データマーケティングとは？メリット・注意点〜実践方法を解説

企業が成長を続けるためには、勘や経験に頼るだけではなく、根拠あるデータを活用したマーケティングが欠かせません。

顧客の購買履歴やWeb行動上での行動、SNSでの反応といった多様なデータを分析し、施策の精度を高めるのが「データマーケティング」です。

本記事では、データマーケティングの基本的な考え方から、実務で得られる5つのメリット、実践に必要な5つの手順までを網羅的に解説します。

これからデータ活用をはじめたい方や、既存施策を改善したい方はぜひ参考にしてください。

目次

• データマーケティングとはデータをもとにマーケティング施策に活用する手法
• データマーケティングの5つのメリット
• データマーケティングの5つの手順
• データマーケティングの3つの注意点
• データとAIで顧客中心の世界を実現するには
• データマーケティングの活用事例
• データマーケティングにはSalesforceがおすすめ

データマーケティングとは、多様なデータを収集・分析し、マーケティング施策に活用する手法です。

顧客データや購買履歴、Webサイトの行動ログ、SNS上の反応などのデータからニーズを導き出したり、施策を立案したりします。

従来のように「経験や勘」に頼った意思決定ではなく、実際の数値やデータにもとづいて施策を検討できるため、より高い精度で顧客ニーズに応えられます。

たとえば、購買履歴を分析してリピート率を高める施策を立案したり、SNSの反応をもとに広告の訴求軸を最適化したりすることが可能です。

こうしたアプローチにより、企業は無駄なコストを削減しつつ、効率的に成果を上げられるのが特徴です。

デジタルマーケティングとは、デジタル技術を使ったマーケ施策全般を指します。

SEOやSNS、広告など「どのチャネルで施策を行うか」に重きを置く点が特徴です。

一方、データマーケティングではチャネルの種類を問わず「どのようにデータを活用して施策を最適化するか」に焦点を当てます。

両者は競合する概念ではなく、相互に補完し合う関係です。

それぞれの違いは以下の通りです。

データマーケティングの強みは、販売活動の効率化に直結する点です。

購買履歴や閲覧データを活用すれば、「どの商品がどの顧客層に人気なのか」や「どのタイミングで購買されやすいか」といった傾向を把握できます。

需要予測の精度が上がり、過剰在庫や欠品リスクを抑制しつつ、最適な仕入れ調整が可能です。

さらに、ECサイトにおけるレコメンド機能やパーソナライズ広告はデータマーケティングのよくある事例でしょう。

顧客の閲覧履歴や購買履歴にもとづいた商品提案によってクロスセル・アップセルを実現し、収益源となっています。

無駄な広告費を削減しながら、一人ひとりに合った提案ができることは、企業にとっても顧客にとっても大きな価値といえるでしょう。

従来のマーケティングや営業活動は、担当者の経験や勘に依存するケースがあり、担当者が変わると施策の継続性が失われるという課題がありました。

データマーケティングを導入すれば、数値にもとづいた判断基準を明確化できるため、属人的な業務から脱却できます。

たとえば、CRMやMAツールに顧客分析データや施策履歴、成約率の推移を蓄積することで、誰が担当しても同じ基準で顧客対応や施策実行が可能になります。

新人担当者の立ち上がりも早まり、組織全体として均質で安定した成果を出しやすくなるのです。

とくにBtoB企業では、引き継ぎが不十分なまま顧客対応が途切れると大きな損失につながるため、データにもとづくナレッジ共有は必須といえるでしょう。

データを活用することで、マーケティング施策の効果を「リアルタイムに測定・改善」できる点も大きなメリットです。

たとえば、キャンペーンのクリック率やコンバージョン率を細かく分析すれば、「どの広告文言が効果的か」「どのターゲット層に予算を集中すべきか」を定量的に判断できます。

