「『21世紀の石油』を本当の武器にする方法データドリブンマーケティングの正しい始め方」Hikari Sohma

現代社会においてデータは「21世紀の石油」と表現されています。デジタル社会の到来によって、企業や個人が膨大なデータにアクセスできるようになり、それらをもとにビジネス課題の発見や施策の検討を行うことが日常になっています。

しかし、いくら豊富にデータがあってもビジネスに携わる私たちが効果的に分析を行い、そして実際のビジネスに役立てていくためのノウハウが無ければ、データは単なる数値の羅列に過ぎません。

時には分析依頼者と、データ分析者との間で認識の違いが生じてしまい、時間と費用だけかかってしまい、徒労に終わってしまうことも珍しくはありません。そこで、今回のではデータを活用して多くの企業のマーケティング支援を行っている私の経験を通して、マーケティングのデータ分析における考え方についてお伝えしていきたいと思います。

データ分析依頼者、そして実際に分析に携わる人の双方が知っておくべき内容ですので、ぜひ参考にしてください。

解くべきイシューを明確にしよう

まず、前提としてデータを活用してマーケティングに活かしてくためには「目的」が重要になります。先ほども言いましたが、目的なくしてデータ分析をしても、データは単なる数値の羅列なので、その分析自体は無意味になります。

したがって、分析依頼者は自分たちが抱えている問題点や目指している状態を具体的にデータ分析者に伝えることを心がけてください。また、データ分析者は分析者発想（手元のデータを見て、こんな分析ができそう！）を一旦捨てて、ビジネス課題の把握に注力をしてください。

それぞれの強みを併せて最終的な課題の抽出と施策の実行を行うことが重要なため、この段階のディスカッションは念入りに行うようにしましょう。

解くべき問いの明確化ステップ

最初のステップは、データ分析者が行うことについてです。データ分析者は、データ分析依頼者の企業について入念に調べることからスタートしましょう。例えば業界の把握であれば「日経業界地図」、「会社四季報」、「ウェブサイト」などをもとに業界の概要や市場規模を確認します。

また、企業の下調べは以下の3つに気をつけて行うようにしましょう。

• 時系列：企業の歴史、経営者の言葉をもとにその企業の理念やこだわりが見えてきます。

• 経営：企業の中期経営計画や決算報告書などを確認し、経営層が関心があることや優先度を把握します。

• 現場：商品やサービス、そして会社の採用ページの一日の仕事内容などを確認することで、分析のためのヒントを得られることがあります。

データ分析のスコープ合意

ここからはデータ分析者と分析依頼者の認識の一致を図るための重要なステップとなります。端的に言えば、企業が抱えている業務上の問題点や困りごと、現在のデータ活用・分析状況、分析依頼者が想定しているデータ分析内容を確認します。

分析依頼者とデータ分析者とでは、立場の違いによる認識のずれが生じる可能性があります。それを防ぐために「そもそも」という言葉を使って、視座を高めることが重要です。

例えば、分析依頼者が「自社のECサイトの利用者を増やす施策を知りたい」という要望があるとします。ここでECサイトのマーケターは「どのような機能や特典を強化するべきか？」という施策に目がいきがちです。

こういった課題に対して、「そもそも」という言葉を使って自問自答を繰り返してみましょう。「そもそもECサイト自体が知られていないのではないか？」、「そもそも、ECサイトのUXに問題があり、離反ユーザーが多いのではないか？」など、複数の要因が出てきます。

これらに基づいて、データ分析を行う範囲や目的を一から設定することができます。重要なことは「高い視座で分析を行うことであり、認識を事前に合わせた上で、双方が合意をすること」となります。目の前の現象に目を奪われて、的外れな分析をおこなってしまうのは時間のムダになってしまいます。

問いの分解と分析ストーリ構築

スコープ合意が完了したら、次に行うべきは解くべき問いを分解し、論理的な分析ストーリーを構築することです。ここでは、大きな問いを小さな問いに分解し、それぞれの問いに対して適切な分析手法を選択していきます。

問いの分解手法：MECEの活用

効果的な問いの分解には、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の考え方が重要です。これは「相互に排他的で、全体として漏れがない」という意味で、問いを整理する際の基本原則となります。

例えば、先ほどの「ECサイトの利用者を増やす施策を知りたい」という問いを分解すると以下のようになります：

1. 認知の問題

• そもそもECサイトの存在を知らない人が多いのか？

• どのチャネルからの認知が効果的なのか？

• 競合他社と比較した認知度はどうか？

2. 流入の問題

• サイトへの流入経路に偏りはないか？

• 検索からの流入は十分か？

• SNSや広告からの流入効率はどうか？

3. 体験の問題

• サイト内でのユーザー行動に問題はないか？

• 購入完了率（CVR）は適切か？

• 離脱ポイントはどこか？

4. 継続の問題

• リピート購入率はどうか？

• 顧客の継続期間は競合と比較してどうか？

• 解約理由や離反理由は何か？

分析ストーリーの構築

分解した問いをもとに、論理的な分析ストーリーを構築します。これは「仮説→検証→結論→施策」の流れで整理することが重要です。

ステップ1：仮説設定 各問いに対して、現時点での仮説を立てます。この際、業界知識や過去の経験、定性的な情報を活用して、もっとも可能性の高い仮説を優先順位をつけて設定します。

