マーケティングアナリティクス：包括的ガイド

マーケティングアナリティクスとは、マーケティングデータを収集し、それを複数のソースにまたがって分析して、ビジネス目標の最適化に役立つ価値あるインサイトを導き出す取り組みです。

マーケティングアナリティクスのツールや戦略により、企業は時間と予算を最大限に活かし、顧客とのつながりを強化し、最終的には収益の拡大につなげることができます。デジタルマーケティングでは、アナリティクスを用いて成果を測定し、戦略を最適化していきます。

では、社内で強力なマーケティングアナリティクスの仕組みを構築するにはどうすればいいのでしょうか。質の高いマーケティングアナリティクスが企業やビジネスにもたらす価値、よくある課題の克服方法、そして社内にデータドリブンなマインドセットを根付かせるための第一歩について、詳しくご紹介します。

マーケティングアナリティクスの構築と運用には、さまざまな課題が伴います。大きな課題の1つは、マーケティングデータ分析を効果的に活用し、最大限の成果につなげることです。さらに、マーケティングアナリティクスの取り組みをデジタルマーケティング施策と適切に連携させることも重要なポイントです。ここまででマーケティングアナリティクスの定義を確認したところで、次に企業が直面し得る主な障壁について詳しく見ていきましょう。

Webから、モバイル、メール、ソーシャルチャネル、さらにはストリーミングサービス上の広告に至るまで、処理すべきマーケティングデータは尽きることがありません。新しいマーケティングチャネルやプラットフォームが次々と登場し、マーケティング担当者がデータを収集すべき情報源はますます増え続けています。

メールマーケティングの普及は年々進んでおり、過去1年間で配信メール数は15%増加しました。一方で、テレビやストリーミングプラットフォームは、顧客との接点を築くうえで最も大きな成長率を示しています。

これらのチャネルはすべて、マーケティング担当者に膨大なデータをもたらします。しかも、そのデータはさまざまな形式で提供されます。名称の付け方、データの構造、粒度の違いがすべて影響し、各チャネルからデータを収集すること、最終的に成果を比較することの両方を難しくしています。

企業の規模に関わらず、取り込んで整理すべきデータは膨大で、そのデータから有益なインサイトを導き出すことは容易ではありません。

膨大なデータ量に加えて、オンライン上でのプライバシーを求める声が高まる中、マーケティング担当者が収集できる情報と収集できない情報を規定するプライバシー法も変化し続けています。こうした動きはデジタルマーケティングチャネルに大きな影響を与えており、新たな戦略が求められています。

2024年には、顧客のインターネット上での行動を追跡するサードパーティCookieが、Googleをはじめとする大手インターネット企業によって廃止される見込みです。これにより、マーケティング担当者は、顧客が他のWebサイトで何を検索しているかを知るための極めて詳細なデータにアクセスできなくなります。

Cookieの廃止や各種データプライバシー法の施行により、マーケティング担当者は顧客にリーチするための戦略を見直す必要があります。デジタルマーケティング戦略へのシフトは、マーケティング担当者がターゲット層にアプローチするうえで有効な手段となるでしょう。実際、マーケティング担当者の90%が、最近のプライバシー関連の変化によってマーケティング施策やキャンペーンの測定方法に影響が出ていると回答しています。

こうしたマーケティング担当者の多くは、顧客データやマーケティングデータをより効率的に追跡し続けるためのテクノロジーへの投資を進めています。 また、ソーシャルメディアをはじめとするデジタルマーケティングプラットフォームなど、自らコントロールできるファーストパーティデータへの投資も拡大しています。

マーケティング担当者の98%が、すべてのチャネルをまたいだマーケティング活動を包括的かつ一元的に把握することの重要性を理解しています。しかし実際には、71%ものマーケティング担当者が、依然としてチャネルごとに分断された状態で成果を評価しています。

こうしたマーケティング担当者は、統合された1つの全体像ではなく、分断された個々のデータだけを見ている状態にあります。そのため、マーケティング戦略の効果を正確に測定することが難しくなっています。

この種のデータインテグレーションが難しいのは、データが組織内の複数の部門やチーム、さらには複数のテクノロジーにまたがって存在することが多く、技術面や運用面でさまざまなハードルが生じるためです。

データを集めることは、パズルの一片にすぎません。チームは、そのデータをどのように読み解き、意思決定につなげるかを理解する必要があります。

マーケティング担当者は、締め切りや他の緊急業務に追われると、過去分析や将来予測といった取り組みが後回しになりがちです。マーケティング施策の定期的な分析を優先することで、継続的な成功を確保できます。また、データを効果的に活用するうえで、誰にとっても使いやすいダッシュボードや総計値を用意することが欠かせません。

