現代のマーケティングは、もはや「勘」や「経験」だけに頼る時代ではなくなりました。
膨大なデータがリアルタイムで生成されるなか、企業が競争力を保つには、データに基づいた精密なマーケティング戦略が必要です。データを駆使することで、顧客一人ひとりのニーズに合ったパーソナライズしたアプローチを実現でき、結果としてリード数の増加や売上げ向上などの企業の成長につながります。これが「データドリブンマーケティング」の本質です。
では、データドリブンマーケティングを効果的に実践するには、具体的にどのような手順を踏む必要があるのでしょうか？ また、どのようにデータをマーケティング活動に活かせばよいのでしょうか？
本記事では、データドリブンマーケティング発展の背景やメリット・デメリット、具体的な実施手順、活用できるツールを解説し、企業が競争優位を確立するための具体的な道筋を明らかにします。
データドリブンマーケティングとは、データ主導でマーケティング戦略の立案や意思決定などを行う手法です。
膨大なデータが絶えず生成される現代のビジネス環境では、顧客との対話や効果的な施策の実行において、データを活用したアプローチが従来の勘や経験に頼る手法よりも圧倒的な優位性を持っています。このアプローチの最大の強みは、顧客行動や市場変化をリアルタイムで把握し、柔軟に戦略を調整できる点です。
たとえば、顧客がどの経路をたどって製品にたどり着き、どのタイミングで購入を決定するのかをデータで分析すれば、もっとも効果的なマーケティングチャネルや戦術を判断できます。さらに、購入後の行動データを解析することで、リテンション施策のタイミングを正確に見極め、顧客の再購買意欲を高められるでしょう。
もっとわかりやすい例でいえば、AmazonやNetflixなどの関連製品のレコメンド、商品検索をしたあとに、同じもしくは類似製品の広告が配信されるSNSなどです。普段は意識しなくとも、生活のあらゆるシーンでデータドリブンマーケティングが使用されています。
また、データドリブンマーケティングでは顧客ごとにパーソナライズされたアプローチが可能です。顧客が「何を求め、どのように伝えるべきか」を性格に理解し、ニーズに即した施策を的確なタイミングで展開できるようになるのです。これにより、顧客との双方向的な関係構築へと進化し、より強固なブランドロイヤリティの形成にもつながります。
データドリブンマーケティングが急速に広がった背景には、テクノロジーの進化と顧客行動の変化が密接に絡んでいます。
まず、インターネットの普及により収集できるデータの種類と範囲が劇的に広がりました。かつてはアンケート調査や購入履歴といった限定的なデータに頼っていましたが、今ではWebサイトの訪問履歴やSNSでの投稿、モバイルアプリの利用データなど、顧客行動をあらゆるチャネルでリアルタイムに把握できるようになっています。
膨大なデータを収集できても活用できなければ意味がありません。データ活用に大きな貢献をしたのが、PaaSやSaaSなどのクラウドコンピューティングとAI技術の進化です。
以前は大量のデータを保存し処理するためには多額の投資が必要でしたが、クラウドサービスの普及により、中小企業でも低コストでデータを管理し活用できるようになりました。さらに、AIや機械学習を活用することで、データ分析の精度やスピードが飛躍的に向上し、膨大なデータから有益なインサイトを迅速に引き出せるようになったのです。
加えて、顧客行動のデジタル化がマーケティングの変革を加速させています。現代の顧客は、複数のデジタルチャネルを横断して製品やサービスを探し、リアルタイムで情報を収集しています。これに伴い、従来の一方通行のマスマーケティングでは対応しきれない個別化されたニーズが増えています。たとえば、オンラインショップで商品を閲覧したが購入に至らなかった顧客に対して、後日リターゲティング広告を配信することで購入を促すといった手法は、こうしたデータの活用が前提です。
このように、テクノロジーの進化と顧客行動の変化によって、データドリブンマーケティングは企業にとって不可欠な戦略となりました。今後も、企業がこの変化に迅速に適応し、データをいかに活用するかが、競争優位を築く上での鍵を握ることになるでしょう。
