データベースマーケティングのポイント
マーケティングでは、
さまざまなキャンペーンを行なうことになりますが、
それぞれのキャンペーンが、
上手くいったのか？
上手くいかなかったのか？
この結果を、きちんと検証しなければ、
今後のキャンペーンの効果を高めることはできません。
この効果検証で欠かすことができないのが、
「データ分析」ですが、
あなたの会社では、
どのような方法でデータ分析を行なっているでしょうか？
今回ご紹介する記事では、
マーケティング分析の基本を解説しています。
▼The five step, 15 minute guide to marketing analytics
この記事では、マーケティング分析の
５つのプロセスが紹介されています。
- データ分析の目的の具体化
- データモデルの検討
- データの取得
- 改善策の決定感
- より多くのデータから改善策の検証
１．データ分析の目的の具体化
何のためにデータ分析を行なうのか？
この点を具体化します。
たとえば、「顧客獲得費の削減」
これが、データ分析を行なう目的になるのであれば、
キャンペーンを行なう媒体別に、
顧客獲得費を算出できる環境を整えなければなりません。
２．データモデルの検討
今回ご紹介している記事では、
SNSのLinkedInとFacebookで行なった
キャンペーンの効果を測定するために、
以下の項目がある表を
エクセルで作成することを紹介しています。
- キャンペーン名
- LinkedInの日別の広告費
- LinkedIn経由の顧客獲得数
- Facebookの日別の広告費
- Facebook経由の顧客獲得数
- 合計の広告費
- 合計の顧客獲得数
- LinkedInの顧客獲得費
- Facebookの顧客獲得費
- 全体の顧客獲得費
３．データの取得
エクセルの表のフォーマットが決まったら、
この表に日別のデータを書き込みます。
このデータを書き込むことで、
日別の現状や推移がわかりやすくなり、
現在の問題点を浮き彫りにすることができます。
４．改善策の決定
たとえば、LinkedInの顧客獲得費が
多すぎることがわかった場合、
LinkedInのキャンペーン内容の見直しや、
LinkedIn向けの広告費の削減などの
改善策が出てくるでしょう。
この改善策の中から、
次のステップで何を実施するのかを
決定することになります。
５．より多くのデータから改善策の検証
今回のデータ分析の目的を実現するために、
新しいデータも加えて、
改善策の詳しい検証を行なうのがこの段階です。
今回の事例で挙げられている
LinkedInとFacebookからの
顧客獲得費を下げるために、
さらにどのような情報があると、
現状を分析しやすくなるのか？
この検討も行ない、
マーケティング分析の精度を高めます。
特に、インターネットビジネスでは、
データを集めやすいという特徴があります。
Google Analyticsのような
アクセス解析ツールを使ったり、
Facebookが提供している
分析ツールを使ったりすることで、
さまざまなデータを集めることができるので、
それぞれのデータ分析の目的に応じて、
必要なデータを選び出し、
分析精度を高めていきたいものです。
AIMでは、アクセス解析の方法を解説した
『「売れない理由」の見つけ方』（翔泳社）
という書籍の執筆も行なっています。
あなたの会社の現状について、
ご一緒に分析をして、
今後のステップアップに役立ててみませんか？
まずはご連絡ください。
どのような検討をご一緒に行なうかを決めていきましょう。
前述の本もプレゼントします！