デジタルマーケティングのうち、データ分析と呼ばれる領域で人が行う業務は、どんどん変化しています。
ここ数年だけを切り取っても、AIを導入した様々なWEBツールが出てきましたし、単純なデータの管理や分析であれば、人が工数を割く必要が減ってきました。
ここで「AIが仕事を奪う」のようなお決まりの文句を言いたいわけではありません。
これからAIが本格化して行く時代を迎える上で、私たちマーケターはデータ分析でどのようなことを心に留めておくべきでしょうか？今回、3つにまとめました。
正しいデータが取得できているか？
まずは分析の根幹となるデータについて、（どのデータを正とするのか？）といった点を見極めないとなりません。
世の中に、データを取得できるツールはたくさんあります。
いくらAIによる最適化が進んでも、取得したデータの信頼性が低いと全てが台無しです。
大前提として、取得した数値が正しいと信じられるかどうか？
この点は真っ先に自問自答すべきです。たとえ無料の効果測定ツールを使っていて、非常に使い心地が良いと思っていても、本当にデータに不具合はないかどうかを見定めるべきです。
繰り返しますが、いくら高度なデータ分析ができても、元となるデータが正しくなければ全てが台無しです。
データの深掘りはできるか？
ただ取得したデータを管理して、簡単に分析するだけならAIで事足ります。
遠い未来の話ではなく、すでにGoogleアナリティクスなどと連携して、マーケターが工数をかけずに簡易レポートを出せるようなツールは存在しています。
私たちマーケターがこれから考えるべきことは、AIができないような、数字として明らかになっていないデータを想像し、データを深掘りして分析することです。
もちろん言葉で言うのは簡単で、実行するのが難しいことです。
ただ、そのための準備はできます。
データを取得して分析するという一連の流れをWEBツールやクラウドのプラットフォームで行うにも、ただ数字の羅列が並ぶような、そこに意味を見つけにくい管理画面のものもあれば、何回かのクリックを経ればデータ分析の環境を整えられる機能を持つものもあります。
そういった違いを見つけて、良いものを選び、出てきたデータを深掘りする癖をつけることは大切な準備です。
発想の飛躍ができるか？
最後は（発想の飛躍ができるか？）といったことをお伝えして終わります。
言いたいことは一つで、”デジタル”マーケティングの領域を飛び越えて、発想の飛躍ができるか？といった話です。
例えば、マーケティングの目的を達成する上で、必ずしもデジタルである必要はないのです。
あるいは、マーケティングと呼ばれる領域を超えた企画かもしれません。
ブランディングやプロモーション、PRもそうですし、サンプリングも視野に入れる必要があります。
こういった発想の飛躍は、AIには難しいはずです。
私たちマーケターはこれからの時代、データをベースにして最適解を求めるのではなく、最適解のために（時にはデータを横目に）柔軟な発想をすることが求められます。
実際の現場は、コスト管理や「できること、できないこと」で雁字搦めかもしれませんが、これは心に留めておきたいことです。
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