従来のマーケティング手法は、長年にわたり成功を収めてきたものの、急速に変化するデジタル時代においては、リアルタイム性やパーソナライズ化のニーズに対応しきれない場面が増えてきました。それに対し、データドリブンマーケティングは、データを活用して現状を正確に把握し、効果的な施策を柔軟に展開することで、マーケティング活動の効率化と効果の最大化を実現します。
以下はデータドリブンマーケティングと従来のマーケティングの違いです。
必ずしも、データドリブンマーケティングが従来のマーケティングに勝っているとは限りません。たとえば、認知拡大や信頼の強化を目的とする場合、従来のマーケティング手法であるテレビCMや新聞広告などが有効でしょう。自社の成長ステージ、目標、リソースなどに合わせて最適なマーケティング手法を選択する必要があります。
データドリブンマーケティングとビジネスインテリジェンス（BI）は、共にデータを活用してビジネスの意思決定を支援する重要なツールですが、それぞれの目的やアプローチには違いがあります。
データドリブンマーケティングは、マーケティング活動に焦点を当て、顧客行動や市場動向に基づいて施策を最適化することを目指しています。一方、ビジネスインテリジェンスは、企業全体のパフォーマンスを可視化し、より広範な経営戦略を支えるためのデータ活用手法です。
以下にそれぞれの違いを表にまとめました。
この2つの領域が交差することで、より強固なマーケティング戦略が生まれます。
たとえば、BIツールを活用して事業全体のパフォーマンスを俯瞰し、特定の製品やサービスが特定の地域や顧客層でどのように受け入れられているかの可視化が可能です。この情報をマーケティング部門が活用することで、データドリブンマーケティング施策をさらに細かく調整し、企業全体のビジネス目標と調和したマーケティング活動を行えます。
このように、データドリブンマーケティングはより顧客に密接なデータを扱い、BIは企業全体のデータを統合・分析するという違いがありますが、両者の連携によりマーケティングと経営戦略が相互に補完し合う環境が整うのです。
ここでは、データドリブンマーケティングのメリットとデメリットを見ていきましょう。
データドリブンマーケティングの大きなメリットは、データを活用することで、精度の高い施策と迅速な意思決定を可能にする点です。以下では、具体的なメリットについて解説します。
データドリブンマーケティングの最大のメリットは、データに裏付けられた施策を実行できる点にあります。
従来のマーケティング施策は、経験や直感に基づく場合が多く、どの施策が実際に効果をもたらすかを予測することが難しい面がありました。しかし、データドリブンマーケティングでは、顧客の行動データや購買履歴、Webサイトのアクセスログ、SNSでのエンゲージメントなど、さまざまなデータを基に精度の高いマーケティング施策が可能です。そのため、担当者の経験に左右されない意思決定を行えます。
たとえば、SaaS企業は顧客の行動データ、具体的には機能の使用率や問い合わせ歴などを基に、チャーン（解約）の確立が高い顧客を特定し、迅速なアプローチをとれます。このようにデータに基づく施策の実行は、結果を予測可能にし、失敗のリスクを最小限に抑えられるのです。
データドリブンマーケティングでは、顧客一人ひとりに最適なメッセージを届ける「パーソナライゼーション」が可能になります。
従来のマーケティングでは、マスに向けて同一のメッセージを一斉に送信する手法が主流でしたが、この方法では特定のセグメントに対して効果的に訴求できないことが多くありました。しかし、データドリブンなアプローチでは、顧客ごとの行動データや購買履歴、興味関心を細かく分析し、顧客のニーズや嗜好に応じた訴求が可能です。
たとえば、ある顧客が過去に特定の製品カテゴリーを頻繁に購入している場合、その顧客にはそのカテゴリーに関連する新商品やキャンペーン情報をタイムリーに発信するのが有効でしょう。
こうしたパーソナライズしたアプローチは、顧客とのより強い関係構築につながり、顧客満足度の向上や、購買の再促進を効果的に引き出します。結果として、リピート率の向上や売上げの増加が期待でき、顧客のロイヤリティを高めることにも寄与するのです。データドリブンなアプローチは、単なる一方通行のコミュニケーションではなく、顧客のニーズに寄り添った対話的なマーケティングを可能にします。
