デジタルマーケティングの基本について

デジタルマーケティングは、多くの企業で実施されているマーケティング手法です。以下では、デジタルマーケティングの基本について解説します。

デジタルマーケティングはインターネットを活用したマーケティング手法

デジタルマーケティングとは、インターネットを活用したマーケティング手法を指します。インターネットを介して顧客にアプローチを行い、目標達成を目指すのがデジタルマーケティングの基本です。デジタルマーケティングに含まれる施策は幅広く、デジタル関係の施策の多くが該当します。

例えばインターネット上に載せるデジタル広告、ビッグデータを活用した市場調査・ブランディング、収集したデータをオフラインと連携した営業活動などが、デジタルマーケティングの施策として考えられます。

インサイドセールスへの注目も高まっている

デジタルマーケティングのなかでも、近年はインサイドセールスへの注目が高まっています。インサイドセールスとは、「内勤営業」を意味する言葉で、職場から出ずに顧客へのアプローチや商談などを行うセールス方法です。

従来のように客先へ直接出向くフィールドセールスとは異なり、電話・メール・ビデオ会議などを使って、顧客にアプローチする点が特徴です。インサイドセールスでは、インターネットを介して多くの施策を実行します。そのためデジタルマーケティングの1種として、インサイドセールスを実施している企業も多いです。

デジタルマーケティングとデータ分析は切っても切れない関係

デジタルマーケティングを効率化し、成功に近づけるには、データ分析が重要なプロセスになります。収集したデータを分析して次の行動を導き出すデータ分析を通すことで、自社に必要な施策や情報が見えてきます。デジタルマーケティングで結果を出すには、こまめにデータ分析を行い、情報を活かすことが求められるでしょう。

デジタルマーケティングを計画する際には、同時にデータ分析の重要性を理解し、その手法を知ることがポイントです。

デジタルマーケティングでデータ分析が重要な理由

デジタルマーケティングでデータ分析が重要視されている背景には、さまざまな理由があります。以下では、デジタルマーケティングにおけるデータ分析の重要性を解説します。

顧客ニーズの把握と柔軟なアプローチが可能となる

デジタルマーケティングでは、リアルタイムで顧客情報や市場の動きを感知し、それに合わせたアプローチが可能です。しかし、実際に顧客のニーズが表面化したり、市場のトレンドが明らかになったりしてから動いても、他企業に遅れを取る可能性があります。

そこでデータ分析を実施し、膨大な情報を分析して、次に必要な行動を事前に把握することが重要です。データ分析を行うことで、素早く顧客のニーズや市場の動きを把握できるため、今必要な施策を明確にできます。

柔軟なアプローチが可能になることから、デジタルマーケティングにおいてデータ分析は欠かせないものと考えられています。

インサイドセールスの成果につながる

適切なデータ分析は、インサイドセールスの成果につながります。インサイドセールスでは多くの情報を参考にして、見込み顧客の把握や最適なアプローチ方法を模索します。スムーズなデータ分析を行える環境を整備できるかで、インサイドセールスの結果も変わると予想されるでしょう。

デジタルマーケティングのなかで、特にインサイドセールスに力を入れる場合にも、データ分析は重要な役割を担います。

属性データを分析する理由

デジタルマーケティングでは、顧客の「属性データ」が分析対象になります。属性データとは、ユーザーの性別・年齢・住所などの基本情報を軸に、さまざまな属性に分類したデータです。商品・サービスを売込先を検討するターゲティングの段階で、属性データを参考にするケースが多いです。

属性データは1つの情報を活用するのではなく、複数の条件を使ってより詳細に絞り込むことが可能です。データ分析はユーザーの絞り込みを、適切に行うためにも役立ちます。

行動データを分析する理由

デジタルマーケティングにおける「行動データ」とは、自社のWebサイトでユーザーがどのような行動をしたのか、どのような行動がコンバージョン（商品購入や資料請求などの目標）につながったのかを整理したデータです。

インターネットでの行動はリアルタイムで把握できるため、デジタルマーケティングの際にはこまめに行動データを分析し、必要な施策を考えていくことがポイントです。

購入データを分析する理由

デジタルマーケティングにおける「購入データ」とは、ユーザーが商品・サービスを購入した際の状況を記録したデータです。例えば購入時の天気、時間帯、キャンペーンを開催していたかどうか、他社の状況などをデータ化します。

どのようなタイミングで購入されやすいのかデータ分析することで、リピーターの創出やアップセルの実現につなげられます。逆に購入されづらいタイミングを分析することで、改善のための具体的な施策を考案可能です。

デジタルマーケティングでデータ分析を実施するメリット

デジタルマーケティングでデータ分析を実施することには、多くのメリットがあります。具体的なメリットを把握しておくことで、データ分析による成果を把握しやすくなるでしょう。以下では、デジタルマーケティングでデータ分析を行うメリットを解説します。

