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2021年08月23日

ビッグデータをマーケティングに活用することの重要性

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※2021年8月23日に公開した記事ですが、必要な文言等を追記、その他の部分も修正して2021年9月6日に再度公開しました。

 

テクノロジーの発展に伴い、データの量は急激に増加しています。米国の調査会社IDCによると、国際的なデジタルデータの量は飛躍的に増大しており、2011年の約1.8ゼタバイト(1.8兆ギガバイト)から2020年(平成32年)には約40ゼタバイトに達すると予想されています。

digitaldata(出典)総務省「ICTコトづくり検討会議」報告書

 

世界中で使われているデータ量は従来のツールでは、自動化されたデータ分析やストレージのニーズに対応できなくなりました。「ビッグデータ」というワードがビジネスシーンで使われるようになって何年も経ちますが今だIT業界のトレンドの上位に位置しているにも関わらず活用が難しいとされるビッグデータとは何なのか?またマーケティングに活用することで如何に価値が出るのか?をご紹介していきます。

 

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目次

・ビッグデータとは?

・ビッグデータをどのように扱うのか?

・ビッグデータで何をするのか?

・どのようなビッグデータを集めればいいのか?

・どのようなビッグデータ・ソリューションを導入すべきか?

・ビッグデータの課題

・マーケティングにおけるビッグデータ

・ビッグデータはマーケティング・オートメーションの未来である

・マーケティングにおけるビッグデータの6つの用途

・まとめ

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・ビッグデータとは?

単純に大量のデータである事は間違いないのですが、一般的なデータ管理や処理ソフトでは扱う事が困難なレベルのデータの集合を指すというのが正しい解釈です。例えばExcelに入れれるだけのデータを入れて、それを10個集めた程度ではまだまだビッグデータと呼ぶには小さすぎます。多くの場合、ビッグデータは明確な構造を持っていないため、うまく活用することができません。ビッグデータ技術は、分析プロセスを自動化するために使用されます。

 

主なビッグデータの特性は以下の3つです。

 

・ボリューム

"ビッグデータ"とは、"たくさんの情報 "という意味であることは、名前を聞けばすぐにわかります。企業は毎日、数十テラバイトのさまざまなデータを入手しています。中には数百ペタバイトのデータもあり、さらに増え続ける可能性があります。つまり、"ビッグデータ "はその膨大な量によってそのようには呼ばれているのです。

 

・スピード

ビッグデータは、さまざまなソースから高速で流入・流出します。この特性がなければ、もはや "ビッグ "とは呼べません。また、データの生成プロセスは止まることがありません。デジタルマーケティングの領域であれば当たり前になりましたがリアルタイムでWEBサイトの流入者がどう動いているのか?を可視化することはできます。ビッグデータとはそういったリアルタイム性が高いものです。

・多様性

ビッグデータにはさまざまな種類の情報が含まれています。これがビッグデータと単純なデータの違いです。単純なデータは常に構造化されており、すぐにデータベースに保存することができます。Excel等で作られるデータは特殊な例を除いてほとんどすべて単純なデータにカテゴライズできます。

 

ここ数年、ビッグデータの知名度が高まっています。その結果、「価値」と「信頼性」という2つの特性が追加されました。価値は、各企業が独自の方法で定義します。企業の専門家は、得られた情報がビジネスに役立つかどうかを評価します。信頼性については、使用されているデータがどの程度まで正確であるかを示しています。不正確な情報は、企業やその業務に悪影響を及ぼす可能性があるからです。

 

ビッグデータをどのように扱うか?

ビッグデータには多くの有用な情報が含まれています。その情報をもとに、企業は新たなビジネスチャンスを生み出したり、ビジネスモデルを構築したりします。ビッグデータを扱うには、統合、管理、分析の3つの段階があります。

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1,統合

この段階では、企業はテクノロジーやシステムを業務に統合します。これにより、さまざまなリソースから大量のデータを収集することができるようになります。データ処理やフォーマットのメカニズムを整理し、ビッグデータの分析を簡素化します。また、データのセキュリティにも注意を払う必要があります。というのも、予想外の漏洩の可能性は常に大きく、それはあなたの従業員からでも起こり得ることだからです。そのために、多くの企業は従業員を監視するソフトウェアを使用しており、これは情報漏洩防止のための最適なソリューションです。デジタルマーケティングの領域ではTreasure DataやTealiumに代表されるCDP(カスタマーデータプラットフォーム)などは最たる例です。