データドリブンマーケティングは、意思決定のプロセスにも大きな影響を与えます。
従来のマーケティングでは、意思決定の多くが市場トレンドや競合他社の動向、過去の経験に依存していました。しかし、データドリブンなアプローチでは、リアルタイムで収集したデータに基づいて迅速かつ正確な意思決定を行えます。
マーケティング担当者になじみ深い例がA/Bテストではないでしょうか。LPのデザインやメールの件名などでA/Bテストを行い、もっともエンゲージメントを高めるバージョンを特定するのもデータドリブンマーケティングです。もしくはMAツールのリードスコアリング。これは過去のリード行動データ（たとえば、Webサイトでの行動履歴やメールの開封状況）を元に、どのリードが高いコンバージョン率を持っているかを予測します。この予測に基づいて、より有望なリードに集中し、マーケティング効率を最大化できるのです。
このように、データドリブンマーケティングのメリットは、施策の精度向上や個別化、迅速な意思決定を通じて、企業にとって持続的な競争優位を築くための強力な手段となります。
データドリブンマーケティングは多くのメリットをもたらしますが、その導入と運用にはいくつかの課題やデメリットも存在します。特に、データの収集や分析にかかる時間やコスト、専門的な知識の必要性、さらにはプライバシーやコンプライアンスの問題など、対応すべき課題が多岐にわたります。ここでは、データドリブンマーケティングのデメリットについて詳しく解説します。
データドリブンマーケティングの大きな課題のひとつが、データの収集と分析にかかる時間とリソースです。
マーケティングの意思決定をデータに基づいて行うためには、まず膨大なデータを収集しなければいけません。このデータは、WebサイトのアクセスログやSNSの内容、購買履歴、さらにはCRM（顧客管理）システムのデータなど、多様なソースから集められます。これらのデータを一元化し、意味のある形で分析するには時間がかかり、適切なシステムやツールが必要です。
（出典：株式会社メタップス）
特にデータが複数のプラットフォームに分散している場合、その統合には一層の手間がかかります。株式会社メタップスの2022年の調査では、企業の53.7％が11個以上のSaaSを活用していると報告されています。これだけ多くのシステムがあると、それぞれのデータを連携し、マーケティング全体の意思決定に活用するまでの一連のプロセスが複雑化します。
さらに、ただデータを集めるだけでなく、データの正確な分析と適切な洞察を導き出すことも不可欠です。PDCAサイクルのスピーディーな回転が求められる現代のマーケティングでは、リアルタイムで施策を調整できるかどうかが成否を分けることもあります。しかし、分析の過程がボトルネックになり、こうした迅速な対応が難しくなるケースも少なくありません。
データ収集や分析は、単にツールを導入するだけでは解決できず、収集した情報をどのように読み解き、マーケティング施策に反映させるかが重要なポイントです。適切なデータ分析が行われなければ、マーケティングの方向性を見誤り、データ活用の効果が十分に発揮されないリスクも生じます。そのため、マーケティングチームにはデータサイエンティストやアナリストといった専門家が求められるケースも少なくありません。
また、マーケター自身がデータ分析ツールを効果的に使いこなすためには、基本的な統計知識やデータ分析の実務経験も必要です。結果の正しい解釈には、トレーニングや一定の実践が不可欠であり、これを怠ると施策に誤りが生じる可能性が高まります。
データ分析に必要なスキルを持つ人材がチームにいない場合、外部のコンサルティングサービスやトレーニングの活用が求められることもあり、その分のコストがかさむこともあります。
データドリブンマーケティングにおいて、プライバシー保護とコンプライアンスの問題も重要な課題です。特に、個人データの収集・利用に関する規制が強化されている現在、企業はGDPRやCCPAといったプライバシー規制を遵守しなければなりません。これらの規制に違反すると、高額な罰金や企業の信頼失墜につながる可能性があるため、慎重なデータ管理が求められます。
