代表ブログデータ分析データマーケティングで売上を上げるために弊社がやっている5つの手順2020.01.29あなたの会社は思いつきや勘に頼った計画や施策ばかりで、同じような失敗を繰り返していませんか?あるいは、マーケティング・オートメーションやBIツールを導入したものの、貯まったデータを有効活用できずに、コストばかりがかかっていませんか?一方で、私たちがサポートしているクライアント様は、「データマーケティングの成功事例」でも紹介している通り、社内外のデータを有効活用し大きな成果を上げています。このような違いが生まれるのでしょうか?それは、弊社のクライアントが、私たちの提唱している「正しいデータ分析」に基づいてマーケティングに取り組んでいるからです。正しいデータ分析によって自社の課題やその原因を洗い出し、しかるべき手順を踏んでマーケティング戦略を組み立てていくことをデータマーケティングと呼びます。この記事では、私たちが行っているデータマーケティングの結果や、実際に行っているデータ分析のノウハウをご紹介します。参考にしてみてください。私たちは、本当にビジネスに活かせる「正しいデータ分析」を実践しています。データマーケティングで結果を出すポイントは、この正しいデータ分析にあります。具体的な取り組み方を解説する前に、まずは弊社クライアントがデータマーケティングによって得た結果をご覧ください。下のグラフは、弊社クライアントの売上の伸びです。このクライアントは全国50店舗でアパレルの販売を行い年商60憶円の業績を上げていました。このクライアントは在庫の管理や、販売施策の精度に課題を抱えていたため、商品データや、過去の販売データの分析に基づき「全商品の数値計画を自動的に計算できる仕組みを構築」、「店舗別の販売数、在庫数をもとに、全商品について打ち手の指示が出せるように改善」を行いましたその結果、支援前に比べて130%の年間売上を実現しています。次にご紹介するクライアント様のECサイトはこれを更に上回るスピードで成果が出ています。このクライアントは国内122店舗でレディスアパレルを展開しており、ECの売上を5年で7.5倍に引き上げる目標を掲げていました。システム連携の見直し」といったマーケティング施策の見直しを行うことで、支援前の年に比べて、年間のEC売上を約2倍にまで伸ばしました。その翌年には、さらにその2倍の売上を達成し、支援前の年間売上の実に4倍の売上を達成しています。データマーケティング成功のカギここまででご紹介したような成果を出すために弊社が行っていることは、マーケティングに活用することにこだわった正しいデータ分析です。これはデータマーケティングによる成果のほんの一部ではありますが、あなたの会社でもこうした業績の向上を実現することは間違いなく可能です。私たちは再現性高くこうした結果を実現しています。した成果を実現できるのかを簡単に解説します。正しいデータ分析とは?ここまででも何度か触れた「正しいデータ分析」とはどのようなものなのか?私たちは次のように定義しています。“データを使って行う分析のこともう少し詳しく解説すると、正しいデータ分析とは次のような条件を満たすもののことです。「何のために分析するのか」が明確になっている(例:「売上を向上させるために重要な要素を知りたい」など)目的の達成に必要なデータの整備、一元管理がされている目的に沿った、意思決定のできるアウトプットが設計されている一方でデータを有効活用できていない、「悪いデータ分析」には次のような特徴があります。“データを使って分析を行うことで、意思決定の精度が高まります。社内での認識のすり合わせも素早く行うことができ、施策を実行するまでのスピードが圧倒的に速くなり、結果着実に売上を向上させていくことができるのです。正しいデータ分析と悪いデータ分析の違い下のグラフをご覧下さい。これはリユースアパレルを展開しているクライアントのECサイト売上の推移です。運用支援を開始した年は前年比75%の売上向上を実現し、それ以降も毎年50~80%程度の売上アップを実現しています。