 

2,管理

取得したデータは、どこかに保管する必要がありますので、事前に考えておく必要があります。最終的には複数の基準に基づいて決定されますが、中でもフォーマットと処理技術が好みかどうかが最も重要です。原則として、企業はローカルストレージ、パブリックおよびプライベートクラウドサービスを使用します。AWS(アマゾン ウェブ サービス)やGCP(グーグル クラウド プラットフォーム)などITの巨人たちもこの領域の重要性は認識しているのできわめてシンプルで拡張性の高いBtoB向けサービスを展開しています。

 

3,分析 

往々にして上の統合と管理で挫折するケースがありますが、ビッグデータは分析して初めて役に立ちます。ここでは、機械学習、統計予想モデル、遺伝的アルゴリズムなどの技術が使われます。この最終段階では、最も価値のあるデータだけが残ります。ここまで説明で安易に手がしにくい領域なのはご理解いただけたと思いますが、それでもビッグデータをマーケティング領域で活用しビジネスに活かすというミッションをなるべく早く実現したい方はWhatagraphのようなレポートツールを活用しビジュアライズを行う事で専門性の高い特殊なスキルもなく、数クリックで全てのビジネスパーソンがビッグデータの分析が容易になります。

 

 

ビッグデータで何をするのか?

現在、経済のさまざまな分野で最も価値のあるITソリューションは何でしょうか?それは主に3つの柱を挙げることができます。情報処理能力を持つプロセス制御システム、人工知能、メンテナンスと修理のためのスマートソリューションです。これらの技術はすべてビッグデータに基づいています。

 

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高度なソリューションを導入して、最高レベルのプロセスを改善した企業が市場で勝利を収めます。これは特に、意思決定、財務、資産、スタッフ管理のプロセスに当てはまります。単にデータを集めるだけでは十分ではありません。ビッグデータ分析では、非構造化データを整理し、ボトルネックや成長点を特定することができます。さらには、最適化のための提案も可能です。

 

Deloitte社によると、データを正しく利用し、その恩恵を受ける方法を理解している企業は全体のわずか15%です。これだけビッグデータというワードがトレンド入りしてるにも関わらずです。一方で、ビッグデータの分析と管理は依然として大きなトレンドとなっています。例として、ソフトウェア開発やウェブアプリ開発、小売業、通信業、銀行業などの分野では、すでにこのスキルを完璧に近い形で習得しているケースが多くあります。

 

どのようなビッグデータを収集するか?

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あらゆる物にセンサーを搭載するにはコストがかかります。また、ビッグデータを収集・蓄積するためのインフラも整備しなければなりません。何億円もの費用をかけても、そのデータをどう活用するかを考えなければなりません。そうでなければ、そのような最適化は報われません。そのため、この質問に対する普遍的な回答は難しいものです。

 

すべては、機器、開発/テストされたモデルに依存します。いずれにしても、最終的には設計に帰着します。経験を蓄積しなければ、失敗の確率も高まります。また、例えば工場で取得可能なビッグデータを活用する場合にはIOT機器の設定方法を理解しているだけではなく、生産工程も理解している専門家は不可欠です。測定されたパラメータのうち、どのパラメータが機器、ツール、アプリの性能を最も明確に反映しているかを示す必要があり、かつこのビッグデータはビジネスで活用される目的からそれていけないのです。

 

どのビッグデータソリューションを導入すべきか?