データにもとづいた意思決定により、限られた予算やリソースを効率的に活用できます。

データを扱えば、数週間単位での施策改善ができるため、スピーディーかつ精度の高いマーケティングへつなげられるでしょう。

データマーケティングを活用すれば、全体のROI（投資対効果）の改善が見込めます。

施策ごとの費用対効果を正確に測定できるため、限られた予算を最大限に活かせるでしょう。

広告出稿やキャンペーンの成果をリアルタイムで可視化し、「投資額に対してどの程度の成果が得られたか」を定量的に把握できるのが強みです。

また、成果データをもとに改善点を迅速に特定し、低パフォーマンスの施策を削減する一方で、効果の高い施策へ集中的に投資できます。

さらにROIの向上は、経営層による予算承認や意思決定の裏付けにもつながるため、組織全体の効率的な運営を後押しにもなるでしょう。

関連記事：ROI（投資対効果）とは？計算方法・重要性・目安・改善策・ROASとの違いまで解説

データマーケティングは、顧客一人ひとりに最適化されたアプローチができる点もメリットです。

年齢や性別・地域・購買履歴・Web行動履歴といったデータを組み合わせることで、精度の高いパーソナライズ施策が実現します。

具体的な施策としては、以下の通りです。

• 年代や購買傾向にもとづくメール配信
• 閲覧履歴を反映したWebサイト上のレコメンド表示
• 行動パターンに応じた広告セグメント配信など

顧客が「自分のためのメッセージ」と感じる体験を得られることで、エンゲージメントが高まり、リピート購入やブランドロイヤルティの強化につながります。

結果として、短期的な売上拡大だけでなく、長期的な顧客関係の構築にも寄与するでしょう。

最初のステップは、データ活用の目的をはっきりさせることです。

売上増加や新規顧客の獲得、既存顧客のLTV向上、解約・離脱の防止など、数値で達成状況を測定できる目標を設定することが必要です。

具体的には以下を例に数字に落とし込みましょう。

次に、設定した目的を達成するために必要なデータを洗い出し、適切な方法で収集します。
データの収集方法には主に、オンラインとオフラインがあります。

オンラインではGoogle Analyticsによるアクセスログ、MAツールによる行動データ、SNSの反応、会員登録情報などが代表例です。
オフラインではPOSレジによる購買履歴や店舗来店データ、アンケート調査の回答などが挙げられます。

複数のデータソースを組み合わせることで、顧客をより多面的に理解できるようになるでしょう。

収集したデータは、統計手法やBIツール、AIによる解析を通じて顧客行動や購買傾向を導き出します。

単に数値を並べるだけでは不十分で、「どの顧客層にどの施策が有効か」といった次のアクションにつながる洞察を得ることが重要です。

データ分析の考え方のポイントは以下の通りです。

• 収集したデータが設定した目的達成に直結しているか確認
• アクセス数増加＝売上増加とは限らない
• 年代・地域・購買頻度などで分けて分析→具体的な改善策を発見
• キャンペーン前後や季節ごとの数値比較を行い、施策効果や外部要因を把握
• 数字データにアンケートや口コミを組み合わせることで洞察の精度を向上
• グラフやダッシュボードで可視化し、誰が見ても一目で理解できる形へ

分析結果をダッシュボードやグラフ、レポートなどで可視化し、マーケティング担当者や経営層を含めた誰もが理解できる形にする必要があります。

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分析から得られた示唆をもとに、実際の施策へと落とし込みます。

広告配信やメールマーケティング、商品レコメンド、価格調整など、目的に応じたアクションを選択することが重要です。

その際、CRMやMAツールを活用することで顧客データと施策を連動させ、効率的にPDCAサイクルを回せます。

とくにリアルタイムで施策を修正できる体制を整えることで、競合に先んじたスピーディーなマーケティングが可能になります。

施策を実行した後は、成果を数値化し当初のKPIやKGIと照らし合わせて評価します。

たとえば、以下が代表的な指標です。

• コンバージョン率（CVR）の改善率
• 広告のROI
• リピート率の変化
• 離脱率の低下など

評価によって浮かび上がった改善点は、次のデータ収集や分析にフィードバックし、再び施策に反映させます。

このサイクルを継続することで、施策の精度が高まり、長期的な顧客価値の向上につなげられるでしょう。

関連記事：データ活用とは？メリット・デメリットや手順、活用事例や成功のポイント

データは施策の重要な判断材料ですが、数値だけですべてを割り切ろうとすると、顧客の感情や市場トレンドといった背景を見落とすリスクがあります。

たとえば、購買履歴から高頻度で商品を購入している顧客がいても、必ずしも満足しているとは限りません。

また、データ分析において「因果関係」と「相関関係」を混同すると誤った判断につながるため要注意です。

現場の営業担当者の声やユーザーインタビューなど、定性的な情報も合わせて活用することで、より実態に即した判断が必要となります。

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BIツールやMAツールを導入しても、分析手法や設定方法を理解していなければ正しい結果を得られません。

導入しただけで満足してしまうと、データが宝のもち腐れとなり、意思決定の精度が逆に低下することもあります。

そのため、社内に統計学やデータリテラシーの基本知識を浸透させ、正しく活用できる体制を整えることが重要です。

外部専門家の力を借りるのは有効ですが、依存しすぎるとノウハウが社内に蓄積されません。

中長期的には、自社でデータを使いこなせる人材を育成することが競争力の強化につながるでしょう。

データマーケティングの目的は「データを眺めること」ではなく、「成果を出すこと」にあります。

しかし、実務では、分析レポートの作成やダッシュボードの整備に力を入れすぎて、肝心の施策や売上改善につながらないケースも少なくありません。

たとえば、分析で得られた示唆を具体的な施策に落とし込み、効果検証を行わなければ意味が薄れます。

常にKPIやKGIとの関連性を意識し、評価・改善サイクルに結びつけることが不可欠です。

顧客体験や収益に直結するアウトプットを優先する姿勢が、データ活用の成果を最大化にマストといえるでしょう。

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さらにService Cloudを活用することで国内外の拠点を統合し、予約変更や問い合わせへの一貫したサポート体制を構築。

結果として、応対品質の向上や業務効率化を推進しつつ、デジタルと有人サービスを融合した新しい顧客体験を提供しています。

この取り組みはLTV（顧客生涯価値）の向上や非対面チャネルの最適化にもつながり、データマーケティング活用の好例といえます。

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