マーケティングが好きでたまらない方は、共感してくださるのではないでしょうか？
自分の頭で企画したことが、実際に施策に落とし込まれて結果が出る時の、ワクワクした気持ち。結果を分析してわかる、新たな発見。
これらは、マーケティングの醍醐味でもあります。
さらに優秀なマーケターになりたい！という気持ちで勉強していくと、STP分析やアトリビューション分析、カスタマージャーニー分析にファイブフォース(5F)分析など、様々な分析方法があると知りますよね？
しかし、マーケティングの分析手法を覚えるのも大事ですが、分析手法を選ぶ前の段階で、理解しておきたいこともあります。
そこで今回は、初心者WEBマーケター向けに、ECC様の事例や私が現場で得た経験を交えて、「マーケティング分析で理解しておきたい3つのこと」をご紹介します。
1. データが正しいとは限らない
1つ目は、データの信ぴょう性についてです。
分析するにあたって、データが正しいことは当然かのように思いますが、必ずしも正しいとは限らないのが実情です。
このあたりのことは、「マーケターが理解すべき効果測定5つの基本」でもお伝えしましたが、前提となるデータを疑うことも、マーケターとって必要なことです。
テクノロジーの恩恵を授かって、効果測定ツールも進化し続けています。しかし、これからの時代もマーケターがデータを正しく扱うことが求められますし、時には過去の経験を元に、データが導く結果に反して、次のアクションを選ばなくてはなりません。
データがいつも正しいとは限らないからです。
2. 分析の前に仮説・次のアクションプランを
2つ目は、分析に入る前に立てる仮説・次のアクションプランの重要性についてです。
WEBマーケティングは、比較的PDCAサイクルを高速で回すことができるので、仮説を立てたり、次のアクションプランを考える工程がおろそかにされがちです。
ABテスト1つとっても、なんとなくAとBの2つのクリエイティブを用意して、テスト結果を見てから考えようとする場合もありますが、あらかじめ仮説を立てた方が、遠回りなようで近道です。
例えば、ランディングページの改善をするにしても、最初にファーストビューの離脱率が高いのか、あるいはボタンの位置が悪いのかなど、幾つかの仮説と次のアクションプランを用意しておけば、筋道立てて改善していくことができます。
そうすることで迷いが減り、結果的に早く成果を上げられるでしょう。
予想通りにいかないことは往々にしてありますが、ある程度の予想を立ててから分析に入れる人こそ、優秀なマーケターではないでしょうか？
3. 定量的なデータ分析が全てではない
3つ目は、「定量的なデータ分析が全てではない」ということです。つまり、定量的なデータからはわからないこともあるのです。
WEBマーケティングにおけるABテストは、施策ごとに毎回データを分析して改善していくので、間違いがないような気もします。しかし、よく考えるとデータだけでは見えない「ユーザーの本当の声」は存在します。
一般的に、サイト来訪者の実に90%以上は何もせずに離脱すると言われます。この場合、100人サイトに訪れたら、90人は黙っていなくなってしまうのです。
定量的なデータ分析だけでは、この90人の本当の声を聞くことができません。
例えば、株式会社ECC様の事例では、リサーチ連携を使って、意見や改善点をユーザーから直接聞きました。
ECC 中島様が仰るには、定性的なデータを分析したことで、「普段見ている数値からは気付くことができない事への気付き」があったそうです。
ECC 中島様：
例えば、サイトに訪れた目的を聞いた際に「なんとなく情報だけ見に来たお客様」は基本的な情報（ECCジュニアの特徴や授業内容）を求めているのに対し「すでにモチベーションも高く申し込みを検討しているお客様」は、個々の教室の情報を強く気にされている傾向があることがわかりました。ここから「もっと詳細な情報を見たい方」への情報提供の仕方はまだまだ改善の余地があると感じました。
こういった生の声は、サイトのPVやコンバージョンなどを見て分析することとは別次元であり、非常に分かりやすく改善効果は高いと思います。
特にWEBマーケティングは、定量的なデータを多く得ることができます。それゆえ、いつの間にか定量的なデータだけを頼りにしてしまう危険性もあります。
そんな時は、今までの分析手法を見直して、定性的なデータに触れることが大事なのかもしれません。
ECC様の事例について、詳しくはこちらです！
まとめ
今回は、マーケティング分析において理解しておきたい3つのことをまとめました。
初歩的なことばかりでしたが、日々の業務の中でふと立ち止まって考えると、できていない場合はあるものです。これから分析を行う前に、少しでも思い出していただけたら嬉しく思います。
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