マーケティングアナリティクスにおける主な課題を理解したところで、次に、優れたマーケティングアナリティクスがもたらすメリットをいくつか見ていきましょう。

マーケティングアナリティクスを活用することで、マーケティングにおける「勘」に頼る必要がなくなります。顧客がメッセージに反応していると推測するのではなく、マーケティングアナリティクスによってデジタルエンゲージメントを裏付ける確かな証拠が得られます。

マーケティングアナリティクスは、顧客のデジタルでのやり取りや嗜好、マーケティング施策への反応を理解することで、顧客を一元的に把握できるようにします。こうしたプロセスには、デジタルマーケティングの詳細な分析が欠かせません。

このように統合された顧客プロファイルを把握することで、カスタマージャーニーをより深く理解できるようになります。その結果、コンバージョンやビジネス成長につながる、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを創出できるようになります。

マーケティングアナリティクスを活用すれば、キャンペーンの進行中にどのように成果が出ているかをその場で把握できます。さらに、マーケティングキャンペーンの実施中にA/Bテストなどの手法を通じて、データにもとづいて戦略を改善できます。そして、得られたデータをもとに新しい戦略に転換できます。

リアルタイムデータの収集は、キャンペーン終了後にデータをまとめて評価するよりもはるかに効果的です。リアルタイムのアナリティクス結果やデータレポートにアクセスできれば、組織全体の収益成長を後押しできます。また、マーケティングキャンペーンをより高い成果に向けて迅速に調整することが可能になります。

マーケティングアナリティクスがなければ、チームの取り組みの成果を証明するのは容易ではありません。実際、マーケティング担当者の80%が、デジタルマーケティング投資のROIを追跡する能力には改善の余地があると回答しています。

マーケティングアナリティクスは、マーケティング部門が企業の成長にどのように貢献しているかを示す確かな証拠になります。こうした成果は、コンバージョンの増加、収益の向上、そして顧客維持の改善といった形で明確に表れます。

マーケティング担当者は、自分たちの取り組みが顧客体験をどのように高め、ブランドに対する認識を向上させているかを示すことができます。こうした情報は、今後のマーケティングプロジェクトの予算を確保するうえで欠かせない要素です。

マーケティングアナリティクスの「なぜ」を理解した今、成功への土台をつくるための基本ステップを見ていきましょう。

マーケティングアナリティクスを始めたばかりのときは、その複雑さを十分に理解することが重要です。目標とベンチマークを早い段階で設定しておくことで、注力すべき総計値が明確になり、取り組みやすくなります。また、目標を設定する際は、社内の関係者全員の声を反映できるよう、適切なステークホルダー全員を巻き込むことが重要です。

目標は、企業が達成したい成功の指標となるものです。キャンペーンごとに内容は異なりますが、早い段階で設定しておくことで、進捗を継続的に追跡しやすくなります。

一方、ベンチマークは、超えるべき基準となる数値です。たとえば、昨年達成した数値を上回ることを目標にベンチマークを設定することもできます。また、競合他社の数値や業界標準を調査し、それらを参考にベンチマークを策定する方法もあります。

目標とベンチマークをリアルタイムで追跡することで、チーム全体が共通の目的に向かって進み続けられます。また、進捗が遅れた場合でも、すぐに軌道を修正できます。

データアナリティクスモデルを効果的に管理することは、成果を生み出すうえで欠かせません。データアナリティクスは、抽象的な数値を収益拡大につながるインサイトへと変換してくれます。そのために、マーケティング担当者は記述的アナリティクス、予測的アナリティクス、処方的アナリティクスという3つのデータアナリティクス手法を活用します。

• 記述的アナリティクスは、過去から現在までのデータをもとに、キャンペーンの成果やソーシャルメディアのフォロワー数、四半期ごとのマーケティング収益を確認するために活用されます。
• 予測的アナリティクスは、複数のデータポイントに見られるパターンを読み取り、起こり得る事象を予測するために活用されます。予測的アナリティクスは、複数のデータポイントに見られるパターンを読み取り、起こり得る事象を予測するために活用されます。過去2年間で予測的アナリティクスを使用した経営層の86%が、ROIが向上したと回答しています。こうした予測的アナリティクスのプロセスは、各種アナリティクスツールによって支えられています。
• 処方的アナリティクスは、起こり得る結果に対して「もし〜ならどうなるか」を探るための手法です。このタイプのアナリティクスにより、企業が特定のマーケティング戦略を採用した場合に将来どのようなことが起こり得るのかを検討できます。

マーケティング担当者のうち、インパクトのある意思決定につなげるために必要なスピードでインサイトを得られていると強く感じている人は、わずか33%にとどまっています。アナリティクスツールに関するスキルを継続的にアップデートすることは大きな価値があります。さらに、マーケティングにAIを取り入れることで、インサイトの取得を加速し、より迅速な意思決定につなげることができます。

