こんにちは。デジタル・マーケティング部のサットンです。
皆さんは、会社に蓄積されたデータをほったらかしにしていませんか？実はそれ、とてももったいないんです。データというのは宝の山。有効に活用できれば、売上アップを実現することができるんです！
データ活用の重要性
顧客データ分析で営業活動の改善ができる
顧客データを分析してセグメント化できれば、ターゲットマーケティングが可能となります。それぞれのグループに合わせたキャンペーンや広告を展開すれば、顧客から良い反応が期待できるでしょう。
例えば、メルマガなどメールマーケティングを行いたい場合、MAツールを活用すれば、ステップメールを用いて、お客様個々に対して、適切なタイミングで適切な商品やサービスを提供することができ、顧客満足度向上につながります。
※HubSpotを活用した成功事例を知りたい方はこちら
経営判断の精度が向上する
勘と経験に頼った属人的な経営判断をしていませんか？
データに基く判断ができれば、精度の高い経営判断が可能になります。例えば、どの商品やサービスが利益率が高いか、どの部門が効率的に運営されているかなどがデータでわかれば、そのデータを元に経営資源を適切に配分することができますよね。
データに基く判断ができれば、精度の高い経営判断が可能になります。例えば、どの商品やサービスが利益率が高いか、どの部門が効率的に運営されているかなどがデータでわかれば、そのデータを元に経営資源を適切に配分することができますよね。
また、過去のデータを分析すれば将来起こりうるリスクの予測ができ、適切な対策を講じることもできます。
コスト削減ができる
データを上手く活用できれば、コスト削減をすることができます。
商品の仕入れデータ、在庫データ、販売データなどを可視化すると、適正な在庫管理ができていないことに気づくかもしれません。気づかないうちに生まれていた無駄なコストを削減することができます。
また、販売カテゴリ別データや前年比＋○○を組み合わせた推移などを分析すれば、売上に対する人件費などの最適な配置がわかったり、実は売れていない商品が明らかになりサービス提供の終了という選択もできます。
商品の仕入れデータ、在庫データ、販売データなどを可視化すると、適正な在庫管理ができていないことに気づくかもしれません。気づかないうちに生まれていた無駄なコストを削減することができます。
また、販売カテゴリ別データや前年比＋○○を組み合わせた推移などを分析すれば、売上に対する人件費などの最適な配置がわかったり、実は売れていない商品が明らかになりサービス提供の終了という選択もできます。
データ収集とデータの管理方法
ツールの選び方
データ収集ツールには様々なものがありますので、自社のニーズに最適なツールを選ぶことが重要です。例えば、ウェブサイトのアクセス状況を収集したい場合は、GoogleAnalyticsなどのウェブ解析ツールが適しています。顧客データを収集してそれを営業活動に役立てるのであれば、HubSpotやSalesforceなど、SFAとCRMが一つになっているようなMAツールを使うのがおすすめです。
他にもPOSデータや、センサーデータなど、会社が持つ様々なデータを収集したい場合は、データ蓄積基盤をクラウド上に構築し、蓄積されたデータをMotionBoardやタブローといったBIツールに繋ぎ、可視化・分析をすることができます。
ツールの使いやすさやコストはもちろん考慮する点ですが、まずは自社で何をしたいかを明確にしましょう。ウェブサイトのアクセス数を伸ばしたいのか、顧客分析をして売上を伸ばしたいのか、何をしたいのかにより収集するデータは異なりますので、計画策定をしっかり行ってからツールを選定しましょう。
他にもPOSデータや、センサーデータなど、会社が持つ様々なデータを収集したい場合は、データ蓄積基盤をクラウド上に構築し、蓄積されたデータをMotionBoardやタブローといったBIツールに繋ぎ、可視化・分析をすることができます。
ツールの使いやすさやコストはもちろん考慮する点ですが、まずは自社で何をしたいかを明確にしましょう。ウェブサイトのアクセス数を伸ばしたいのか、顧客分析をして売上を伸ばしたいのか、何をしたいのかにより収集するデータは異なりますので、計画策定をしっかり行ってからツールを選定しましょう。
※MotionBoardを活用した成功事例を知りたい方はこちら
データ管理の効率化
データ管理とは、データを構造化、管理、保存、検索、利用するための方法や技術のことをいいます。効率良くデータを管理する方法は、以下を参考にしてください。
データウェアハウス(DWH)やデータレイクの構築
データウェアハウス(DWH)やデータレイクを構築すれば、大量のデータを目的別に保管することができます。データウェアハウス(DWH)は、データ分析しやすいように時系列に整列された形で保管することができ、定型分析がしやすくなります。一方、データレイクはバラバラのままで保管されますが、変則的な分析や頻繁なデータの追加・更新に強いです。
クラウドサービスの活用
データベースやデータウェアハウス(DWH)などをクラウド上に構築することで、データの保存、検索、共有、分析などをオンラインで行うことができます。
オンプレミスだとデータ量の増加に伴い、ハードウェアを購入し続ける必要があるため拡張性が低く、データの一元可視化も難しいです。一方、クラウドであればデータ量の増減に対して仮想空間で柔軟に対応することができ、データの統合も簡単かつ迅速に行うことができます。
オンプレミスだとデータ量の増加に伴い、ハードウェアを購入し続ける必要があるため拡張性が低く、データの一元可視化も難しいです。一方、クラウドであればデータ量の増減に対して仮想空間で柔軟に対応することができ、データの統合も簡単かつ迅速に行うことができます。
売上アップのための分析手順
正しくデータを活用したいなら、ただやみくもにデータを分析しても意味がありません。データ活用で売上拡大を目指すなら、適切な分析手順をふみましょう。
- STEP1：目的設定「データを分析する目的は何かを、明確にする」
- STEP2：仮説「仮説を設定し、分析に必要なデータを洗い出す」
- STEP3：データ収集「社内に複数点在しているデータを、1箇所に集約する
- STEP4：可視化「集約したデータを、視覚的に見やすくする」
- STEP5：分析「可視化したデータを分析し、傾向を読み取る」
- STEP6：施策検証「データ分析結果をもとに、施策効果を検証する」
データ分析の効果的な手順について、もっと知りたい方はこちら▼
【まとめ】データ活用で生き残る企業になる！
POSデータ、行動データ、顧客属性データ、アンケートデータなど、自社に眠る様々なデータ。これらデータを分析することで、顧客のニーズや市場の動向を把握することができれば、他社との差別化を図る商品やサービスを開発したり、独自のマーケティング戦略の展開などで、競合他社や新規参入企業に対抗していくことができます。
データ活用で前年比110％を実現した成功事例を知りたい方はこちら▼
この記事の担当
デジタル・マーケティング部
ニックネーム：サットン
好きなもの：犬、古畑任三郎、音楽
一言：高校時代にガールズバンドを組んでいました。カラオケの十八番は、相川七瀬の夢見る少女じゃいられないです！
