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今や企業のマーケティングなどではデータを活用することが当たり前になってきました。そのようなデータを活用したマーケティングを、データ戦略といったりします。とはいえ、データ戦略について理解しているビジネスパーソンはどれほどいるでしょうか。
この記事では、データ戦略の基本知識や具体的な活用例をご説明します。ぜひ、マーケティングに活かしてください。
データ戦略とは？
まずは、データ戦略の概要や基礎知識をご説明します。
データ戦略という言葉は、企業やビジネスパーソンごとに定義される内容が異なり、一般的に確立したものではありません。データ戦略の定義の一例として紹介するならば、データの重要性を理解して、社内の分析基盤を整備したり構築したり、あらゆる施策の実行や改善に活用する戦略とする場合があります。
また、データ戦略はデータの重要性を全社的に理解することにフォーカスします。よって、経営層だけではなく、現場のスタッフまで積極的にデータを活用して、施策の実行や改善していくような組織づくりを意味します。
データ戦略に用いることができるデータとは？
データ戦略はデータの活用が重要になるわけですが、活用されるデータは多岐にわたります。具体的なデータは以下を参考にしてください。
・顧客データ
・経理データ
・POSデータ
・アクセスログ
・センサーデータ
・気象データ
・GPSデータ
・交通量／渋滞情報データ
・防犯データ
・eコマースにおける販売データ など
以上のデータを活用して戦略に活かしていきます。
データ戦略が必要な理由
ここからはデータ戦略が必要な理由をご説明します。
顧客データの増大
企業にデータの活用が必要になってきた背景には、取得できる顧客データの増大があります。以前は顧客データを取得しようと思ったら、アンケートの実施や架電などオフラインの手段に限られていました。
しかし、最近はwebを活用して顧客データを管理して、位置情報を活用した顧客の行動データ、店内カメラからの顧客の行動データ、SNSによる口コミデータの取得など、簡単に比較できるようになりました。
そのような手段で取得したデータは、マーケティング全般に活用され、在庫管理や売上予測、顧客サポートなど多岐にわたる場面に使われています。もはや経営の意思決定はデータをもとにしているといってもいいでしょう。
データ処理や可視化のツールが一般的になった
これまではいくら社内でデータを蓄積しても、「どこに蓄積されているかわからない」「可視化されていない」「分析に精通する人材がいない」など、多くの問題がありました。
しかし、ビジネスインテリジェンスツール（BIツール）の登場で状況は一転します。BIツールを活用して、社内の基幹系のシステムと連携すると簡単にデータ分析や収集、レポーティングが可能となりました。
データに関する専門家がいなくても、BIツールを使うことでデータ分析が可能となり、データ戦略が進む要因となっています。
データ戦略の取り組み方
ここでは、データ戦略の取り組み方をご説明します。
データ活用の目的を決める
データ戦略で重要なことは、データ活用の目的を決めることです。目的がないままに走っても上手くいかないでしょう。まずはデータ活用の目的を決めて、収集すべきデータを決めていきましょう。
データ活用の目的は、「売上増加」「コスト削減」「ブランドイメージの向上」「新規事業の創造」などでしょう。
データ戦略に経営層がコミットする
データ戦略でもうひとつ欠かせないことは、経営層がデータ活用の必要性を理解して戦略を練ることです。なぜ、経営層もデータ戦略にコミットする必要があるかというと、データの活用の成功には複数部署の連携が必要だからです。
経営層やトップマネジメントの推進力がなければ、データ活用も中途半端に終わってしまう可能性があるため、経営層のコミットも大事なわけです。
分析するテーマを決める
データの活用の目的が決まったら、分析するデータのテーマを決めます。仮に「売上増加」という目的だったとしたら、新規顧客の獲得、既存顧客のリピート率の向上、購入単価の向上などがデータのテーマになるでしょう。
そこで有効活用したいのが、KPIツリーです。売上を最大化する重要目標達成指標（KGI）について、中間目標に何が必要なのかKPIツリーを構成していきます。
データ収集をする（信頼できるデータの収集）
KPIツリーを構成したら、いよいよデータの収集です。データの収集方法には、自社でおこなえるものと他社のデータを活用する方法があります。自社のデータを活用するには、部署や部門ごとに点在しているデータの集約が必要です。
自社で収集できないデータであれば、セカンドパーティデータの活用も有効です。セカンドパーティデータとは、他社が保有するデータをマーケットプレイス経由で取引や利用ができるデータです。
データの分析をする
データを集めたら、分析に入ります。データの分析はそれに特化したチームを作ると有効です。一番に思い浮かぶのは、マーケティング部門が担当することでしょう。しかし、マーケティング部門だけでチームを構成すると、恣意的にデータを見る可能性があります。
ですから、さまざまな部門からデータ分析が得意なスタッフを集めて構成してみると効果的です。ただし、データ分析には専門知識が必要です。人材不足の際は、データアナリストの採用や外部パートナーとの連携を検討しましょう。
課題に対する施策の実行と改善
最終ステップは、データ分析をもとに施策の実行と改善です。データの活用は必ずしも精通した人材だけとは限らないため、データの見やすさなどもポイントです。そして、施策を実行していく中で改善点がでてきたら、社内で議論して改善していきましょう。
データ戦略の成功例
最後にデータ戦略の成功例をご紹介します。
Netflix
動画ストリーミングサービスのNetflixは、データ活用により顧客が求めるコンテンツの提供に成功しました。Netflixは、ポーズや早送り、巻き戻しをいつ行ったのか、閲覧する日付はいつなのかなど具体的なユーザーの行動を細かに収集して、ユーザーの行動にマッチするコンテンツの提供を実施しました。
その結果、国内でも500万人を超える有料会員数となっています。
ヤマハ
ヤマハは工場の所業担当者のデータ分析に取り組んで生産性の向上に成功しました。2013年からデータ分析を始めて、作業の進捗や不良発生率をデータで可視化。さらに、瞬時に把握できるようにしました。
また、作業データの管理により、紙で収集していた作業情報の記録にかかる工数の削減にも成功して、年間1000万円のコスト削減を果たしました。
無印良品
小売ブランドで有名な無印良品は、2000年にECサイトを立ち上げました。しかし、思うように伸びず、ECサイトの分析を行います。その結果、多くのユーザーが購入ではなく、新商品や購入予定の商品のチェックに留まっていることがわかりました。
そこで、店舗とECサイトで別々に対策をうつのではなく、それぞれの短所を補うような施策に着手しました。スマートフォンアプリで顧客がクチコミ投稿や改善案の提供、店舗にチェックインするとマイルが貯まる仕組みを導入。そして、顧客の行動履歴や位置情報などのデータを収集してマーケティングに活かしました。見事に成功して売り上げアップにつなげています。
データ戦略に取り組もう
データ戦略は現代のマーケティングには欠かせないものです。これからデータ戦略を行う際は、この記事で紹介した手順を参考にスムーズなデータの活用ができるように取り組んでみてください。
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