マーケティングの成果を高めるデータ分析手法 10 選を一挙にご紹介！

昨今、新型コロナウイルスの感染拡大をはじめとした大きな社会変化が起こっています。これに伴い、消費者のニーズは高度化・多様化しており、企業は膨大なデータを分析して有効なマーケティング戦略を検討する必要性に迫られています。

そして、マーケティング活動を効率的に進めていくためには、データ分析が有効な手段になります。本記事では、マーケティングの成果を高めるデータ分析手法や、マーケティングにデータ分析を活用した事例などを一挙にご紹介します。

マーケティングにおけるデータ分析の重要性

昨今、新型コロナウイルスの感染拡大や情報技術の急速な発展など、これまで予想できなかったような社会変化が巻き起こっています。そして、このような背景から、消費者ニーズや市場トレンドが大きく変化していることは言うまでもありません。

これらの社会変化に対応するためには、膨大なデータを分析し、客観的な指標に基づいたアクションを検討する必要があります。特にマーケティングにおいては、データ分析が強く求められる領域だと言えます。

マーケティングの本質は顧客のニーズを把握し、欲求を満たすための適切なアクションを検討・実行することです。そのためには、顧客の属性情報（年齢・性別など）や Web 上の行動履歴などをもとに「顧客が求めているもの」を把握することが重要なポイントになります。

データ分析を行うことで、顧客属性から傾向を探ったり、顧客行動の裏にある理由を具体化したりすることができます。これにより、顧客をより深く理解することが可能になり、結果として適切なアクションに繋がります。

実際、多くの企業が膨大なデータを分析し、自社のマーケティング活動に役立てています。変化の激しい現代においては、データ分析を活用したマーケティングが必要不可欠であると言えるでしょう。

マーケティングにデータ分析を活用するメリット

マーケティングにデータ分析を活用することで、企業は様々なメリットを享受できます。自社でマーケティングにデータ分析を活用した場合にどのような効果があるのか、具体的な内容を理解しておきましょう。

データドリブンな意思決定を実現できる

従来の日本企業では、熟練者の経験や勘に頼った意思決定が一般的でした。しかし、顧客ニーズの高度化・多様化が進む現代においては、自社が保有する膨大なデータを分析し、その内容に基づいたデータドリブンな意思決定が求められます。

データは客観的な指標であるため、主観にとらわれずに物事を把握することができ、迅速な意思決定に直結します。このように、データドリブンな意思決定を実現できる点は、マーケティングにデータ分析を活用する大きなメリットだと言えるでしょう。

関連記事：データドリブン経営とは？具体的な実現方法を 5Step でご紹介！

生産性向上を実現できる

前述したデータドリブンな意思決定は、自社の生産性向上に大きく貢献します。なぜなら、客観的なデータに基づいたアクションの検討・実行により、顧客目線に立った有効な施策を打ち出すことができるためです。

そして、顧客を起点としたアクションはマーケティングの効果最大化に繋がり、結果として自社の売上改善や顧客満足度の向上などに直結します。このように、生産性の高いマーケティング活動を実現するためには、データ分析が必要不可欠だと言っても過言ではありません。

パーソナライズドマーケティングを実現できる

パーソナライズドマーケティングとは、顧客一人ひとりのニーズに最適化した施策を実行するマーケティング手法の一つです。不特定多数に同一アクションを実行するのではなく、特定の顧客に最適化したアプローチを行うことで、顧客の潜在ニーズの顕在化や満足度の向上を実現できる点がパーソナライズドマーケティングの大きな特徴となっています。

そして、マーケティングにデータ分析を活用することで、このパーソナライズドマーケティングを実現できます。膨大なデータを分析して顧客一人ひとりの行動を細かく把握し、顧客を深く理解した上で適切なアクションを検討・実行することで、マーケティングの精度向上に繋がります。

マーケティングに活用できるデータの種類

ここまで、マーケティングにデータ分析を活用することの重要性について解説しましたが、マーケティングに活用できるデータの種類は多岐にわたります。自社で実践する際の参考として、どのようなデータの種類が存在するのかを理解しておきましょう。

1st パーティーデータ

1st パーティーデータ（読み方：ファーストパーティーデータ）とは、自社が収集したデータを意味する言葉です。

1st パーティーデータの具体例としては、

• 顧客属性（氏名・年齢・性別など）
• 過去の購買履歴や POS データ
• 自社 Web サイトへのアクセス履歴
• 自社アプリケーションの利用状況
• 自社が実施したアンケートの結果
• 自社に対する問い合わせ・クレーム内容
• 自社システム（ CRM ・ SFA など）のデータ

