マーケティングの成果が出るデータ分析手法15選｜手順やメリットを徹底解説！

マーケティングでデータ分析をするメリットとして、PDCAの精度を向上できることが挙げられます。データ分析によって迅速に課題を洗い出し、データに基づいた改善策を打ち出すことが可能なため、PDCAの精度を高めて効果的に成果を上げることができます。

マーケティングでデータ分析をするメリットとして、個々の顧客のニーズや購買活動に最適化したマーケティング手法である「パーソナライズドマーケティング」を実行できることも挙げられます。データ分析による細かな情報に基づいたパーソナライズドマーケティングを行うことによって、顧客の購買意欲を高めることが可能です。

客観的な視点で意思決定ができることも、マーケティングでデータ分析をするメリットです。意思決定の際に経験や勘だけに頼ると、長期的に見て適切ではない判断をしてしまう恐れがあります。一方で、データ分析によって自社の現状を客観的に見ることができれば、事実に基づいた正確な意思決定を行うことが可能です。

まず、戦略を立てる際に利用する分析手法についてご紹介します。

4P分析とは、商品やサービスを分析する手法です。「Product（製品）」「Price（価格）」「Place（流通）」「Promotion（広告・宣伝）」といった密接に関わる4つの要素に基づいて行います。自社で新しい商品やサービスを提供する際に、マーケティング戦略の立案に活用することが可能です。

STP分析とは、自社の市場での立ち位置を明確にする分析手法で、「Segmentation（セグメンテーション）」「Targeting（ターゲティング）」「Positioning（ボジショニング）」の順番で分析を行います。事業戦略の立案や見直しを行う場合に効果的です。

SWOT分析とは、自社の現在の状況を分析する手法で、自社の「Strength（強み）」と「Weakness（弱み）」、市場や競合他社の「Opportunity（機会）」と「Threat（脅威）」の4つの要素を軸にして行います。事業戦略を策定するにあたって、現状分析を行うのに役立ちます。

セグメンテーション分析とは、性別・年齢・職業・居住地などといった顧客の属性によってグルーピングを行う分析手法です。自社の商品やサービスにおけるニーズの傾向を把握することに効果的です。

次に、データの傾向を明らかにする分析手法についてご紹介します。

クロス集計分析とは、膨大なデータから2〜3つの項目に絞って集計や分析を行う手法です。アンケート調査のデータなどを用いて複数の軸を掛け合わせて集計するため、性別や年齢などの属性ごとの傾向を明らかにすることができます。

続いて、顧客データの分析に利用する手法についてご紹介します。

デシル分析とは、顧客の購入金額が高い順番に売上データを並べた上で10等分し、グループごとに分析を行う手法です。顧客のグループに合わせた効率的なマーケティング施策を行うことができます。

RFM分析とは、新規顧客や優良顧客などにグループ分けする分析手法で、顧客を「Recency（直近の購入日）」「Frequency（購買頻度）」「Monetary（購買金額）」の3つの要素でスコア付けをして実施します。顧客のグループに合わせて、効率良くマーケティング施策を行うことが可能です。

ABC分析とは、1つの評価軸において高い順番でデータを並べ、比率に基づいてABCとランク付けをする分析手法です。売上高を評価軸とした場合は、売上が高い順番でデータを並べ、売上比率に基づいてABCのランク付けを行います。在庫管理の最適化を行いたい場合に効果的です。

続いて、データの関係性を明らかにする分析手法についてご紹介します。

ロジスティック回帰分析とは、特定の質問に対して「Yes」か「No」の2択の選択をすることで、確立を予測する分析手法です。算出方法が複雑なため統計ソフトなどを使用するのが一般的で、マーケティング活動において2択となる予測を行う場合に役立ちます。

重回帰分析とは、成果に対しての複数の要因の関係性を把握する分析手法です。売上や利益を成果とした場合に、価格や広告などの要因が影響を与えている度合いを数値で明確にすることが可能なため、マーケティング戦略に役立ちます。

アソシエーション分析とは、顧客の購買パターンを分析する手法で、事象の関連性を把握することができます。例えば、とある商品が他の商品とどの程度一緒に購入されているかが分かるため、同時に購入されやすい商品を近くに陳列するなど、マーケティング戦略に効果的です。

クラスター分析とは、類似性によってデータのグループ分けを行うことで、属性を分析する手法です。顧客を自社における類似性という基準によってグルーピングするため、マーケティングで異なる施策を実施する場合に役立ちます。

決定木（けっていぎ）分析とは、ツリー構造の樹形図を作成してデータを分析し、成果に繋がる要素の検証や予測を行う分析手法です。顧客の行動パターンやアンケート結果の分析に用いられ、マーケティング戦略や施策の立案に効果的です。

続いて、データの隠れた要素を探る手法についてご紹介します。

コレスポンデンス分析とは、クロス集計分析やアンケート調査などで得られたデータを、視覚的に分かりやすい散布図で表す分析手法です。結果の理解がしやすいため、マーケティングの企画書や商品説明の資料などに活用できます。

因子分析とは、複数のデータの要素から、隠れた共通の因子を見つけ出す分析手法です。アンケート結果の裏に隠れた、顧客の購買活動の背景や意図を探ることが可能なため、顧客の本質的なニーズを把握したい場合に役立ちます。

マーケティングで活用できるツールとして、DMPツールが挙げられます。DMPツールは、インターネット上に蓄積した膨大なデータを管理・分析することができるデータ分析ツールで、広告運用の最適化や確度の高い見込み客の特定に活用することが可能です。

MMMツールも、マーケティングで活用できるツールの1つです。MMMは、マーケティングに関連するビッグデータを統合的に分析し、成果に与えた直接的・間接的な影響を可視化する統計的手法で、この仕組みを誰もが使いやすいツールにしたものがMMMツールです。

CRMツールも、マーケティングで活用できるツールです。CRMツールは、ユーザーデータを総合的に管理することで顧客分析を行うことができるデータ分析ツールで、部門横断的にユーザーデータを活用することもできます。

MAツールも、マーケティングで活用できるツールです。MAは、事前に定義したシナリオと見込み客のデータから、リードジェネレーション（見込み客の創出）やリードナーチャリング（見込み客の引き上げ）を行うシステムです。マーケティング施策の一部を自動化することが可能なため、業務の効率化を行うことができます。

データ分析の1つ目のステップとして、目的を明確にする必要があります。目的を明確に定めることで、必要最低限の時間で着実にデータ分析を行うことができるため、効率的に自社にとって最適な戦略を立案することが可能です。

次に、仮説を構築する必要があります。仮説の構築は非常に重要ですが、多くの仮説を検証するには時間を要するため、複数の中から優先順位の高い仮説を選択することが大切です。

分析手法を検討し、仮説を検証しましょう。マーケティングのデータ分析において最適な分析手法を検討するには、どのようなデータを使用して何を分析するのかなどについて整理することが大切です。

データ分析の4つ目のステップとして、データの収集を行います。データ分析で使用するデータは、分析する対象や分析手法によっても変わりますが、できる限り多くのデータを収集・整理することが大切です。

最後に、初めて実際にデータ分析を行います。収集したデータを使用して分析を行う際に、データ分析の精度や速度は経験によって差が出ることも想定されますが、回数を重ねることでポイントを掴んでいくことが可能です。

マーケティングにおけるデータ分析は、以上のステップを踏むことによって初めて実現します。ただツールを導入して行えば良いものではなく、目的の明確化から手法の整理まで順番に行う必要があるため、専門的な知識が必要と言えます。