どうも、こんにちはNovi Blogです。
今日はタイトルのとおり、データ・ドリブンとは？について記事にしていきたいと思います。
最近、マーケティングでは何かとデータ・数値・実績データという“効果検証”を強く見る節があります。
昔だったら「これでブランディングにもつながります。」で（なんとなく）通っていた社内も今では通らなくなることもしばしば。
というわけで、今回はデータを活用したマーケティングというのは何なのか？
そして最近話題のデータ・ドリブンとは何なのか？というのを初心者向けにご説明していきます。
データ・ドリブンとは
簡単に言うと、数値（データ）をもとに行動（ドリブン）することを言っているだけです。
マーケティングにとってのデータ・ドリブンとは、データを元に商品やサービスを大量かつ効率的に販売していく方法を考えることです。
大量に：どれくらい？
効率的に：どの程度？
上記を示すにはデータが必要不可欠というわけです。
例えば、自社の商品を使っているお客様と、新規で購入を検討しているお客様とでは、コミュニケーション方法を変えるというのは有名なお話。
データ・ドリブンはもっと深く、枝葉のように分かれていきます。
コスメ系を例にすれば、“自社の商品をよく使ってくれているお客様”という括りだけでなく、
- 過去何回リピートしているお客様なのか？
- どのブランドを購入しているのか？
- 過去にどれだけ自社商品にお金を使っているのか？
- どれくらいの期間でリピート購入しているのか？
- どの地域に住んでいるのか？
と細分化してグルーピングしていく。
グルーピングされたデータを元に最適なコミュニケーションを考えていくわけです。
例えば、化粧水を使ってくれているのに、化粧下地を使っていない顧客がいれば、DMには化粧下地のサンプルを入れてみるとか。
簡単なように見えて、顧客が数万人いる企業では、一人一人購入履歴を見て対応することが、昔は難しかったのです。
かつ、購入履歴もトレースしていく必要があるので、効果検証が難しかった。
＊化粧下地をサンプリングした人が何ヶ月で購入に至ったかなど。
しかし、今は上記のようなデータもパソコン一つで、というかエクセルさえあれば出来るようになっています。
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「データ・ドリブンとは...」
データを元にアクションを行なうこと。
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効率的にデータを使うには？
昔は全てのデータを示すことは難しい状況が続きました。
データ抽出自体の難しさと抽出できたとしても、分析に人的リソースがかかりすぎるなどの理由で課題を解決することが出来なかったのです。
しかし、今ではさまざまなデジタルツールに溢れ、（逆に選別が難しくなっていますが、）欲しいデータの取得が容易になってきています。
そのため、今まで以上に大事になるのは、「仮説」の立て方。
仮説を構築するためにデータを集めるのはもちろんのこと、仮説を検証するために必要なデータを予め定義しておくことが重要です。
＊様々な事情により、この基本自体の遂行が難しい場合が多いのですが、その要因はまた別の章で。
＊仮説の立て方も次回以降ご説明します。
仮説というのを具体的に言うと、以下のようになります。
「おむつコーナーの横に酒類を置くとみんな買うかもしれない。」
これが仮説です。
意味が分からないです。
店舗運営をしているケースでご説明します。
おむつを購入している人の属性を見ると
・男性
・年齢20代後半～30代前半
・購入時間帯は19：00～21：00に集中
・過去の購入履歴からお酒も購入している場合がある
上記の属性が多いという結果から、
「小さなお子さんを育てている若手-中堅のサラリーマンかもしれない」という仮説が一つできます。
「サラリーマンであれば、仕事終わりの一杯が好きかもしれない」という仮説がもう一つできます。
「であれば、おむつコーナーの横に酒類を置くとみんな買うかもしれない。」という最終的にお店のレイアウトを決定する仮説が生まれてくるわけです。
つまり、ついで買いを狙った仮説。
そこまで出来たら、実際にテスト実施出来そうなお店で、レイアウト変更を行って検証を行う。
検証には、ターゲット属性（小さなお子さんを抱えた男性）が購入促進されているか？
そしてテスト前と後で、全体的な酒類の売上が底上げされているか？
というのを仮説をもとに答え合わせをしていくわけです。
なるほど。確かに仮説があればテストした際の答え合わせがしやすいね。
最後に...
いかがでしたでしょうか。
今回はデータ・ドリブンって何なの？という簡単な説明と昔は難しかったデータ抽出と分析が今では、（比較的）容易に出来ているということをお話ししました。
次回はデータ・ドリブンを使った具体例も紹介しながら説明していきたいと思います。
パパの浪費癖もデータで示す必要があるね！
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