今日、米国だけではなく世界中で、安全で高品質なソフトウェアソリューションが導入でき、Googleで検索すればそれらソリューションのマニュアルが容易に手に入ります。これらは、経済の様々な分野の効果的なデジタル化と発展に貢献するでしょう。

 

コロナ禍が収まったとしても、すべてのソフトウェア開発プロセスを変革することは企業にとって依然急務のままです。革新的で賢明なソリューションがなければ、企業がマージンレベルや提供価値、市場での影響力を維持することはますます困難になっています。しかし、ビッグデータソリューションの進歩は待ってはくれません。

 

ソフトウェア開発会社は、最も効率的な方法でビッグデータを処理する方法を知る必要があります。肝心なのは、具体的なビジネス目標を達成するためのテクノロジーパートナーを見つけることです。それには、できるだけ知的で体系的なアプローチをすることが重要となります。

 

例えばWhatagraphを例にとると高度なBIツールとしての分析機能に長けてるわけではありませんが、誰もが容易にデータを統合管理し、分析するための様々なビジュアライズが可能になります。ここまで簡単にビッグデータをマーケティング領域で活用できるサービスはまだまだ日本には少ないので是非無料版も試してみてください。

 

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ビッグデータの課題

大きなチャンスには大きな困難がつきものです。ビッグデータも例外ではありません。

 

ソフトウェア開発会社やその開発者が直面する最初の問題は、ビッグデータが多くのスペースを必要とすることです。ストレージ技術は日々進歩していますが、データ量は急速に増加しています(実際には2年で2倍になっています)。例えば、フリートマネジメントの開発では、自動車市場の重要な特徴であるため、非常に巨大なデータベースを用意する必要があります。

 

しかし、巨大なデータベースを買えばすべてが解決するわけではありません。単にデータを保存するだけでは意味がなく、データを活用する必要があります。そのためには、収集したビッグデータの処理方法を確立することが必要です。SisenseLookerのようなビッグデータ分析に強みを持っているソリューションでないとそもそもデータをまとめた後の分析すら行えないケースもあります。

 

アナリストは現在、顧客に受け入れられる情報を作るために、50〜80%の労力を費やしています。ソフトウェア開発会社は、データの専門家やそれ以上の専門家を雇わなければならなくなり、結果的にコストアップにつながります。もう一つの問題は、ビッグデータの急速な発展です。新しいソフトウェアツールやサービス(Hbaseなど)がほぼ毎月のように登場します。企業は、トレンドに敏感になり、革新的なソフトウェアの開発についていくために、多くの時間と費用をかけなければなりません。

 

とはいえ、ビッグデータとは、大量の情報(数百テラバイト以上)を処理するための技術の組み合わせです。ビッグデータの重要性、流通性、普及性は今後ますます高まっていくことは間違いありません。その後、ビッグデータの分析を自動化するための新しい技術が開発されるでしょう。これにより、大企業だけでなく、中堅・中小のソフトウェア開発会社やウェブデザイン会社でもビッグデータを扱うことができるようになります。

 

マーケティングにおけるビッグデータ

マーケティング担当者は、広告キャンペーンの結果を予測するためにビッグデータを利用しています。また、分析により、最も関心の高い視聴者を見つけることができます。マーケティングにおけるビッグデータの代表例として、Google Trendsが挙げられます。このシステムは膨大な量のデータを受信し、分析後、ユーザーは特定の製品、仕事、サービスの季節性を推定することができます。

 

例えば、マーケティング領域ではもう10年近く前から使われていたSaaS(Software as a Service)ですが、現在マーケティング領域には約7,000もの数に膨れ上がっており、2010年代と比べると数の増加率は鈍化していますがまだまだ年間で約5%のペースで増え続けています。

 

ここまでの数になると一人のマーケティング担当者で最適なモノを選び、導入活用し、成果を出すことは非常に困難です。G2Cloud

のようなSaaSに特化したUGCサイトを確認するか、私たちのようなマーケティング×テクノロジーの領域に特化した専門家に確認する方が賢明です。

 

ビッグデータはマーケティングオートメーションの未来

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ビッグデータは至るところに普及しており、世界中のさまざまな企業のスペシャリストが利用しています。しかし、その可能性はまだ20~25%しか使われていないという調査結果が出ています。最近まで、ビッグデータ解析の生産技術は、大企業が複雑なシステムを構築するためにのみ使用されていました。今日では、これらのツールは中堅・中小企業でも使用されています。

 

専門家は、回答者が企業データに十分にアクセスできていないと述べています。これが結果が出ない主な理由となります。一方、企業の経営者は、そのようなことはないと述べています。

 