この結果は、明確な目的のもと、抜け漏れなくデータを整理・分析しマーケティングに活用したからこそ達成できているものです。このデータ分析が明確な目的がない、あるいは、データに抜け漏れが発生していたとしたらどうでしょうか?正しく現状や課題を把握することができず、売上を伸ばすマーケティング戦略を立案することはできなかったでしょう。このように、正しくデータ分析を行うことで、結果に大きな違いが生まれてくるのです。正しいデータ分析の全体像ここからは、データマーケティングで大きな成果を上げるうえで最も重要な「正しいデータ分析」の具体的な取り組み方を解説していきます。よくないデータ分析の取り組み方は「膨大な数値データをとりあえず分析して、そこからわかったことをもとに次の施策を立てたい」といって、目的を決めずにデータ分析に入り、結局は何もわからず、迷路に迷い込んでしまうというパターンです。ならないためにも、具体的な課題を見つけ、現時点での仮説とその根拠は何か、仮説を確かめるにはどんな情報を集めてデータ分析する必要があるのかを検討する、以下のような正しいデータ分析の手順を踏むことが大切です。「目的」を明確にしておかなければ、データ分析の進め方を間違えてしまい、大幅に遠回りをしてしまう可能性が大いにあり得ます。逆にいえば、ゴールを定めて、そのゴールに向かって最適なデータ分析をすることができれば、より速く的確な戦略や打ち手を導き出せることになります。時間の流れの速い現代のビジネスにおいては、いち早く自社の問題となっている原因を探り、問題を解決するための解答を導き出すことが、売上を伸ばすため、あるいは競合他社に勝つためには欠かせないのです。データ分析に対して資金や人を投入しているのであれば、コストに見合う成果を得たいものです。そのためにも、目的の明確化が必要なのです。最初から明確化することがちょっと難しいのであれば、はじめは「売上減少」などの漠然とした問題でもかまいません(あるいは売上増加といった目的でもかまいません)。徐々に目的を明確にしていけばよいのです。目的を明確にすればするほど、そのあとの分析もスムーズに進みます。目的は具体化したほうが、それに対する打ち手もシンプルでわかりやすいものになります。仮説の洗い出し仮説とは、その言葉の通り「仮の答え」になります。真偽はともかくとして、「ある論点に対する仮の答え」や「わかっていないことに関する仮の答え」です。「この事業は儲かるはずだ」や「この問題の原因はここにあるに違いない」といったことになります。データ分析において、どのような場面でも必要になるのが、「仮説を構築すること」です。仮説は、データ分析や数字で検証するための拠り所となるのです。仮説をすべて洗い出したら、その数は膨大なものになるでしょう。それらすべてを実行に移すことは、現実的ではありません。そのため、優先順位をつけて絞り込んでいく必要があります。経験がある人であれば、統計的に過去の実績や勘によって打ち手を想定して、自然に優先順位づけをすることができるでしょう。いえ、実際はそうしたスキルを持っていない人が多いと思います。そのような方にぜひおすすめしたいアプローチがあります。それは、「データ分析をしていくことで、複数の仮説の中から優先順位をつけていき、確度の高い打ち手を絞り込む」という手法です。この方法を使えば、複数出てきた仮説の中から最も問題解決に貢献しそうな仮説を選択することができ、経験や勘に頼ることなく確度の高い打ち手を絞り込んでいくことができます。書くと、いかにも難しそうなのですが、例で考えてみれば簡単です。原因が何かはわからないのですが、「売上減少」という状況が起こり、社員がそれぞれの立場で売上減少の要因を考えた結果、10個の課題仮説が出たとします。本来はこの10個の課題仮説すべてに対して改善していきたいのですが、実際にはすべての仮説に対して人的リソースや時間的リソースをかけることはできません。少なくとも2~3個に絞り込まなければ現実的に難しいという場合、どうしても今までの経験や勘で絞り込まれることが多いのではないでしょうか。そこで威力を発揮するのが、問題解決の考え方とデータ分析です。