走していて、どれほどの相乗効果があったのか、単一効果はどれほどだったのかを正しく測定できないなど、収集・計測したデータをきちんと体系立てて理解し分析することはなかなか難しいことです。

対策としては以下をおすすめします。因果関係のよくわからない部分も定点で追い、数値データにしていくことで指標として可視化することが可能になります。

１．複数の要因を切り離してとらえるため対照実験をする
２．各マーケティング活動に適した評価指標を先に設定する

例）
・ブランド広告の評価指標は「売上」ではなく「純粋想起」のスコアが上がること
・クックパッドが運営する「楽しいキッチン不動産」は、キッチンの広さやコンロの口数などを数値化して、その各評価軸の「キッチンの充実度」への関連度を分析することで、キッチンの充実度を計る「KiT」という新しい指標を策定

BtoB企業のため最終商品を購入した人の情報がなかったり、個人情報の管理に不安があるなどの理由でそもそもデータが不足している、という場合もあるでしょう。

自社で集めきれないデータは、関係企業や業界団体、メディアなどと連携をする他に、キャンペーンを絡めてユーザー情報を獲得するなどして、必要なデータを収集する方法があります。

例）
・サントリーは2000年、主に自動販売機で購入されていた缶コーヒーのユーザーデータを「ボスジャンキャンペーン」で収集。30万人のヘビー購入者情報を得た
・ゼスプリは、ブランドキャラクター「キウイブラザーズ」のプレゼントキャンペーンによって顧客データを収集

データ分析にはある程度の専門性が必要となりますが、組織内にそうした人材が不在であったり、新たな人員開拓が難しい…　ツールの導入で解決しようとすると、経費コストが問題となってくる…。よくある状況だと思います。

こうした状況下においては「最初はできるところから」という意識で進めていきましょう。
エクセルだけでもできることはたくさんありますし、まずはデータを溜めていくことに価値があります。その中から評価指標を定め、徐々に扱うデータを増やしていき、規模を広げていくのが良いでしょう。

旧体制の文化を持つ業界であればあるほど、新しい取り組みに対する組織内の反発や、過去のやり方や従来の慣例に摩擦が生じるものです。その中で、新たな成果を出すためには、以下の2点が重要なポイントです。

・簡単でも小さくても、先ずは成功事例をつくる
・可視化しやすいグラフなどを効果的に用いて、共感を得る

当然のことではありますが、「上手くいった」という経験を共有し、興味を持ち理解できるものに触れて自分ごとにさせることが重要で、非常に効果的な方法です。

変革を進めやすいのは「危機の時」です。つまり、コロナ禍を転機とした今こそ、チャンスの時だといえます。

食品業界においては新企画の立案や社内外への提案場面などで、多目的に活用できるのが食卓データです。クックパッドが所有する、生活者の食卓状況を知ることができるデータをご紹介します。

【たべみるで出来ること】
●メニューや食材の検索トレンドを把握でき、旬のピークや適切な提案時期がわかります
●指定時期の特徴的なキーワードをランキング形式で見れます
●指定したキーワードと組み合わされて検索されている単語が季節別・年代別にわかります
●年・地域・性・年代別に指定したキーワードの検索頻度の比較が可能です
●前日までのデータが反映されるためトレンドをいち早くキャッチできます

【「たべみる」と「たべみるニュース」の違いは？】

テレビで紹介された料理が閲覧できます
スマートフォンからも閲覧可能です
前年より検索頻度が上がっており、 かつ現在旬な（年間でこの時期に特によく検索される）キーワードランキングが閲覧可能です

「たべみる」から抽出された特定データや、全国のクックパッドユーザーを対象にしたアンケート調査など、食にまつわる独自のマーケティングデータをレポートとして公開しています。仮説の裏付けや、新たな施策へのヒントとして活用いただけます。定期契約ではなく、各データをスポットで購入することができます。

その他、外部データを連携した商品購買者のペルソナ分析や利用者の投稿データ、レシピ内での材料ごとの使われ方分析などの特別分析もおこなっています。データに関するお悩みやご相談などありましたら、お気軽にお問い合わせください。