特に、顧客が自ら提供したデータをどのように使用するか、データを第三者に共有するかといった点で、透明性を確保することが不可欠です。たとえば、メールマーケティングやリターゲティング広告を行う際、適切なオプトイン（顧客の同意）を取得しなければならないなど、マーケティング活動におけるコンプライアンスのハードルが高くなっています。
さらに、データ漏えいのリスクも無視できません。適切なセキュリティ対策が施されていない状態で、顧客の個人情報や行動データが外部に流出すると、企業の信頼が大きく損なわれ、顧客離れや法的な問題に発展する恐れがあります。そのため、データセキュリティとプライバシー保護に関する強固な対策を講じなければいけません。
データドリブンマーケティングは、あらゆる業界やビジネスシーンにおいて効果を発揮し、顧客の行動や嗜好に基づいて最適な施策を打つことが可能です。以下では、データドリブンマーケティングが実際に活用される5つの具体的なシーンについて解説します。
リターゲティング広告は、データドリブンマーケティングの代表的な活用事例です。
たとえば、自社サイトを訪問した顧客が商品を閲覧したが購入に至らなかった場合、その顧客に対して再び広告を表示することで、購入を促進できます。この手法では、ウェブサイトの閲覧履歴やカートに商品を残したまま離脱したユーザーの行動データが活用されます。データを基に、顧客がどの段階で購買を諦めたのか、どの製品に関心を示しているのかを特定し、再度アプローチできるのです。
リターゲティング広告の大きな強みは、既に興味を持っている顧客に対してアプローチできる点にあります。単に新しい顧客を獲得するために広告費を使うのではなく、購買プロセスの途中で離脱した顧客を引き戻し、コンバージョン率を高めることが可能です。このように、データを基にした広告配信は、広告効果の最大化に貢献します。
データドリブンマーケティングは、Eメールマーケティングでも強力な武器となります。
従来の一斉送信メールとは異なり、データを活用することで、顧客の行動や購買履歴、個々の興味に基づいてパーソナライズされたEメールの送信を行えます。たとえば、ユーザーが自社サイトで特定のサービスに関するホワイトペーパーをダウンロードした場合、その行動データを基に次の段階に進むための関連情報や実際の導入事例を紹介するメールを送信できます。
また、過去に問い合わせがあった企業が特定の製品を長期間閲覧している場合、その企業に向けて、カスタマイズされたデモの案内や、導入に関する具体的な提案を含むメールを自動送信することも可能です。
さらに、BtoBにおける購買プロセスは長期的で、複数のステークホルダーが関与することが多いため、リードのフェーズごとに適切なコンテンツを提供することが重要です。初期段階のリードには製品概要や市場トレンドに関する情報を提供し、検討段階に入ったリードには導入にかかるコストや他社の成功事例を紹介するメールを送ることで、購買プロセスを進めやすくできるでしょう。
データドリブンマーケティングは、コンテンツマーケティングの最適化にも大きな効果を発揮します。ブログ記事、動画、ホワイトペーパーなどのコンテンツに対するユーザーの反応をデータで詳細に分析することで、どのコンテンツがもっともエンゲージメントを高めているかを把握し、次にどのようなテーマや形式のコンテンツを制作すべきかを的確に決定できます。
たとえば、あるブログ記事が多くのトラフィックを集めているにもかかわらず、その記事から製品ページに遷移するユーザーが少ない場合、コンテンツが適切に製品やサービスを訴求できていない可能性があります。こうした状況では、CTAの位置や内容、リンクの構造をA/Bテストすることで、もっとも効果的な誘導方法を探り、コンバージョン率を向上させることが可能です。
また、ユーザーがサイト上でどのように行動しているかのデータを分析すれば、滞在時間が長いコンテンツや離脱率の高いページを特定できます。たとえば、特定のホワイトペーパーが多くダウンロードされているのに、その後の商談に至らない場合、そのコンテンツは関心を引くものの次のステップにつながる情報が不足している可能性があります。このデータをもとに、次のホワイトペーパーでは製品のユースケースや導入事例をより詳しく紹介する内容に変更し、リードをナーチャリングする方向へと改善できるでしょう。