ステップ2：検証方法の選択 仮説を検証するために必要なデータと分析手法を選択します。この際、分析の難易度と得られるインサイトの価値を天秤にかけ、効率的な分析計画を立てることが重要です。

ステップ3：分析の実行順序 すべての分析を同時に行うのではなく、影響度の高い問いから順番に分析を進めます。これにより、早い段階で重要な発見があった場合に、後続の分析方針を調整することができます。

データ分析における「仮説思考」の重要性

データ分析において、闇雲にデータを眺めるのではなく、仮説思考を持つことが成功の鍵となります。仮説思考とは、「こうなっているのではないか」という推測を立て、それを検証していくアプローチです。

仮説思考のメリット

1. 分析の効率化 仮説があることで、必要なデータや分析手法を絞り込むことができ、分析時間を大幅に短縮できます。
2. 洞察の深化 単なる事実の羅列ではなく、「なぜそうなるのか」という因果関係を意識した分析が可能になります。
3. アクションへの繋がり 仮説が正しければ何をすべきか、間違っていれば何を修正すべきかが明確になり、具体的な施策に繋がりやすくなります。

仮説設定の5つのポイント

1. 定量的に表現する 「売上が低い」ではなく「前年同期比で売上が15%減少している」など、具体的な数値で表現します。
2. 検証可能にする 手元のデータで検証できる仮説を設定します。検証不可能な仮説は分析の意味がありません。
3. 複数の仮説を用意する 一つの現象に対して複数の仮説を用意することで、多角的な検証が可能になります。
4. 優先順位をつける 影響度と実現可能性を考慮して、検証する仮説に優先順位をつけます。
5. 継続的に更新する 分析結果に基づいて仮説を継続的に更新し、より精度の高い仮説に改善していきます。

分析結果の解釈とアクションプランの策定

データ分析の最終目的は、分析結果を実際のビジネスアクションに繋げることです。どれだけ精緻な分析を行っても、それが具体的な施策に繋がらなければ意味がありません。

分析結果の3つの解釈レベル

レベル1：事実の把握 「何が起きているか」を数値で把握します。これは分析の出発点であり、現状認識の基礎となります。
レベル2：原因の推定 「なぜそれが起きているか」を複数の角度から検証します。単一の原因ではなく、複合的な要因を考慮することが重要です。
レベル3：将来の予測 「今後どうなるか」「何をすればどう変わるか」を予測します。これが施策立案の基礎となります。

アクションプランの策定フレームワーク

分析結果をもとに具体的なアクションプランを策定する際は、以下のフレームワークを活用します。

1. Impact（影響度） その施策がビジネスに与える影響の大きさを評価します。
2. Effort（工数） 施策実行に必要な工数やコスト評価をします。
3. Evidence（根拠） データ分析結果に基づく施策の根拠の強さを評価します。
4. Urgency（緊急度） 施策実行の緊急度を評価します。
これらの4つの軸で施策を評価し、最適な施策の組み合わせを決定します。

まとめ：成功するデータ活用マーケティングの要諦

データを活用したマーケティング戦略を成功させるためには、以下の要諦を押さえることが重要です。

1. 目的の明確化 何のためにデータ分析を行うのか、最終的に何を達成したいのかを明確にします。
2. 適切な問いの設定 解くべき問いを論理的に分解し、分析の方向性を定めます。
3. 仮説思考の活用 データを見る前に仮説を立て、効率的で洞察に富んだ分析を行います。
4. ステークホルダーとの連携 分析依頼者と分析者が密に連携し、認識の齟齬を防ぎます。
5. アクションへの繋がり 分析結果を具体的なビジネスアクションに繋げることを常に意識します。

データは確かに「21世紀の石油」と呼ばれる貴重な資源ですが、それを精製し、適切に活用してこそ真の価値を発揮します。今回お伝えした考え方を実践することで、データを活用したマーケティング戦略の精度と効果を大幅に向上させることができるでしょう。

データ分析は決して魔法ではありません。論理的な思考プロセスと適切な手法の組み合わせによって、ビジネスに真の価値をもたらすツールとなるのです。ぜひこれらの考え方を実際のマーケティング活動に活かしてください。

マーケティング支援事業のご紹介

これまで、モバイルアプリマーケティングやECサイトの顧客データ分析・戦略構築など、多くの企業様の支援をさせて頂いてきました。Lancers・ココナラ・クラウドワークスなどでポートフォリオをご確認頂けます。

マーケティングでお困りの場合は、ぜひお気軽にご連絡ください。
メールアドレス：[email protected]