予測型AI（人工知能）はデータをスキャンし、そこにあるパターンをもとに将来の動きを予測します。続いて、処方的アクションがその予測結果を活用し、マーケティング戦略を最適化するための提案を行います。

ビジュアライゼーションは、データを使ってストーリーを伝える際に役立ちます。これまでに設定した目標やベンチマーク、KPIを活用し、データを視覚的に表現できます。ユーザーフレンドリーなダッシュボードによるビジュアルレポートは、組織内のステークホルダーとの情報共有をよりスムーズにします。

コードが書けなくても心配はいりません。マーケティングアナリティクスプラットフォームを使えば、コーディングスキルがなくてもビジュアライゼーションを作成できます。これらのプラットフォームにはドラッグアンドドロップ機能が備わっており、インパクトのあるマーケティングデータのビジュアルを簡単に作成できます。さらに、ダッシュボードはコラボレーションにも対応しているため、必要に応じてビジュアルを編集・更新できます。

マーケティングアナリティクスを効果的に活用するためには、企業文化の一部として根付かせることが欠かせません。人、プロセス、テクノロジーのすべてを、よりデータ志向へとシフトさせる必要があります。

ここでは、チームの中でマーケティングアナリティクスを優先事項として位置づけるためのいくつかの方法をご紹介します。

優れたマーケティングアナリティクス戦略を実行するためには、まずデータの責任者を明確にすることが重要です。マーケティングデータへのアクセスが必要となる主要なステークホルダーやコラボレーターを特定します。誰がデータを管理するのかを事前に定めておくことで、後からさまざまなデータポイントを探し回る時間を大幅に短縮できます。

ステークホルダーを明確にすることに加えて、マーケティングチームと営業チームが目標を共有し、足並みをそろえることも非常に重要です。両チームが同じビジネス目標を持つことで、連携して取り組み、目標達成に向けて大きな成果を生み出しやすくなります。

チームの議論にデータを積極的に取り入れ、プロジェクトの始まりから終わりまでデータを基点に進める習慣をつくりましょう。

今日のマーケティング部門では、顧客との接点をつくるために多くのツールが使われています。それぞれのツールが独自にデータを収集しているため、マーケティング全体を俯瞰したレポートをまとめるのが非常に難しくなることがあります。

これらのすべてのソースからデータを個別に集めるのではなく、信頼できる唯一の情報源として機能する統合型マーケティングアナリティクスプラットフォームを活用します。マーケティング担当者向けに設計されたプラットフォームを選ぶことで、使いやすさや理解しやすさが大きく向上します。

データソースが一元的に統合されていれば、マーケティング担当者はより正確な総計値を把握でき、主要なKPIについて常に最新の状況を把握できます。

サードパーティCookieの廃止に伴い、ファーストパーティデータの重要性はこれまで以上に高まっています。ファーストパーティデータは、自社のデジタルマーケティングチャネルから得られるもので、自社サイト上でのユーザー行動などが含まれます。

ファーストパーティデータの例としては、次のようなものがあります。

• カスタマーサポートのチャット書き起こし
• ソーシャルメディア上でのやり取り
• 自社サイト上でのユーザー行動

ファーストパーティデータを活用するためには、顧客情報の新しい収集方法を整備する必要があります。リード生成キャンペーンは、質の高いコンテンツと引き換えに消費者データを収集できる有効な手段です。アンケート調査は、顧客が求めているものを把握し、セグメンテーションを通じてマーケティングのためのグループ分けを行うための優れた方法です。さらに、レビューを通じてカスタマーフィードバックを得ることで、より詳細な顧客プロファイルを構築できます。

ファーストパーティデータは、特定の顧客に合わせてパーソナライズしたコンテンツの提供にも役立ちます。自分の興味に合ったコンテンツを目にした顧客はブランドに関心を示す可能性が5倍高まる ため、これは非常に重要です。

すべての顧客データを一元管理できるカスタマーデータプラットフォーム（CDP）は、Cookie依存からファーストパーティデータへの移行を進めるうえで極めて有効です。

マーケティングアナリティクスには多くのツールがあり、データドリブンなマーケティング文化を育てるうえで重要な役割を果たします。マーケティングアナリティクスソフトウェアは、膨大なデータの中から関連性の高いインサイトを見極める際に、チームを支援します。

オールインワンで活用できるマーケティングアナリティクスプラットフォームを選ぶことが重要です。質の高いマーケティングアナリティクスプラットフォームを使えば、分散したデータを集約し、それらを1つの画面でまとめて確認できるようになります。

Salesforceには、マーケティングデータと顧客データを高度に管理できる多彩なマーケティングツールが揃っています。顧客データを継続的に把握し、カスタマーエンゲージメントをよりパーソナライズできます。