データに基づいたコンテンツマーケティングの最適化は、単にコンテンツの質を高めるだけでなく、リードの質の向上や購買プロセスの加速にもつながります。ユーザーの興味や行動に合わせてコンテンツを継続的に調整・改善することで、最終的には商品購入やサービス利用の意思決定に直結する効果を生み出せるのです。
価格設定は、企業の売上げや収益に直結し、競争力を左右する重要な要素です。特にSaaSやBtoB企業において、データドリブンな価格戦略の導入は、競争優位性を保ちつつ収益を最大化するために欠かせません。
まず、顧客の購買履歴や行動データを分析することで、価格感度を把握できます。たとえば、顧客がどの価格帯の商品に反応しやすいか、どのタイミングで購入に至るか、またはどのような価格の変動で離脱するかといったデータを分析します。
これにより、価格に敏感な顧客と、機能や価値に対して高い金額を支払う顧客を識別し、異なる契約プランや機能別の価格設定を行うことが可能です。SaaS企業では、ライトプランからプレミアムプランまで、ニーズに合わせた柔軟な価格設定を提供することが求められます。
さらに、キャンペーンのタイミングや効果を最大化するためにも、需要予測に基づいた価格調整が役立ちます。過去のキャンペーンデータや消費者の購買パターンを分析することで、どの時期に値引きや特別オファーを提供すればもっとも効果的かを予測し、価格戦略に反映することが可能。これにより、無駄な値引きを防ぎながら、顧客に対して最適な価値の提供を行えます。
このように、データドリブンな価格最適化は、顧客にとって魅力的な価格で価値を提供しつつ、企業にとっては収益の安定化を図る効果的な手法です。
ユーザーの行動データや利用状況を継続的に分析することで、プロダクトの強化点や改善が必要な部分を客観的に把握し、ユーザーのニーズに合わせたアップデートを効率的に実施することが可能です。
たとえばSaaS企業では、ユーザーがどの機能を最も頻繁に使用しているか、あるいはどの機能で離脱が発生しているかを詳細に分析できます。このデータに基づいて、使用頻度が低い機能はリソースの無駄とみなし、削除や改善を検討します。逆に、頻繁に利用されている機能については、さらなる強化やUI/UXの改善により、ユーザー体験を向上させることが可能です。これにより、プロダクトのリテンションの向上に直結し、顧客満足度を高める結果につながります。
また、ユーザーからのフィードバックやサポート問い合わせのデータも、プロダクト改善における重要な要素です。たとえば、Slackは、毎月8000件以上のヘルプデスク対応や1万件にのぼるツイートに目を通し、ユーザーの声を反映して製品改善に取り組んでいます。こうした顧客のリアルタイムな意見を収集し、具体的な問題点やニーズを迅速に特定することで、適切な改善策を講じることができます。
さらに、データ分析によってプロダクトの成功に重要な要素が特定されるケースもあります。たとえば、Slackは、メッセージ送受信数2000通がユーザーの継続利用に大きく影響を与えることを発見しました。この知見を基に、新規ユーザーが迅速に2000通のメッセージを送受信できるようにサポート体制を整備し、リテンションの向上を図っています。
これらのデータに基づくインサイトを活用することで、プロダクト開発の優先順位を明確化し、限られた開発リソースを最も効果的な領域に集中させることが可能です。新しい機能を追加するよりも、既存の重要な機能の改善が顧客満足度を大きく向上させると判断できれば、その方向にリソースをシフトし、より効率的に製品の進化を進められるでしょう。
ここでは、データドリブンマーケティングを効果的に実行するための主要なステップについて詳しく解説します。
データドリブンマーケティングを始める際、まず最初に行うべきは「目標の設定」です。
目標設定は、マーケティング活動全体の方向性を定め、集めるべきデータや分析のポイントを明確にするために欠かせません。売上げの増加、コンバージョン率の向上、リードジェネレーションの最適化、顧客満足度の向上など、ビジネスの成長に直結する指標を設定します。
たとえば、目標として「四半期でWebサイトのコンバージョン率を5％向上させる」といった具体的で測定可能なKPIを設定すれば、集めるべきデータや実行すべき施策が明確になります。また、目標は短期、中期、長期と分けて設定し、各段階での進捗を評価する体制を整えることが重要です。
