データドリブンマーケティングとは？概念と5つのメリットを紹介
目次
「スタートアップにデータドリブンマーケティングが適している理由は何だろうか？」
データドリブンマーケティングは、施策の仮説となる指標をデータ中心に展開していく手法です。少数精鋭で持続的競合優位性を追求するスタートアップ企業に最適な概念であり、活動方法ではないでしょうか。今回の記事では、別記事で紹介してきた分析手法（RNE分析やRFM分析）から、データが軸となる施策の重要性について解説します。
データドリブンマーケティングの概念やメリットなど、ぜひ参考にしてみてください。
データドリブンマーケティングとは
データドリブンマーケティングとは、顧客の行動データの特性をセグメントに振り分けてモデル化したマーケティング施策のデータ指標をつくる手法です。別の言い方では、顧客データをもとにデータ駆動でマーケティング戦略を立てていく方法になります。
データドリブンなマーケティングでは、人的対応ではなくデータありきの行動変化を指標とするため、ツールの導入など自動化によりスタートアップの成長を後押しする概念です。
データドリブンマーケティングの進め方
データドリブンマーケティングを進めるには、次の手順でPDCAを回します。
データ収集
データの収集において重要な部分は、顧客の商品購入に関連するデータです。次のようなデータが考えられます。
データは、購買行動の直前直後だけではなく、商品やサービスに対して認知度の低い状態から行動プロセスの変化として収集します。データは、個人レベルで紐つけて管理する必要があるでしょう。
データの可視化
データの可視化では、収集したデータを分析しやすくするためにフレームワークなどを活用して加工します。多様化の進む現代では、個人データの管理において膨大な量となるでしょう。そのため加工するには、データの整理は不可欠です。
データの可視化では、効率を考えればツールの活用が必要です。データドリブンマーケティングでは、MA（マーケティング・オートメーション）ツールやBI（ビジネス・インテリジェンス）ツール、Web解析ツールなどが必要となるでしょう。
データの分析・反映
加工されたデータは、目的に応じて分析し、分析結果を施策立案に反映します。分析結果から、課題や仮説を明確化して、施策を実行する流れです。実行した施策は、結果から新しい課題や仮説を明確化して施策の精度向上に役立てます。このようなサイクルを回すことにより、施策の実現性を高められるでしょう。
データドリブンマーケティング5つのメリット
データドリブンマーケティングには、5つのメリットがあります。
セグメント化により仮説を出しやすくなる
データドリブンマーケティングでは、顧客のセグメント化が重要です。セグメント化により、分析結果から仮説を出しやすくなります。セグメント化とは、データ分析に設定する指標を基準により区分することです。
データドリブンマーケティングにおけるセグメント化は、顧客の購買プロセスにおいて、施策に必要な仮説を立てる役割となります。顧客が商品やサービスに深くかかわっていくプロセスの中で、顧客の心理状態を具体化できるでしょう。
施策の勝ちパターンを見つけやすくなる
データドリブンマーケティングでは、施策の勝ちパターンを明確にする効果があります。分析をパターン化するで、顧客行動プロセスの「どの要素に課題があるか？」を明確にできるでしょう。
モデル化により需要を予測できる
データドリブンマーケティングは、モデル化により需要を予測できます。「どの状態の顧客に需要があるか？」予測により、企業価値として連鎖していく施策に必要なコストの調整が可能です。
運用性を向上できる
データドリブンマーケティングは、施策にかかわる関係者すべての運用性を向上させます。データを軸にした分析から、関係者全員が共通理解のもと運用できるため、施策や仮説などへの理解度も向上するでしょう。結果的に、運用のレスポンスが高まります。
モデル化により合意を求めやすくなる
データドリブンマーケティングは、モデル化により社内全体の合意を求めやすくなるのがメリットです。分析結果によるデータを活用するため、説明への説得力が高まります。企業組織がデータのもと、共通認識で取り組めるでしょう。
Amazonのデータドリブン成功例
データドリブンマーケティングの成功例として、Amazonが実行した戦略があります。Amazonでは、初期段階からデータドリブンな経営を取り入れてきました。1997年に導入した有名な機能の1つ、シミラリティーズは、ページの閲覧者それぞれに過去の購買履歴からおすすめの本（関連する本など）の自動表示を実現しました。顧客の心理状態を先回りした紹介機能により、Amazonの急成長の要因です。
スタートアップはPDCAを回しながらモデルを更新することが大事
データドリブンな経営を必要とするスタートアップは、PDCAを回しながらモデルを更新することが重要になります。具体的には、仮説を検証して実際に行動してみて、その結果から仮説を検証してデータモデルを更新するようなイメージです。
データモデルは、仮説の中だけで更新されているのではなく、実際のビジネスでの実行結果にもとづいています。そのため、PDCAを回すほど精度が高まり、データ量やデータモデルが蓄積されるでしょう。その蓄積されたデータモデルすべてがディフェンシビリティ・アセット（持続的競合優位性資産）になります。
データドリブンマーケティングはディフェンシビリティ・アセットになる
データドリブンマーケティングは、顧客行動プロセスを可視化したデータモデルの精度を高めることにより、ディフェンシビリティ・アセット（持続的競合優位性資産）を構築できます。
持続的競合優位性資産とは、スタートアップにとって欠かせない要素です。競合他社に模倣されない企業資産を築くことが長期的に勝ち続けるスタートアップの重要な課題となります。
ディフェンシビリティ・アセットの構築を意識して取り組むことは、企業の成長と同じです。データドリブンマーケティングは、成長に向けた取り組みであることを強く理解する必要があります。
参考文献：『起業大全』（ダイヤモンド社）著者・田所雅之
まとめ
本記事では、データドリブンマーケティングの概念や5つのメリットなど解説してきました。データドリブンマーケティングは、継続して取り組むことがディフェンシビリティ・アセットを増やすことにつながります。ディフェンシビリティ・アセットを強力な資産にするには、効率的な仕組みづくりが必要です。
データドリブンマーケティングにおいて、ツールを活用した仕組みづくりは外せない選択となります。費用対効果の高いマーケティングを展開していくには、データモデルの構築と効率化の実現に向けたKPIが成長への近道になるでしょう。