などが挙げられます。

1st パーティーデータは自社が直接収集しているため、情報ソース（情報元）の信憑性が高く、アクションを検討する上で有益な情報になります。

2nd パーティーデータ

2nd パーティーデータ（読み方：セカンドパーティーデータ）とは、他社が収集したデータを意味する言葉です。

2nd パーティーデータの具体例としては、

• 他社 Web サイトへのアクセス履歴
• 他社アプリケーションの利用状況
• 他社が実施したアンケートの結果
• 他社に対する問い合わせ・クレーム内容

などが挙げられます。

2nd パーティーデータは自社が直接収集することはできないため、他社から情報を共有してもらう必要があります。なお、自社の親会社やグループ企業からデータ共有を受けた場合、その情報は自社以外の会社が取得したデータであるため、 2nd パーティーデータに該当します。

3rd パーティーデータ

3rd パーティーデータ（読み方：サードパーティーデータ）とは、第三者から提供を受けたデータを意味する言葉です。

3rd パーティーデータの具体例としては、

• 公的機関の公開データ
• 大学・研究機関の研究結果
• リサーチ会社の調査結果

などが挙げられます。

3rd パーティーデータは、マクロな視点で市場動向などを把握したい場合に役立ちます。ただし、世の中には様々な 3rd パーティーデータが溢れているため、情報元の信頼性は必ずチェックするように意識してください。

マーケティングの成果を高めるデータ分析手法 10 選とマーケティングへの活用例

一口に「データ分析」と言っても、その手法は多岐にわたります。目的に応じて選択すべきデータ分析手法は異なるため、それぞれの特徴を理解しておくことが大切です。

本章では、マーケティングの成果を高めるための代表的なデータ分析手法をご紹介します。具体的なマーケティングへの活用例についても記載していますので、自社でデータ分析を行う際の参考にしてください。

4P 分析

4P 分析の「 4P 」とは、

• Product（商品）
• Price（価格）
• Place（販売場所・提供方法）
• Promotion（販促活動）

の 4 つの英単語の頭文字を取った言葉であり、 4P 分析は上記 4 つの要素をもとに分析作業を行うデータ分析の手法です。

例えば、自社が新しい商品をリリースする場合を考えてみましょう。

まずは、その商品の強みや顧客目線でのメリットなどを分析し、次に市場における適正価格を競合サービスなどの情報をもとに分析します。そして、リアル店舗と EC サイトのどちらで販売するのか、また、リアル店舗であればどの店舗が良いのかなどを決定し、最後に商品を宣伝するための最適な販促活動を検討・実行することで、 4P 分析の一連のプロセスが完結します。

このように、 4P 分析を活用することで、商品販売における一連の流れを客観的なデータで分析し、より効率的なマーケティング戦略を検討することが可能になります。

STP 分析

STP 分析の「 STP 」とは、

• Segmentation（セグメンテーション）
• Targeting（ターゲティング）
• Positioning（ポジショニング）

の 3 つの英単語の頭文字を取った言葉であり、 STP 分析は上記 3 つの要素をもとに分析作業を行うデータ分析の手法です。

まずは、顧客属性やニーズなどをもとに市場をセグメント分けし、各セグメントの中から自社がターゲットとする市場を選定します。そして、ターゲット市場における競合他社の情報などをもとに自社の立ち位置（ポジション）や役割を明確化することで、具体的なアクション検討に役立てるのが STP 分析の一連の流れになります。

STP 分析を活用することで、ターゲット市場における自社の立ち位置や役割を具体化することができ、その後のマーケティング戦略の策定に大きく貢献します。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、市場や顧客を異なるグループにセグメント分けすることで、各セグメントの特性や行動を理解するデータ分析の手法です。

セグメンテーション分析の活用により、異なるセグメントのニーズを把握し、より精度の高いマーケティング戦略を展開することが可能になります。セグメンテーション分析は、主に市場戦略の具体化やカスタマーエクスペリエンスの向上などを実現したい場合に有効な分析手法だと言えるでしょう。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、大量のデータから頻繁に共起するアイテムやイベントの関連性などを抽出するデータ分析の手法です。具体的には、特定のアイテムやイベントが他のアイテム・イベントと一緒に出現するパターンを見つけ出し、それらの関連性を評価します。

例えば、買い物かごの中の商品の組み合わせや Web サイト上のクリックパターンなどを分析し、商品のセット販売や関連コンテンツの提供など、より有効なマーケティング戦略の策定に役立てることができます。これにより、客観的なデータに基づいたアクション検討が可能になり、結果として自社の売上アップや顧客満足度向上に繋がります。

クロス集計分析

クロス集計分析は、異なるカテゴリや変数の組み合わせにおけるデータの分布を分析するデータ分析の手法です。クロス集計表（特定の行と列を交差させた表）を作成し、それぞれの組み合わせにおけるデータの頻度・割合を視覚化することで、異なる変数間の関係性やパターンなどを把握できます。