目標設定が曖昧だと、集めたデータをどのように活用するべきかが不明確になり、効果的なマーケティング施策を展開するのが困難になります。
目標が明確になったら、次のステップは「データの収集」です。
データはデータドリブンマーケティングの基盤であり、顧客行動、購買履歴、Webトラフィック、SNSでのエンゲージメント、カスタマーサポートへの問い合わせ内容など、あらゆるタッチポイントからデータを集めることが重要です。オンラインとオフラインのデータを統合し、顧客行動を全体的に把握することが、精度の高いマーケティング施策の基盤となります。
データ収集には、Google アナリティクスやサーチコンソール、CRMシステム、広告プラットフォームからのデータ、SNSのインサイトツールなどを活用します。リアルタイムでのデータ収集が可能なツールを使えば、施策の進行状況をリアルタイムで追跡し、迅速な対応が可能になります。
加えて、質の高いデータを得るためには顧客からの自発的な情報提供も重要です。これを実現するには、顧客が関心を持つ情報や価値あるコンテンツを提供し、自然に興味を引き出す「インバウンドマーケティング」が効果的です。
役立つブログ記事やホワイトペーパー、ウェビナー、メールマガジンなどのコンテンツを通して顧客との信頼関係を築き、顧客が進んで情報を提供するよう促します。こうした質の高いデータが集まることで、より的確なマーケティング施策が可能になり、顧客満足度やエンゲージメントの向上にもつながります。
データを収集した後は、「データの分析と活用」の段階に移ります。
ここでの目的は、収集したデータをもとにインサイトを得て、それを基にマーケティング戦略を立案することです。データ分析には、顧客の行動パターンや興味を見極めるための分析や、どのチャネルやコンテンツが最も効果的だったのかを測定するためのパフォーマンス分析などが含まれます。
データ分析を行う際には、BIツールや分析プラットフォームを活用して、データを視覚的に可視化し、意思決定をしやすくします。たとえば、TableauやGoogle DataLooker Studioといったツールを使用することで、複雑なデータをグラフやチャートに落とし込み、現状を直感的に理解することが可能です。
また、AIや機械学習を活用することで、顧客の次の行動を予測したり、適切なターゲティングの精度を向上させたりできます。分析結果を基に、どの顧客層にどのタイミングで、どのメッセージを送るべきかを決定します。
ここでは、顧客行動データや市場のトレンドに基づき、パーソナライズされたマーケティング施策を実行します。たとえば、特定の顧客セグメントに対してリターゲティング広告を展開したり、メールマーケティングをパーソナライズしたりすることが考えられます。
また、顧客がカスタマージャーニーのどのフェーズにいるかを把握し、それに応じたアプローチを取ることが重要です。施策を展開する際には、リソースの効率的な配分や、予算管理も忘れてはなりません。各施策が目標達成に向けてどのように貢献しているかを評価し、施策間のバランスを取りながら最適化を進めます。
最後に、施策が完了した後は「効果測定・振り返り」を行います。
目標に対してどの程度の成果が得られたかを定量的に評価し、次の施策への改善点を見つけ出すことが目的です。効果測定には、KPIやROIなどを使い、定量的なデータに基づいて成果を評価します。たとえば、広告キャンペーンの場合、コンバージョン率やクリック率、クリック単価などの指標を使って評価します。
施策の振り返りでは、成功した要因と失敗した要因を分析し、次回の施策にどのように反映させるかを検討します。このプロセスを経ることで、マーケティング活動全体の改善が進み、データドリブンマーケティングのPDCAサイクルを確立できます。また、データは継続的に収集・分析されるため、常にリアルタイムのフィードバックを基に施策を改善していくことが可能です。
データドリブンマーケティングを実施するためには、データの収集、分析、視覚化、施策の実行を効率的に行うためのツールが不可欠です。ここでは、代表的なデータ分析ツールであるTableau、Looker Studio、Qlikを紹介し、それぞれの特徴や活用方法を解説します。
（出典：Tableau）