問題解決の考え方をすることで、課題とそれに対する解決策の仮説を洗い出すことができ、その仮説を証明するのは、データ分析になります。具体的にどのように絞り込むかですが、図1に示したように、データ分析を行うことで、たくさんの仮説の中から優先順位をつけることができます。複数の仮説の中から優先順位をつけるたとえば「客数が減少しているのか、それとも客単価が減少しているのか」がわかれば、10個ある仮説はさらに絞り込めるでしょう。「客数の減少」が顕著であれば、「新規顧客の減少」「既存顧客のリピート率の減少」など原因と仮説と打ち手を絞り込むことができます。このように、洗い出した仮説に対してより適切に「当たり」をつけていくことができるのがデータ分析なのです。「経験や勘」と「複数の仮説の中から優先順位をつけていく」方法の2つのアプローチ、どちらが絶対にいいということはありませんが、本書をお読みの方には、後者のプロセスを実行することを強くおすすめします。この仮説の立て方や絞り込み次第で、データ分析の精度は大きく異なるものになることを覚えておいてください。分析方法の定義ここでは、仮説を検証するために、どんな数値データが必要なのか、どのような分析方法を行えばよいのかを整理していきます。具体的には、現在、自社が持っているデータのほか、あらゆるデータの中から、どのデータを使って分析を行うのかを検討します。分析方法の定義については、課題や出てきた仮説によってやり方が大きく変わってくるため、❷で洗い出した仮説を検証するために何を分析していく必要があるのかを、抜け漏れなく整理することが、とても重要になります。❸で定義したデータ分析方法に基づいて、必要な情報(使用するデータ)を探していきます。情報収集の方法や集めるデータについては非常に多岐にわたりますが、❸で定義した分析方法を実現させるためのデータを、いかにして集めて整理するかが、大きな鍵になってきます。集めた数値データを使った分析を進めていきます。データ分析は、経験の数によってスピードや精度は上がっていきますが、ポイントさえ押さえてしまえば、初心者でも一定の成果を出すことができるのもデータ分析です。以上の一連の流れでデータ分析を進めていきます。打ち手の決定ここまでのデータ分析で自社の現状が明確になったら、その現状を踏まえて、自社のビジネスを成長させるための打ち手を決定していきます。データを分析して終わりではなく、データに基づく打ち手を決定し実行していくことが、本当に成果につながるデータマーケティングです。解決すべきポイントとなりますし、店舗によって収益性に差が出ているという分析結果が出たのであれば、「低収益店舗の発生」が改善するポイントとなります。改善ポイントは1つであるとは限りません。場合によっては3つ、4つ出てくるでしょう。それら出てきた改善ポイントをどう改善していくのかを考えていきます。原因が、他社と比較して広告宣伝やメディア露出の不足だとすると、「TV、雑誌等メディアを活用した継続的な販促策実施による認知度向上」が一つの改善方法になりますし、「低収益店舗の発生」の原因が勝ちパターンを外した出店にあるとすると、「出店基準の確立」や「店舗フォーマットの確立」が改善方法になってきます。改善方法を導き出す“原因”についても、今まで行ってきた自社データの分析や競合他社との比較、消費者調査などから導き出されたデータ分析から洗い出されるものです。今後成長していくに当たって、現状何が足りていないのか、どこに成長機会があるのかを明確にします。売上を生み出すデータ活用ここまでで解説してきた考え方を社内に浸透させ、1つ1つ実践していくことで、確実に結果を出すデータマーケティングを実現させていくことができます。ここまでの内容をいきなり実践していくのは簡単ではありませんし、成果につなげるためには時間もかかります。あなたが、今すぐにでもデータを活用する組織体制を作り、売上・利益につなげたいとお考えであれば、ぜひ一度弊社へご相談下さい。実際にデータ活用をサポートする場合には相応の費用をいただいておりますが、ご相談は無料でお受けしております。