データドリブンとは、意思決定の際に根拠となるデータをもとに判断することを指します。
近年IT化が進んだことにより、経営・営業・マーケティングなど、様々な場面でデータドリブンな意思決定を求められるシチュエーションが増えています。
本記事では、BtoBマーケティングにおける事例をもとに、データドリブンな施策を行うにあたって施策の効果を高める方法についてご紹介いたします。
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目次
利用するデータの種類について
データドリブンな意思決定を行うためには、データ収集が不可欠です。
本項では利用するデータの種類や、収集時のポイントについてご紹介いたします。
①：ファーストパーティデータ
多くの企業でデータドリブンな意思決定を行う際、まず自社で管理しているデータから活用することになります。
これらをファーストパーティデータと呼びます。マーケティング領域では、扱うデータとしては下記のものなどが挙げられます。
- トラッキングデータ
WEBサイト上にピクセルなどを埋め込むことで、顧客のWEB上の行動を取得することができるデータになります。
- リードデータ
見込み顧客（リード）の獲得によって得られるデータになります。
個人情報を含む場合が多く、顧客の同意を得てから収集する必要があります。
②：セカンドパーティデータ
セカンドパーティデータとは、他社が収集したファーストパーティデータのことをさします。
パートナーシップ関係を持つ企業間において、合意に基づいて共有されることが一般的です。
個人情報を含む場合は、ファーストパーティデータ同様顧客の同意を得てから収集する必要があります。またその際、他企業に共有することについても同意を得る必要があることに注意が必要です。
③：サードパーティデータ
サードパーティデータとは、第三者から提供されるデータのことをさします。他社が計測する仕組みを提供してたり、データそのものを販売しているケースもあります。
また、国・地方自治体などが提供しているオープンデータを利用することも可能です。
他社が計測する仕組みを自社サイトに組み込む場合、Cookie規制の影響を受けることがあります。
データの利用する際の注意点
データドリブンで施策を行う場合、データ取得しただけで施策が行えるということはそう多くありません。
本項では取得したデータを利用する際の注意点についてご紹介します。
①：データの入力
データ計測の仕組みを導入しても適切な入力がされていないと意思決定の役に立つことができません。特にCRMなど人力に入力する必要があるデータは注意が必要です。
入力負荷を削減できるよう、入力の自動化やUIの改善を行いましょう。
②：データの統合
一般的にデータを収集する場合、収集した時点ではそれぞれプラットフォーム上に分断して管理されていることが多いです。
データを統合することによって様々な角度でデータを分析できるようになったり、部署間での意思決定の統一を図れるようになります。
統合の手段としては、CRMとの接続、DWHの導入などが挙げられます。
データドリブンな施策の進め方
データがあるだけではデータドリブンな施策ができているとは限りません。データドリブンで施策の進め方の一例をご紹介いたします。
①：集計設計
施策を実施する前に、施策の目的と得られるデータのすり合わせを行いましょう。施策の実行後にデータを集め始めても不十分なデータしかそろわないことがあります。
実施したい施策に対してデータが不足していないか確認し、不足がある場合は施策内容の変更やデータの拡充を検討しましょう。
②：アドホックなデータ集計
データドリブンで施策をおこなう場合、当初想定していた施策がデータ分析の結果有効でないことが判明する場合もあります。
事前分析についてはデータセットを柔軟に用意し、適宜項目を入れ替えることで意思決定ができる状態を維持しましょう。
③：効果検証
データで得られた知見をもとに施策を実行します。 その際、施策の効果を検証する時期をあらかじめ決めておきましょう。また、効果検証のためのデータ設計についても決めておけるとより効果的です。
④：継続的なデータ集計
効果検証を通じて、有効と判断された施策は継続して実施されますが、その後も継続して効果計測できる環境の用意を行いましょう。
通常②アドホックなデータ集計で利用した集計をそのまま利用することが多いですが、リード獲得に対する受注率など、計測に時間のかかる項目を追加で設定することも効果的です。
記事のまとめ
データドリブンで施策の効果を高める方法について、利用するデータと活用時の注意点、施策の進め方という観点からご紹介しました。
データドリブンで施策を行うためにはいくつかのハードルがありますが、それを乗り越えた際の効果は大きなものがあります。ぜひ実施してみてはいかがでしょうか。
文責：識学 丸岡
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