Tableauは、データの視覚化に特化したBIツールで、マーケティングデータを直感的に理解しやすい形で可視化します。複雑なデータを扱う際でも、使いやすいインターフェースにより、ドラッグ＆ドロップでグラフやチャートを作成できるのが特徴です。複数のデータソース（Google Analytics、Salesforce、Excelなど）を統合し、ダッシュボードにまとめて表示できるため、マーケティング担当者がリアルタイムでデータを確認し、迅速な意思決定が可能です。
Tableauでデータを視覚的に表現することで、顧客の行動パターンやマーケティング施策の効果を簡単に分析できます。たとえば、特定のチャネル（SNS、メール、広告など）からのトラフィックがどの程度コンバージョンに結びついているかを視覚的に把握し、どのチャネルにリソースを集中させるべきかの判断が容易になります。また、チーム内で共有可能なレポートを作成できるため、マーケティング戦略の透明性を高め、関係者全体でデータに基づいたアクションを取れるようになるでしょう。
Looker Studioは、Googleが提供する無料のBIツールで、Google AnalyticsやGoogle Ads、YouTubeなどのGoogleサービスとの統合がスムーズに行える点が大きな特徴です。直感的な操作でダッシュボードやレポートを作成でき、マーケティングパフォーマンスをリアルタイムでモニタリングするのに適しています。特に、Googleのエコシステムに依存している企業にとって、Looker Studioは無料で手軽に利用できる強力なツールです。
このツールは、他のデータソース（CSVファイル、Excel、その他のAPI経由のデータ）にも対応しているため、Google関連データだけでなく、あらゆるデータを統合して分析できます。たとえば、広告キャンペーンのパフォーマンスをリアルタイムでトラッキングし、Google Analyticsから得られるWebサイトトラフィックのデータと連携させることで、広告の効果測定をより精度高く行えるでしょう。
また、レポートやダッシュボードを簡単に共有できるため、チームやクライアントとのコミュニケーションがスムーズに進みます。
（出典：Qlik）
Qlikは、強力なデータ分析と視覚化機能を備えたBIツールです。特に高度なデータ分析が求められるシーンで力を発揮します。
Qlikは、データ間の関連性を迅速に見つけ出す「連想エンジン」によって、他のツールでは発見しにくいインサイトを見つけやすくしている点が特徴です。また、Qlik Senseと呼ばれるダッシュボード作成機能を通じて、マーケティングデータをリアルタイムで分析し、チーム内でのコラボレーションを強化します。
さまざまなデータソースからの大量のデータを統合し、瞬時に分析結果を表示できるため、複雑なマーケティングキャンペーンや多様なデータソースを扱う企業におすすめです。たとえば、オンライン広告、メールマーケティング、SNS、CRMなど複数のチャネルから得られるデータを統合し、どのチャネルが最も効果的か、どのキャンペーンが最も収益に貢献しているかをすばやく把握することが可能です。
また、AI機能を使って予測分析を行い、次にどの施策を打つべきかを提案するなど、データドリブンな意思決定をサポートします。
現代では、Webサイトやアプリ、さらにはIoTデバイスを通じて、あらゆるチャネルからリアルタイムで顧客情報を収集できる環境が整っています。このような状況下で、データ分析を活用した戦略の改善や意思決定を行う「データドリブンマーケティング」の重要性はますます高まっています。
データドリブンマーケティングは少し難解に感じられるかもしれませんが、その実態はリターゲティング広告やメールのパーソナライズ化、レコメンド機能など、マーケティング担当者にとっては日常的な施策も含まれます。多くの企業が意識・無意識にかかわらず取り組んでいるからこそ、今後は競争力を維持するためにさらに本格的にデータドリブンマーケティングに取り組むことが求められるのです。
その第一歩として、質の高い正確なデータの収集が不可欠です。良質なデータがなければ、効果的なデータドリブンマーケティングを実現することはできません。データの基盤をしっかりと整え、成果につながる施策につなげていきましょう。