マーケティングデータ活用に欠かせない4つの確認事項

世界では毎日250 京バイトものデータが作成されており(英語資料)、全データの90%が過去2年間に生成されたものです。

これはマーケティング担当者にとって大きなチャンスをもたらす事実である一方で課題にもなります。膨大なデータを取得できたとしても、そのデータに価値があり、有用であるという保証にはなりません。効果的なマーケティングキャンペーンのために有効なデータとはどのようなデータのことでしょうか?

データの価値を見極め、その活用でビジネスの目標を達成するために見過されがちな4つの確認事項を紹介します。

1. データの新しさ

最新のデータを使うことは、データ戦略を構築する上で重要なポイントです。 消費者の絶え間なく変化する行動をより綿密に反映するには新しいデータを活用すべきです。

分析ツールを使用すると、ウェブサイトへの直近のアクセスと直近の購入履歴の間隔に基づいて、顧客に最新のスコアを割り当てることができます。これはマーケティング戦略のうえで、新規ユーザーを除外するのに役立ちます。

また、マーケティング費用の配分をより効果的に設定できます。たとえば、毎日宣伝していても、大半のユーザーが月に一度しか訪問しない場合、それはマーケティング予算の大きな浪費になります。予算配分にあたっては、より頻繁に訪問する顧客をターゲットにするか、頻度の低い訪問者をより習慣的な顧客に変換することための施策を展開するかを決め、それを実現するためのマーケティング戦略のために利用するのが良いでしょう。

したがって、新しいキャンペーンを開始する前に、最新のスコアを参照することをお勧めします。そうすることで、よりターゲットを絞った層に集中してマーケティング活動ができます。

2. データにノイズがないか確認

すべてのデータが等しく作成されるわけではありません。時々、「ノイズの多い」データに直面する可能性があります。これは、一部の値またはラベルがある程度間違っていることで生じます。数パーセントはそれほど多くはないように思えるかもしれませんが、データを破損または歪曲させるだけで、ノイズというには十分であり、「真の」データが示すストーリーとはまったく異なるストーリーが作られてしまい、誤ったマーケティング戦略を作成することにつながります。

ノイズがあれば、他の変数を注意深く調べて、それらを調整してノイズを除去できるかどうかを確認する必要があります。または別の解決方法として、データをより大きなデータセットに集約します。

たとえば、タッチポイントデータでは、1つの特定のCookieが同じウェブサイトから100回の表示インプレッションを連続して受け取る場合があります。これは些細な事象ではありますが1つのインプレッションとして処理するか、またはこのような短い時間内に実際に100インプレッションがあったかを判断する必要があります。このような潜在的な異常値を検出できないと、データを分析するときに大混乱を引き起こす可能性があるため、事前に見つけ出し処理しておく必要があります。

3. データの多様性

より多くのデータソースを使用でき、それらのソースが多様であればあるほど、より良い結果が得られます。顧客との関連性が高いデータは、顧客の習慣と行動のよりリアルな全体像を提供するからです。

データソースが限定的だとしても単一のデータソースを使用することはあまりお勧めできません。購入履歴、顧客プロファイル情報、自社サイトとそれ以外のウェブサイトの両方での検索動作、そしてキャンペーンデータなどのソースを追加することで、データに次元を追加できます。これにより、マーケティングデータをより詳細に分析し、行動するためのより多くの洞察が得られます。

4. 新しいデータを機械学習にいち早く追加

機械学習に有用なデータを供給すれば、機械学習はより効果を発揮します。機械学習にデータを供給する前に、先ほどの3つの項目が十分であるかどうか確認する必要があります。

次に、速度が重要です。そうでなければ、データレイク(レポート、可視化、分析、機械学習に利用されるエンタープライズのデータのコピーや返還後のデータを一カ所に格納する場所)でボトルネックが発生し、データの最新性が損なわれるため、その有効性が低下します。データをテストするために、機械学習にどれだけ速くデータを供給できるかが重要になります。

機械学習モデルを選択する際には、柔軟性と拡張性(および縮小性)も重要な考慮事項になります。したがって、今後数年間で進化するビジネスに適したものを選択してください。

データはマーケティング戦略に非常に重要ですが、適切な方法で処理された適切なデータが必要です。これらの4項目を満たすことで、非常に有用なデータにドリルダウン(多次元データ分析の手法のうち、データ集計の階層レベルを下げていき集計項目を参照し分析)し、効果的なマーケティング戦略のための実用的な洞察を獲得することができます。