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データドリブンマーケティングのためのデータ活用4ステップ


近年、企業のマーケティングにおいては勿論、様々な分野においてもデータ活用の重要性が認識され、競争力の維持・強化はデータの活用度合いに懸かっているといっても過言ではないほどデータの重要性が増しています。
その中で企業におけるデータ活用をどう進めていったら良いのでしょうか。ここではデータ活用の成熟度に応じた4つのステップと、各ステップで用いる分析手法・活用例を紹介します。今後のデータ活用のステップアップに参考となればと思います。

1) データ活用の成熟度による4つのステップ

100501データ活用の成熟度によるステップには下記4つのステップがあります。

  1. 1.データから現状の状態を把握する
  2. 2.意思決定のためにデータを活用する
  3. 3.データから未来を予測する
  4. 4.リアルタイムかつパーソナライズを自動で実現する

ステップ1,2は主にデータを把握するもの(何が起きたのか!?)そして3,4は過去のデータから未来を予測するもの(何が起きるのか!?)に大別されます。

2) 各ステップで用いる分析手法と活用例

ここからは各ステップの詳細と用いる手法としてメインとなる手法、そして活用例を紹介します。

■ データ活用1st ステップ:データから現状を把握

手 法:基本統計量、グラフ化(可視化)
活用例:・モニタリングレポートにて現状そして過去からの推移を把握する

企業内にはたくさんの価値あるデータが存在します。その中には日々刻々と蓄積されているだけの活用されないデータもあるでしょう。そんなデータを集計し、グラフ化するだけでも現在の状態が見えてきます。まずはデータを用いて現在の状態を把握することです。そして設計したKPI(重要業績指標)の目標値と現状態との乖離を見るだけでも価値のある分析となります。

■ データ活用2nd ステップ:意思決定のためのデータ活用

手 法:検定、クロス集計
活用例:・セルフBIツールにより男女のCV率の差をクロス集計する
    ・A/Bテストにより、ページの出し分けで効果が高いページを採用する

データ活用の2ndステップとして意思決定に用いるためのデータ活用のステップがあります。クロス集計(カテゴリ別の表に集計)を行い、差異を把握することで意思決定に繋がるデータに生まれ変わります。また統計の検定を用いることで明確な差異があるのかどうか有意差を確かめることも意思決定に役立ちます。この時点でビジネスにおける決断時にデータは有効に寄与してくれるはずです。
また、セルフBIツールと言われるTableauやQlikView、Yellowfin等のツール活用はこのステップに属します。社内の人間誰もが意思決定のためにデータを活用することの出来るツールとして人気を博しています。

■ データ活用3rd ステップ:データから未来を予測する

手 法:回帰分析、判別分析、時系列分析
活用例:・曜日や気温、広告施策の有無から未来の売上げを予測する
    ・過去のデータをもとにある1人のユーザーのCVに繋がる確率を予測する
    ・顧客一人ひとりの将来病気にかかる確率を予測し保険料に還元する

ここからのステップは手法に機械学習を用いるのがメインとなってきます。機械学習は訓練データ(過去データ)を分析し、得た特徴(モデル)に基づき未来の予測が可能な分析手法となります。このステップまで来ると、経営判断にもおおいに活かすことの出来るレベルとなり、新サービスの開発など他社との差別化を図ることの出来るポイントとなります。

■ データ活用4th ステップ:データからリアルタイムかつパーソナライズを自動で実現する

手 法:レコメンド、異常検知、最適化
活用例:・クレジットカードの不正利用の検知
    ・「この商品を買った人はこんな商品も買っています」のレコメンド
    ・ショッピングモール内、あるブランドに興味のあるお客様のスマートフォンにクーポンを発行する

最後に人間の手を一切介さず自動化された、かつ一人ひとりの個客に対するリアルタイムでの施策実現がこのステップとなります。人手ではアプローチが不可能なたくさんの 「顧客」に対して、「個客」一人ひとりに合った適切な情報提供がリアルタイムで実施可能となります。
今年2015年はマーケティングオートメーション元年とも呼ばれ、この1to1マーケティング実現のためのツールが注目されましたが、現在のデジタルマーケティングにはオフラインの接客のようなきめ細かい個客に合わせた適切な対応が求められています。蓄積されるデータから個客を把握し、お客様それぞれに合った最適な対応を行うことがデジタル上でも求められているのです。

まとめ

100501昨今かつての産業革命のようにデータ革命が起きているともいわれています。大量の様々な種類のデータが取得可能となり、サンプルではなくすべてのデータを対象にした分析が可能となりました。それにより分析の精度が向上し、データから新たな知見発見が可能となりました。このデータ革命は従来の事業モデルを一変させるとも言われています。
今、企業ではこのデータ革命に対する変革が求められています。全社員がデータを解釈して現状を把握し、ビジネスにおける意思決定に用いることの出来る環境づくり、意識変革が求められています。まずは企業内における現状のデータ活用ステップの把握と、次のステップアップへ向けての道しるべとしてこの記事が参考になればと思います。

all_link_bgパーソルプロセス&テクノロジーのWebアナリティクスサービス

村田 忠久
執筆者について

村田 忠久

パーソルプロセス&テクノロジー Webアナリスト
現在Intelligence転職サイトのWeb解析業務に従事。デジタルマーケティングや、データ分析に関するIT基盤・統計などの分析手法に関する幅広い知識を備え最近の興味はもっぱら深層学習だとか。

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