データドリブンとは？
データドリブンとは、テキストデータや数値データの分類・整理によって、事業・プロダクト・サービスに有用な情報を発見し、経営やマーケティング、制作など企業活動の意思決定をサポートすることです。
特に昨今は書籍・文献データといったアナログなデータに加えて、WebサイトやSNSなどのデジタルデータといったように、多量のデータが至る所に存在しますが、これらのデータは経営をはじめ、マーケティング、コンテンツ制作等の施策における意思決定に有用な情報です。
弊社ではSEO対策やコンテンツマーケティングといったWeb集客施策、SEO記事やWebサイト、映像・動画制作等のコンテンツ制作を代行しています。
そうした集客施策やコンテンツ制作には、必ず何かしらの分析データを活用しており、データに基づき競合と差別化したり、ブランド力が向上するようなデータ主導の取り組みをしています。
データドリブンの意味・使い方
そもそもデータドリブンとは、データ（Data：資料・情報）とドリブン（Driven：〜を起点とした）を組み合わせた造語で、経営やマーケティング分野で使われている用語です。
経営やマーケティングの現場では、「データドリブンに経営戦略を立案する」「データドリブンにWebサイトの状態を調査する」のように使われます。
データドリブンアトリビューション（DDA）とは？事例を交え解説
データドリブンアトリビューション（DDA）とは、上記で解説したデータドリブンとアトリビューション（attribution）が組み合わせられた造語です。
まずアトリビューションは直訳すると、「〜に帰する」「〜のせいにする」といった意味合いがあります。
マーケティング分野におけるアトリビューションは、コンバージョン（問い合わせ・契約・購入等）に至るまでの各プロセスにおいて、どの程度コンバージョンへ貢献したかを測る指標です。
例えば検索エンジンで上位表示されたSEO記事経由で、見込み客がWebサイトに訪れ、記事の下部に設置したCTAから問い合わせがあったとします。
こうしたコンバージョンまでの経路や各プロセスを調査することで、各記事やCTAごとの貢献度を把握でき、コンバージョンを達成するために重要となるポイントを可視化できるようになります。
データドリブンアトリビューション（DDA）では、各プロセスにおける貢献度を分析し、貢献度の高いプロセスを可視化することで、マーケティング施策に役立てます。
データドリブンのメリット
多くの企業で導入されているデータドリブンですが、その背景には次のようなメリットが挙げられます。
データドリブンのメリット
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複数のマーケティングチャネルから適切なチャネルで見込み客にアプローチできる
デジタル化やWebの活用が進む現在は、コーポレートサイトやECサイトやオウンドメディア、SNSなど、さまざまなマーケティングチャネルがあります。
商品やサービスによって相性のよいチャネルは異なるため、複数のチャネルで成果を分析することで、企業に適切なチャネルをデータドリブンに選択し、見込み客へアプローチできます。
客観性のあるデータから多様化する顧客のニーズを把握できる
デジタルデバイスの普及やSNSの台頭により、見込み客と企業のタッチポイントや顧客のニーズが多様化しています。
多量のデータから顧客のニーズを分析するデータドリブンでは、客観性のあるデータから顧客のニーズを抽出しマーケティング施策に活用できます。
属人的にならず現場レベルでスムーズに意思決定ができる
経験や実績を基にした意思決定は、会得までに多くの時間が必要で、社長や部長といった企業の中枢を担う責任者へ属人的になりやすいの傾向にあります。
一方でデータドリブンな施策では収集したデータを基にするため、上司へ属人的にならず現場レベルでのスムーズな意思決定に寄与します。
蓄積されたデータをマーケテイング施策に活用できる
多くの企業では顧客データや商品・サービスデータ、営業・マーケティングデータ、お客様の声・レビューなど、多種多様なデータを収集できます。
さらに現在はWebやSNSデータの活用もメジャーになっていますが、データドリブンな施策では、これらのデータを収集・蓄積することで、その後の集客やマーケティング施策に有効活用できます。
データドリブンのデメリット
データドリブンには、上記で解説したようなメリットがある反面、次のようなデメリットもあるので、あらかじめ押さえておきましょう。
データドリブンのデメリット
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データ収集するためのツールやシステム構築にコストがかかる
データを収集するためには基本的にツールやシステムを構築し、データベースとして蓄積していく必要があります。
一括りにデータドリブンな経営やマーケティング、制作といっても、多種多様なアプローチが存在するため、使用されるツールやシステムも多岐に渡りますが、基本的には一定のコストが発生します。
データを扱うスキルが必要となる
データを収集し活用できる段階まで進めたとしても、具体的な集客やマーケティング施策に移すには、特定のスキルが必要となります。
ここではコンテンツマーケティングやSEO記事制作における検索キーワードデータ収集を例にします。
自社に製品やサービスに該当する検索キーワードが抽出できたとしても、それを基にコンテンツマーケティングやSEO記事制作といった実装部分が行えない場合、いくらデータを保有していても、そのデータは価値を成しません。
そのためデータを実装できるスキルが社内にない場合は、外注や社員を育成するなどで補う必要があります。
成果が出るまでに時間を要する可能性がある
データドリブンに施策を進めるには、データを収集・分析し段階的に経営やマーケティング、制作に組み込んでいく必要があります。
実際に各プロセスに相応の時間を要し、月単位から年単位のプロジェクトになるケースも珍しくありません。
もちろんデータを活用する基盤が構築できていれば即効性のある施策も可能ですが、多くの場合は相応の時間がかかります。
そのためデータを実装できるスキルが社内にない場合は、外注や社員を育成するなどで補う必要があります。
データ活用の流れと事例
データを活用しデータドリブンに経営やマーケティング、制作を進めるには、大まかに次の3つのステップで実践していきます。
データ活用の流れ
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多量のデータを収集
データドリブンを進めるためには、まずデータを収集します。収集する代表的なデータは次の通りです。
収集するデータの事例
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蓄積したデータを分析
データが収集後のステップは、蓄積したデータを分析することです。この段階で既存の経営状況やマーケティング施策における課題や問題点が洗い出せます。
蓄積したデータの分析事例
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データを経営やマーケティング戦略へ
データを分析し課題や問題点が抽出できた後は、それらを基にしてデータを経営やマーケティング戦略へ組み込んでいく作業です。
経営やマーケティングにおけるデータの活用事例
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データを活用したデータドリブンなマーケティング施策をご検討の場合には、お気軽にお問合せください。
Q＆A
アナログなデータをはじめ、音声データ、Web上の行動データ、検索データ、エリアデータ、属性データ等、さまざまなデータが対象です。プロジェクトに応じて、必要となるデータの収集から分析まで行います。
基本的には無料で使用できるGoogleアナリティクスやサーチコンソールを活用いたします。その上でプロジェクトに必要となるデータを、その他の分析ツールを活用し収集いたします。
データ分析は、該当のデータを分析し、分析したデータからプロジェクトに活用できる情報を洗い出すことです。一方、データドリブンは、洗い出したデータを活用し、マーケティング戦略やコンテンツ制作等に役立てることです。
問題ございません。少量のデータであっても、マーケティング戦略等に有用なデータは存在します。また必要に応じて新規に収集することも可能です。
必須ではございません。ご予算や活用体制などを加味し、まずはプロジェクトに応じた無料のデータ分析サービス等を活用いたします。
SEO対策やコンテンツマーケティングといったWeb集客施策、SEOコンテンツ制作やSEOライティング、Webサイト制作、映像・動画制作等のコンテンツ制作に活用いたします。具体的なWeb集客施策やコンテンツ制作の内容はサービスをご覧ください。