また、ビッグデータの専門家も不足しています。さらに、実際に大量のデータを扱うことができる人でも、ミスを犯してしまうことがあります。ビッグデータの重要性を理解している専門家は、現在、この分野の専門家のレベルが不十分であると指摘しています。データを扱う人のうち、データをセグメント化してオーディエンスを方向別にグループ化できる人は50%以下です。

 

調査を行ったマーケターの50%以上が、顧客データに依拠して現実的な意思決定ができるようになりたいと語っています。評価や分析のスキルを持つ多くの企業の経営者は、ビッグデータモデルを開発してビジネスを成功に導きたいと考えています。しかし、統計によると、自力でビッグデータを使いこなせるマーケターは全体の6%しかいないといいます。

 

このギャップを埋めるためには、ビッグデータを扱うための新しい技術や専門的な教育を世界レベルで導入すべきです。世の中はあらゆる分野で自動化に向かっているので、これは今日の私たちにとって必要なことです。

 

マーケティングにおけるビッグデータの6つの用途

前段が長くなりましたが、誰もがデータドリブンなマーケティングのメリットを知っているにも関わらず、データに基づいた意思決定を行っている企業は全体のわずか17%です。データを利用していなければ、多くのチャンスを逃していることになります。そこで、ビッグデータを活用してさらなる収益を上げている次の6つの事例をチェックすることをお勧めします。

 

1,顧客のセグメント化

顧客のセグメント化は、メールマーケティングでデータを活用するためのシンプルかつ効果的な方法です。お客様の行動、購入、特徴を把握することで、どのようなコンテンツが誰にでも興味を持ってもらえるかを理解することができます。Eメールを顧客とのコミュニケーションのパーソナライズされた手段にしましょう。

 

最近では様々なマーケティングオートメーションツールが安価に提供されていますが、メールだけではなくSNSに対してのアクションを行えるものも増えてきています。

 

マーケティング担当者の74%が、ニュースレターをセグメント化した後、エンゲージメントが向上したと報告しています。これにより、ROMI(マーケティング投資収益率)を最大760%まで高めることができます。

 

リードが以下のような場合、熱量のあるリードと判断し、送るメッセージの内容は新規登録者とは分けましょう。

  • ランディングページに何度もアクセスしている 
  • 価格を知っている
  • 他の方法で興味を示している

この場合、ターゲット製品のプロモーションメールを送るべきです。新規登録者には、魅力的な内容のニュースレターを送りましょう。興味を持ってもらい、付加価値を高めることができます。メールやSNS等でのメッセージを活用したマーケティングは、セールスファネルを通じてリードを動かすようなニュースレターを送りましょう。

 

2,顧客ロイヤルティの向上 


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CEOの32%が顧客維持を優先しています。新規顧客を獲得するには、既存顧客を維持するよりも5~25倍のコストがかかるため、これは極めて当然のことです。

 

顧客ロイヤルティを向上させるには、データが必要です。データは多ければ多いほどいいのです。売上高を分析すれば、他にどんな商品を提供できるかが見えてきます。例えば、似たような商品が3つあり、あるお客様がそのうちの2つを購入していたとします。その人が3つ目の商品の広告に敏感に反応する可能性はかなり高いです。

 

パーソナライズされたメールマーケティングに加えて、顧客の一部にFacebookなどのソーシャルメディアでフォローしてもらいます。そして、その人たちにソーシャルメディア広告を出し、製品を宣伝します。これらの人々はすでにあなたのブランドを知っているので、新規顧客を獲得する場合よりもコンバージョンが高くなります。

 

トリガーを設定して、特定のイベントや誕生日、注文時などにお客様が自動的にメールを受け取るようにします。リテンションの目的を、顧客からできるだけ多くのお金を引き出すことだと考えてはいけません。素晴らしい顧客体験を提供し、パーソナライズされたコンテンツやオファーを送りましょう。そうすることで、長期的にはより多くの利益を得ることができ、利益率も高くなります。

 

3,データを視覚化する 

マーケターの90%は、仕事の中でデータの視覚化をほとんど活用できていません。これはではよくありません。サイトの閲覧者は、連続したテキストで埋め尽くされたページよりも、画像の方を高く評価するでしょう。これにより、メッセージをより早く伝えることができるのです。

