これからのマーケターがデータ分析で求められる3つのこと。

デジタルマーケティングと言われて久しいものですが、先頭に「デジタル」とつけるのには、違和感を覚えるかもしれません。

それだけインターネットは私たちの日常に普通に存在しています。

話は変わりますが、ここ数年で「AI」がその認知度を飛躍的に高めました。

AIは様々な領域で活躍が期待されていますが、マーケティングにおいてはデータ分析の領域もその一つです。本稿では、やや概念的ではありますが、これからの時代を迎えるマーケターが「データ分析で求められる3つのこと。」を考えてみたいと思います。

表面的ではないデータの深掘り

私たちマーケターはデータを表面的に捉えるのではなく、データからユーザーの状況やニーズを想像しながら、さらに深掘りしていく必要があります。

ここ10年でデバイスが増え、多種多様な広告が世に出たことで、ユーザーとのタッチポイントが増えて、コンバージョンが出るまでの道のりは複雑になりました。

出稿する広告が少なければ、まだデータをパッとみただけで判断して評価することもできるかもしれません。

しかし、同時並行で展開する施策が多ければ多いほど、ユーザーがコンバージョンに至る道のり（カスタマージャーニー）を想定した上で、アウトプットされたデータを深掘りして分析することが求められます。

表面的にデータを見れば、直接効果が高い施策を優先的に継続してしまいますが、他の施策との関連性や、どのフェーズのユーザーに効いているのか？（例えば認知なのか、購入直前なのか？）といった疑問を常に自問自答していかなくてはなりません。

コンバージョンの意味を考える

コンバージョンの件数をただの数字で捉えてしまうのは、ある意味とても恐ろしいことかもしれません。

実際は、1件のコンバージョンが上がるまでにストーリーがあります。

例えばユーザーが何らかのきっかけで商品を知り、何度か広告を見かけて、迷った挙句に購入するといったストーリーが、本当は100件のコンバージョンがあれば100通りあるはずなのです。

インターネットを介すといろんな側面が効率よく、便利になりますが、一方で大切な何かを見えにくくしてしまう性質もあります。

ただ数字を管理したり数字上で分析したりすることは、これからどんどんAIの仕事に置き換えられていきます。

これからのマーケターは、コンバージョンをただの数字で捉えるのではなく、1件のコンバージョンが上がった意味をより深く考えることが求められます。

最適な効果測定ツールの選択

最後に。データの深掘りには、それを可能にする効果測定ツールが必要です。

マーケターは、信頼性が高いデータを取得・保持できることは必須として、UI/UXの観点からも最適な効果測定ツールを選択することが求められます。

最適な効果測定ツールを選択すれば、機械ができることは機械に任せ、マーケターは自らの時間をデータの深掘りにあてることができます。

これからの時代、マーケターはよりクリエイティブな仕事で成果を最大化することがミッションです。