あらゆるリスクが起こり得る世の中において、一寸先は正に闇だったりします。リスクは何事にもつきまとうものですが、できる限りリスクは抑えたいものです。
リスクを抑えるには予測し準備することが必要ですが、その為には分析が必要です。
というわけで今回は「分析による判断がビジネスを加速し、マーケティングを変える」について詳しく説明致します。
①分析による判断がビジネスを加速し、マーケティングを変える【消費者と向き合うにはデータ分析が必要である】
「分析による判断がビジネスを加速し、マーケティングを変える」というテーマで1つ目に取り上げるのは「消費者と向き合うにはデータ分析が必要である」です。
デジタル化の進んだ現代では、あらゆることが明確になっています。
明確になっているというよりも、人間がわかりやすいように明確にしているわけです。
様々な情報が溢れている現代ですが、情報はあくまで情報であり、単なる情報であれば、ただそこに存在しているだけの無形の単なる物なのです。
情報は活用してこそ、はじめて意味を成し、効果を発揮します。
世の中にあふれるデータは、マーケティングを仕掛ける側の企業にとっては、ビジネス戦略を練る上での貴重な材料となります。
日々、蓄積され続けるデータにこそ、アイデアとニーズ、時代を形成するヒントが隠されています。
デジタルというのは、1か0かのどちらかしかありません。つまり、「はい」か「いいえ」。
人間においての選択肢としても、どちらかしかないないのですが、YESかNOかによっての判断によって、その後の未来は、大きく変っていくのです。
ビジネスにおいても、最終的な仕事というのがいかに判断していくか、これに限ります。
そして現代におけるマーケティングの必要性を高めたのが、デジタルマーケティングであるということは、間違いありません。
企業、顧客双方共に情報収集は、たやすくできるようになったことで、顧客が豊富な判断材料を取得することで消費者ニーズも、さらに増加していきました。
消費者ニーズの増加は、ニーズの多様化をうみだしたのです。
デジタルマーケティングが主流となる以前のマスマーケティング全盛の時代には、こうはいきませんでした。
なぜなら、マスマーケティングにおいてのイニシアティブは、一方的に売り手側にあったからです。
情報の発信側とレシーバーとしての受信側がはっきり別れており、一方通行なやりとりしかできなかったからです。
時代は変わり、ニーズの多様化によってマスマーケティングのみでは、なかなか成果を出すことも難しくなったのも事実と言えます。
分析による判断がビジネスを加速し、マーケティングを変える②【マーケティングそのものの目的とデータ分析】
「分析による判断がビジネスを加速し、マーケティングを変える」というテーマで2つ目に取り上げるのは「マーケティングそのものの目的とデータ分析」です。
ニーズの多様化の要因は、デジタルマーケティングにありますが、それによりマーケティングを仕掛ける側の企業としては、消費者に対しては、よりきめ細やかな対応が求められるようになりました。
顧客１人１人の個々のニーズに対応することは、決して簡単なことではありません。
多様化した消費者行動を把握するためには、ニーズに適した情報収集が必要であり、且つデータ分析を行うことも必要なのです。
その中から、様々な課題を抽出し課題解決に向けて取り組む必要があるのです。
マーケティング活動そのもののも確かに重であり、物を売るためには、今や必ず必要ことです。
その裏にはデータ分析を行い、効率的な成果を得る必要があります。
データ分析には、いくつものメリットがありビジネスを加速させ、成長させていきます。
データ分析における具体的なメリットは次のようなものがあります。
- 視覚的にとらえることができる
- アイデアの創出
- ビジネスヒントの獲得
- マーケティング成果の分析
- 企業経営の判断材料となる
上記のようなことがあります。
まずはじめに現状を把握し、今後どのようなビジョンでビジネスを進めていくかが重要となります。
企業において将来的な方向性を導き出すには、主観的な判断ではなく、現状を理解した客観的判断が必要とされます。
客観的な判断をするために用いるのがデータ分析によって明確化し視覚化した材料によって正しい判断がしやすくなります。
分析結果より得られる情報というのは、非常に有効であり、マーケティングを運用しつつ振り返ることも可能なのです。
実行→検討→課題抽出→改善というサイクルを繰り返すことにより、マーケティング施策の精度を高めていくこともできます。
分析による判断がビジネスを加速し、マーケティングを変える③【マーケティングを活かすための分析方法】
「分析による判断がビジネスを加速し、マーケティングを変える」というテーマで3つ目に取り上げるのは「マーケティングを活かすための分析方法」です。
ここからは、実際に具体的なマーケティングにおけるデータ分析についてふれてみましょう。
まずは、目的によるデータ分析手段について、ふれていきます。
デジタルマーケティングが主流となった今や、情報というのは、日々蓄積されていきます。
日々積み重なるデータそのものを相手することは、非常に骨の折れる作業となり、膨大なデータにまともに向き合っては、拉致が空きません。
そこで、データ分析においては、マーケティングオートメーションツール(MAツール)やビジネスインテリジェンス（BI）の活用が広がっています。
これらのツールを利用することにより、データ分析そのもののハードルを下げられることは間違いありません。
データ分析においてまず必要なのが、当然ですが「データ」となります。
分析材料となるデータが無ければ、そもそも分析さえも行うことはできませんよね。
データというのは、独自に収集する必要があります。
収集するデータは、闇雲に集めても意味は、ありません。しっかりと目的にあったデータを収集する必要があるのです。
データ分析により、どのような情報が必要になるか事前に明確にしておく必要があります。
まず、ここを明確にしておかなければ、クオリティの高い分析結果を得られることなど到底できません。
そして、情報収集の他に現状把握も非常に重要となります。
顧客や市場を正確に把握することが必要です。
その為に行うのがマーケティングリサーチです。顧客が今何を求め、ニーズがどこにあるかを把握し、既存の商品やサービスに対しては、どのくらいの満足度があるのかを把握します。
リサーチにおける代表的な手段としては、アンケート調査があります。
アンケート調査は、非常にストレートな手段と言え、緻密なリサーチと言うより、まずは大雑把な現状把握に利用できます。
その他にも様々な手段がありますので、1つずつ解説していきましょう。
【テキストマイニング】
顧客へのアンケート調査、インタビューから得た情報を単語レベルで分割します。
それらのキーワードを解析することで顧客ニーズや満足度、現状を解析していきます。
【クロス集計】
様々な属性ごとにマトリックス図を用い集計します。
属性別に集計することによって、現在のトレンドを大まかに知ることができます。
トレンドを読み取るには最適な手法と言えます。
【クラスター分析】
違うデータが混在する中から、類似したデータにグループわけし整理します。
それらの分類わけからセグメンテーションやブランディングとして活用します。
【アソシエーション分析（バスケット分析）】
世の中にはびこる様々なビッグデータを活用する分析手法で特定のビッグデータから商品とサービスの相関関係を分析します。
【ABC分析】
プライオリティ順にA、B、Cとグループに分けすることによって重点項目を決定します。
【決定木分析】
1つの根底要因に対し、仮説を設け、その因果関係を分析する手法です。
決定木分析の特徴となるのが分析結果の解釈が容易であり、判断がしやすいと言うことです。
顧客の満足度やロイヤリティの高さなど目的に対しての要因を掘り下げることで把握することができます。
【多変量解析】
データ相互間の分析する技法です。
代表的な分析手段として重回帰分析、主成分分析などかあります。