これからはDDM?〜『データドリブンマーケティング』の出版記念セミナーに参加してきた

日本はマーケティング後進国だといわれ、この本もアメリカでは5年前に出ています。改めて、数字を捉えるために、非財務系指標、財務系指標、顧客重要度・顧客生涯価値、ネットマーケティング重要指標の4つのカテゴリで15の数字を紹介いただきました。
2017.05.26

Hello!マーケティング部の私です。

先日、5/17に最近のお気に入りの本 『データドリブンマーケティング』 の出版記念セミナー に参加してきたので、そのレポートを書きます。

参加したイベント

刊行記念特別セミナー『データ・ドリブン・マーケティング』の基本をコンパクトに紹介

構成

  • 40分 『データドリブンマーケティング』全体監修講演
  • 20分 対談
  • 30分 懇親会

『データドリブンマーケティング』全体監修講演

この本は分厚く、内容が濃く、かつ、すぐ使えそうという、思わずワクワクしちゃう久しぶりの良本でした。おかげで読み終わるまでに3週間ぐらいかかった気がします。(立ち読み1時間で4〜5冊読めるタイプです)

以下、セッションの抜粋ですが、詳しくは書籍をご覧下さい(というような内容でもあったのでw

15の重要指標

  • 非財務系指標
    1. ブランド認知率
    2. 試乗(お試し)
    3. 解約(離反)率
    4. 顧客満足度(CSAT: Customer Satisfaction)
    5. オファー応諾率
  • 財務系指標
    1. 利益
    2. 正味現在価値(NPV: Net Present Value)
    3. 内部収益率(IRR: Internal Rate of Return)
    4. 投資回収期間
  • 顧客重要度
    1. 顧客生涯価値(CLTV: Customer Lifetime Value)
  • ネットマーケティング重要指標
    1. クリック単価(CPC: Cost per Click)
    2. トランザクションコンバージョン率(TCR: Transaction Conversion Rate)
    3. 広告費用対効果(ROAS: Return on Ad Dollars Spent)
    4. 直帰率
    5. 口コミ増幅係数(WOM: Word of Mouth、ソーシャルメディア・リーチ)

マーケティング・サイクル段階ごとに適切な効果測定指標を

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個々のビジネスモデルに沿った「ロイヤルティ」「認知」「比較・検討」「評価」を設定して、数字を送っていく姿勢が大事です。

決定木分析でコンバージョンを上げよ!

ジャーニーマップは、ちゃんと数値化すれば、全然使えると思うのですが、バズしすぎたのか「作りゃいい」みたいな納品物の一環になってしまっている現場もあるかもしれません。『ビジュアルWeb解析』というまたいい本があるんですが、こういう分析用の図を作れば効果的だと思います。

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対談 佐藤純 x 木田和廣(プリンシプル)

実はこの本が出版されたのはアメリカだと5年前です。なので、読者の中には「そんなん当たり前やん」という人も多いかもしれません。でも、今だからこそ分析しやすい環境なんだよ、と改めて背中を押して来れたような気がしました。遜色劣らない内容な気がしたので、もっと勉強して、日本をよくしたいなと思いました。

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取り組みやすい環境になってきた

  • データ蓄積基盤のクラウド化
    • Google Cloud Platform、Amazon AWSなど、クラウド化することにより、初期投資の低額化、サービス化、大規模SI開発の回避が可能に
  • 分析ツールの高度化
    • データ取得基盤としてのGoogleアナリティクスの進化
    • TableauのようなBIツールの高度化
  • 人が育つエコシステムの形成
    • ベンダーによるパートナー育成
    • ユーザー側の学習機会(書籍やセミナー)
    • メディアによる情報発信

ツールの高度化の例

クラスメソッドはTableau導入もしてまっせ。

Googleアナリティクス:「ユーザー属性」のようなデータも標準で取得可能

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Googleアナリティクス(無料版)でもできるアトリビューション分析

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Tableau:直帰率とTransaction Conversion Rate(TCV)の相関を、多ディメンションで瞬時に描画

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エコシステムの例

ベンダーによるパートナー育成。ほうほう、ちなみにクラスメソッドは、日本で7社しかないAWSのプレミアコンサルティングパートナーですよw

プレミアコンサルティングパートナー

まとめ

海外SNSが日本で流行り始めた2009年ぐらいからマーケティングは面白くなるだろう、と思ってました。

クラスメソッドは試せる環境な分、やりたいことが溢れ出してます。一方で残業なしの環境のもどかしさと心地よさ。調べたら今まで3ヶ月間の合計残業時間は10時間未満ですw

まずは環境構築をして、どのデータが必要で、アシストコンバージョンはどこなのか?など決定技分析をできるような状態にすることから始めたいと思います。(マーケってどこまで情報出していいのか困りますね)

AWS Summit出展(ブース来てね)や、LPのコーディングなどなどなどの合間で、Google AnalyticsやGoogle Tag Manager、Optimizeもいじってるので、外に出せるような内容があれば、お知らせしていきますね。

クラスメソッドは、AWSの導入や乗り換えはもちろん、TableauやそのブレンディングツールAlteryの導入もお手伝いしてますので、是非、お問い合わせください。

参考記事

紹介した書籍