例えば、性別と購買行動の関連性を調べたい場合は、性別を行、購買行動（購入したか否か）を列として、それぞれの組み合わせにおける人数・割合を示すクロス集計表を作成します。これにより、性別ごとの購買行動の違いや関連性などを把握でき、今後のマーケティング戦略に役立てることが可能になります。

ABC 分析

ABC 分析は、自社の商品・サービスを A ・ B ・ C の 3 つのランクに分けるデータ分析の手法です。

例えば、商品の粗利額を評価軸に設定する場合、粗利額が高い商品を「グループ A 」と定義し、残りの商品を粗利額に応じて「グループ B 」と「グループ C 」に分類します。これにより、自社に対する各商品の利益貢献度を見える化でき、今後注力すべき商品や撤退すべき商品などを把握できます。

RFM 分析

RFM 分析の「 RFM 」とは、

• Recency（最終購入日）
• Frequency（購入頻度）
• Monetary（累積購入金額）

の 3 つの英単語の頭文字を取った言葉であり、 RFM 分析は上記 3 つの要素をもとに顧客をグループ分けするデータ分析の手法です。

例えば、最終購入日が直近であり、購入頻度も累積購入金額も高い顧客は優先すべき顧客グループに属すると言えます。また、商品を最近購入していたとしても、購入頻度や累積購入金額が低い場合は一般顧客に分類されます。さらに、最終購入日が 1 年以上前の顧客は休眠顧客であると言えるでしょう。

このように、顧客をグループ分けすることで、それぞれのグループに最適なアクションを検討することができ、自社のマーケティング活動を効率化できます。

クラスター分析

クラスター分析とは、膨大なデータの中から共通の特徴を有するもの同士をクラスター（集団）としてグループ化するデータ分析の手法です。なお、クラスター分析の対象となるのは顧客だけではなく、地域や商品、アンケート結果など、様々な要素が分析対象になります。

クラスター分析はデータ内のパターンや類似性を特定するための分析手法であるため、データの構造や関係性を把握するのに役立ちます。例えば、自社顧客に対してクラスター分析を行うことで、自社商品を購入している顧客の特徴や傾向を見える化できます。そして、この分析結果をマーケティング活動に反映することで、顧客のニーズ・関心に沿った適切なアクションを検討することが可能になります。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、複数の要因（説明変数）から 2 値の結果（目的変数）が起こる確率を予測するデータ分析の手法です。ここで言う「 2 値の結果」とは、「購入または非購入」のように答えが 2 択しかない値のことを意味します。

例えば、顧客の年齢や性別、過去の購買情報などを説明変数としてロジスティック回帰分析を行うことで、その顧客が自社商品を購入する確率を算出することが可能になります。これにより、分析結果を踏まえた有効なマーケティング戦略を打ち出すことができ、自社の売上アップや生産性向上に繋がります。

アトリビューション分析

アトリビューション分析は、成果に至るまでのすべてのプロセスを解析し、成果に対する各イベントの貢献度を見える化するデータ分析の手法です。主に Web 広告の効果測定などのシーンで利用されることが多くなっています。

例えば、 Web 広告経由で自社商品が購入された場合を考えてみましょう。この時、 Web 広告が購買に貢献したことは間違いありませんが、顧客が Web 広告に到達するまでには、展示会参加や資料請求、 Web 検索など、様々なプロセスを経ている可能性があります。

そのため、広い目線でマーケティング活動を効率化するためには、これらの途中のプロセスも適切に評価する必要があります。アトリビューション分析を行うことで、すべてのプロセスの成果に対する貢献度を把握できるため、 Web 広告の予算最適化などに繋がり、より精度の高いマーケティング活動を実現可能になります。

マーケティングの効果を倍増させるために収集しておきたいデータ 5 選

ここまで、マーケティングに活用できるデータ分析手法について解説しましたが、データ分析を行うためには基となるデータが必要になります。そして、データの種類は多岐にわたるため、目的に応じた適切なデータを収集することが自社のマーケティングを成功に導くための鍵になります。

本章では、マーケティングの効果を倍増させるために収集しておきたいデータを 5 つご紹介します。自社でデータ分析を行う際は、これらのデータを積極的に集めるように意識してください。

市場トレンド

効率的なマーケティング戦略を策定するためには、市場のトレンドやニーズを把握する必要があります。そのため、公的機関の公開データや調査会社の調査結果など、 3rd パーティーデータを中心に必要な情報を集めてください。マクロな視点で市場トレンドを把握できれば、その市場における自社の立ち位置や具体的な戦略を検討しやすくなり、結果として適切なアクションに繋がります。