有効な施策を判別しやすくなる

デジタルマーケティングでデータ分析を実施すると、現在有効な施策が判別しやすくなります。デジタルマーケティングでは、さまざまな施策が実行可能です。その自由度の高さゆえに、優先順位をつけたり、最も有効な施策を考案したりといったことが、困難となるケースもあります。

そこでデータ分析を実施し、今の時点で最適と判断できる施策を絞り込むことに大きなメリットがあります。データ分析という裏付けがあることから、デジタルマーケティングを担当する従業員が施策に納得しやすい点も特徴です。

リアルタイムでデータを蓄積して分析が可能

デジタルマーケティングでは、先に解説したようにリアルタイムで情報収集や分析が可能です。変化し続ける市場や顧客ニーズを見失わないためにも、デジタルマーケティングの際には積極的にデータ分析を行うことにメリットがあります。専用のツールを用いることで、スムーズにデータ分析が行えます。

従業員に負担をかけずにデータ分析をする方法が確立されているため、リアルタイムで必要な情報を収集する環境を構築しても、業務の支障になりづらい点も魅力です。

素早い意思決定につながる

デジタルマーケティングにおけるデータ分析は、素早い意思決定につながるメリットもあります。インターネットには多くの情報があるため、すべてを把握しつつ最適な施策を実行するには、タイムラグが発生するケースも多いです。意思決定が遅れると、最適だった施策が手遅れとなり、高い効果を得られない可能性もあります。

そこでデータ分析の結果を参考にして、意思決定のスピードを高めることに意味が見出せます。

見込み顧客や施策に優先順位をつけられる

デジタルマーケティングにおけるデータ分析は、見込み顧客を商談しやすい順番にリスト化したり、効果が見込める施策を絞り込んだりもできます。リストを参考にインサイドセールスをかける顧客の準備を決めたり、施策の優先順位を決定したりと、さまざまな形でメリットを引き出せます。

見込み顧客のデータがあっても、それを正確に分析できなければ、デジタルマーケティングで活かすことは難しいでしょう。蓄積したデータを具体的な行動に移すためのきっかけとしても、データ分析は活用できます。

情報を共有して社内全体でデータを活用できる

デジタルマーケティングの際に実施したデータ分析の結果は、社内で共有して利用できます。顧客情報や今後の方針、有効な施策の立案といったデータ分析の結果を共有することで、社内全体で効果的なデジタルマーケティングが実行できます。

デジタルマーケティングの目標は1人の力ではなく、多くの従業員の連携によって達成するものです。データ分析によって分かりやすいデータにまとめて共有することは、結果的に目標達成につながるメリットになるでしょう。

デジタルマーケティングで使われるデータ分析の手法

デジタルマーケティングにおけるデータ分析では、さまざまな手法が採用されています。簡単に実行できるものも多いため、複数の手法を試してみるのもおすすめです。以下では、デジタルマーケティングで使用されるデータ分析の手法を解説します。

ロジスティック回帰分析による方法

ロジスティック回帰分析とは、「はい」か「いいえ」などの2択で分析結果を導き出すデータ分析の手法です。ロジット変換を用いて、予測確率を0と1に収集することができるため、あらゆるデータを2択の結果で分析できます。シンプルな答えを得られるため、ほかの従業員にも簡単に共有できる点がメリットです。

意思決定の場面などでロジスティック回帰分析を行うことで、最終的な判断がしやすくなります。

クロス集計分析による方法

クロス集計分析とは、2つ以上の情報をまとめて分析する手法です。例えばユーザー属性に含まれる「年齢」「住所」「性別」などの情報を組み合わせて、集計と分析を実施することが可能です。

クロスさせる組み合わせによって結果が変わるため、自社がニーズを満たせる顧客属性を把握したり、顧客満足度の低い層を把握して対策したりできます。

因子分析による方法

因子分析とは、複数のデータが持つ関連性を軸にして、背景にある構造や動機を分析する手法です。この構造や動機は「因子」と呼ばれ、データ分析によって共通項を見つけ出すことで、効果的な施策を考案するきっかけにできます。

どのような構造や動機が、商品の購入や資料請求などのコンバージョンにつながったのか分析できるため、再現性を見つけ出して見込み顧客を増やすことも考えられます。

アソシエーション分析による方法

アソシエーション分析とは、膨大なデータから特定のパターンが発生した際に、それに関連する情報を分析する手法です。一般的な視点では関連性がなさそうな事象でも、アソシエーション分析を通すことで関連性を見出せるケースがあります。

従来の方法とは別の角度からアプローチしたい場合などには、アソシエーション分析を実施して新たな関連性を分析することが検討されます。

AI（人工知能）を使った分析方法

近年浸透しているAI（人工知能）を使った分析方法も、デジタルマーケティングで採用されています。AIを使うことでビッグデータを活用し、さまざまな情報の絞り込みや抽出が可能となります。人間では把握しきれない量のデータを参考にできるため、より正確な分析が行えます。

AIを活用したデータ分析をするには、デジタルマーケティングの専用ツールを導入する方法が考えられます。AIの機能が最初から備わっているツールを使えば、簡単にデータ分析が始められます。

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