 

ビジュアライゼーションとインフォグラフィックスは同義語と思われがちです。しかし、前者はデータを図式化するための方法です。一方、インフォグラフィックスは、あるトピックを一貫性のある方法で伝え、説明する方法です。ビジュアライゼーションは、インフォグラフィックスの重要な要素のひとつですが、それは自己完結したものでもあります。

 

データをカラフルなビジュアルに変換すれば、ビッグデータの分析にも役立ちます。さらに、グラフを使ってセールスの原動力を分析するのはずっと簡単です。Whatagraph等のツールであれば誰もがデータを意味のある形に表現することが可能になりデータの活用のし易さという観点では無視できません。

 

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4,新しいソフトウェア製品の開発


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予測分析とは、過去のデータを分析して将来の確率を算出することです。多くの情報を持っている場合、予測分析は新製品・新サービスの導入に役立ちます。ソフトウェア開発やモバイルアプリ開発、小売業の関係者は、最も利益を上げるのは一部の商品で、残りは流動性が低いことを知っています。このため、品揃えを拡大することはギャンブルのように感じられます。

 

その点、Netflixは、予測分析に長けたブランドです。膨大なデータに基づいて、Netflixは、成功する可能性のある映画やテレビ番組の特徴を確立しています。

 

このように、予測分析によってNetflixは、商業的に大成功を収めたシリーズ「ハウス・オブ・カード」を制作することができました。ケビン・スペイシー(主演俳優)とデビッド・フィンチャー(プロデューサー)が選ばれたのには理由があります。ビッグデータ分析により、Netflixの加入者が彼らの過去の作品に感激していることがわかったのです。

 

予測分析は、新製品を開発する際の成功を保証するものではありません。しかし、チャンスを大きく広げることはできます。

 

5,解約率の低減 

離脱する確率の高いお客様のリストを作ることができます。解約要因のひとつとして、個人アカウントでの無活動期間が考えられます。そこで、返品キャンペーンを開発して開始してみましょう。お客様への配慮を示す特別なボーナスを提供することも一つの手です。Excelで計算してみてください。解約率を3%下げるだけで5年後の利益はどの程度増えているか驚くべき数字が出てることでしょう。

 

6,売上予測

顧客の購買パターンを研究しましょう。これにより、将来の売上予測を立てることができます。

 

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また、顧客の様々な指標を集計分析してみましょう。好まれる価格、平均購入額、顧客生涯価値などです。そうすることで、新規顧客が将来的にどれだけの収益をもたらすかを理解することができます。そうしないと、効果的なマーケティングキャンペーンを実行するのが難しくなります。

 

売上を予測する際には、ネガティブなパターンも考慮してください。予測はあくまでも確率であり、確実なものではありません。そのため、売上が予想通りにいかない場合のバックアッププランも用意しておきたいものです。

 

組織が大きくなればなるほど管理職の方々は予実管理の難しさと重要度を認識されますが、その答えは簡単です。いかに多くのデータを収集統合し、管理して、分析できるかにかかっています。経験則も時に重要ですがそれよりもデータが重要なのは疑いようもありません。

 

まとめ

ビッグデータ、アナリティクス、その他のデータドリヴンなマーケティングの関連ワードは、毎年トップトレンドのリストに定期的に登場します。しかし、このアプローチの普及率はまだ低いものとなっています。

 

多くのマーケターは、統計ツールをほとんど使いこなせず、ビッグデータをどのように扱えばよいかわからないのです。このような状況は、アメリカ、日本、その他の国にも当てはまります。しかし、マーケティングにおける分析的アプローチの可能性は、まさに無限大です。マーケティングキャンペーンの効果を大幅に向上させることができます。自社の活動をより整理し、以前は気づかなかったパターンを特定することができるでしょう。

 

マーケティングは創造性だけではなく、純粋な数学でもあることを忘れないでください。

 

ビッグデータに触れマーケティング活用を行いたいのであれば無料版も提供しているWhatagraphを試してみてください。シンプルなUIで、ワンクリックでデータを統合管理し、分析を行うまで10分もあれば完了します。

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※本記事は、「The Importance of Using Big Data in Marketing」を翻訳・加筆修正したものです。

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