顧客の属性データ

顧客の属性データは、マーケティング戦略の検討において必要不可欠な情報です。属性データの具体例としては、顧客の年齢や性別、住所などの基本的な属性情報が該当します。これらを分析・活用することで、顧客の属性や関心に合わせた有効な施策を検討することが可能になり、自社のマーケティング活動の精度を高めることができます。

顧客の行動データ

顧客の属性データと合わせて、行動データもマーケティングにおける大切な要素になります。行動データの具体例としては、自社サイトにおける Web 上の行動履歴や資料請求の状況などが該当します。これらを分析すれば、顧客のニーズや求めているものを見える化でき、それぞれの顧客に合わせた適切なアクションを検討することが可能になります。

関連記事：顧客データを活用した効果的なマーケティング戦略と成功事例

自社の購買データ

自社の購買データは、マーケティング戦略を検討する上で有益な情報になります。例えば、商品ごとの売上や利益を分析すれば、自社のビジネスに対する各商品の貢献度を見える化できます。そして、貢献度の高い商品販売にリソースを集中させることで、より有効なマーケティング活動を行うことが可能になり、会社全体の生産性向上に繋がります。

自社に対する口コミ・クレーム

自社に対する口コミやクレームは、マーケティングの効果を高めるために必要不可欠です。なぜなら、口コミやクレームは「自社に対する顧客の生の声」であり、これらをもとに具体的なマーケティング戦略を検討することで、自社の運用改善や顧客満足度の向上などを実現できるためです。なお、口コミを集める場合は Web 情報だけではなく、ユーザーの SNS 投稿も有益な情報源になります。

マーケティングにデータ分析を活用した事例

昨今、数多くの企業がマーケティングにデータ分析を活用し、自社のビジネスを成功に導いています。

以下、本記事で取り上げている事例の一覧表です。

ここからは、各事例について詳しく解説します。どれもマーケティングにデータ分析を有効活用した好事例となっていますので、自社で実践する際の参考にしてください。

富士通クラウドテクノロジーズ

スマホ向けアプリの開発者支援サービスを提供している富士通クラウドテクノロジーズでは、会員数の伸び悩みが大きな課題となっていました。そこで、この課題を解決するためにマーケティングオートメーション（MA）を導入し、自社のマーケティングにデータ分析を活用することを決定しました。

そして、顧客一人ひとりの行動データを分析し、見込み顧客のニーズ・関心に合わせたコンテンツを提供することで、会員数を増加させることに成功しました。また、コンテンツの改善・拡充にもデータ分析の結果を反映し、顧客の反応をもとに PDCA サイクルを回すような好循環が生まれています。

関連記事：マーケティングオートメーション（MA）の導入効果・戦略と成功事例

クエスト

システム開発を主なビジネスとしているクエストでは、新規顧客を獲得するためにデータ分析をマーケティングに活用しています。具体的には、営業現場の意見をもとにターゲットを明確化し、適切なコンテンツマップを作成することで、顧客ニーズに合わせた有効なアプローチを検討しました。

そして、 MA ツールで顧客の Web 上の行動データを分析することで、顧客のニーズを深く理解し、結果的に新規顧客の獲得に成功しました。このように、データ分析をマーケティングに取り入れることで、データドリブンなマーケティング戦略を実現した好事例となっています。

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MonotaRO

事務用品などを扱う EC サイト「モノタロウ」を運営している MonotaRO では、データ分析を有効活用することでマーケティングの精度を高めています。同社は全国の中小企業を主なターゲットとしており、従来より顧客の EC サイト上での行動履歴をビッグデータとして蓄積していました。

そして、このデータを分析することで、顧客の行動パターンや心理、潜在ニーズなどを深く理解できるようになりました。その結果、顧客ごとに適切なメッセージを適切なタイミングで伝えることが可能になり、結果として自社のビジネス成長に繋がりました。

まとめ

本記事では、マーケティングの成果を高めるデータ分析手法や、マーケティングにデータ分析を活用した事例などを一挙にご紹介しました。

顧客ニーズの高度化・多様化が進む現代において、データ分析は必要不可欠であると言えるでしょう。データ分析をマーケティングに活用することで、顧客のニーズや行動パターンなどを把握でき、自社のマーケティング活動の精度向上に繋がります。

ただし、一口にデータ分析と言ってもデータ分析の手法は多岐にわたり、扱うデータも様々な種類が存在します。そのため、自社の目的に応じて最適なデータ分析手法を選択し、適切なデータを収集することが重要なポイントになります。

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本記事を参考にして、ぜひデータ分析をマーケティングに活用してみてはいかがでしょうか？