マーケティングデータ分析の究極のガイド
公開: 2022-05-11Google Analyticsダッシュボードにログインすると、さまざまなレポートにまたがる数百のメトリックが表示されます。 そのデータをスライスしてさいの目に切り、訪問者の紹介元、デバイス、オペレーティングシステムに応じてWebサイト情報を表示します…
圧倒されていると感じていますか? さらに心配なニュースは、GoogleAnalyticsが1つのソースにすぎないということです。 それぞれが独自のカスタムKPIのセットを提供する何千ものマーケティングプラットフォームを備えた膨大な量のデータが、業界に大きな打撃を与えているマーケティングデータの問題の一因となっています。
インサイトはデータにまとめられており、抽出するのが難しすぎるようです。 その結果、マーケティングおよび広告戦略はより高価になり、チームは非生産的な作業に時間を浪費し、競合他社はターゲット顧客の財布との競争であなたを打ち負かします。
このガイドでは、マイレージを最大化する方法に関するフレームワークとともに、既存のデータを明らかにする方法を共有します。
- マーケティングデータとは何ですか?
- マーケティング分析の重要性
- 頼る3つのマーケティングデータソース
- マーケティングデータを最大限に活用する方法
マーケティングデータとは何ですか?
マーケティングデータは、フォーマット、チャネル、顧客など、マーケティング戦略に関して収集された情報です。 これは、企業の利益を増やすことを最終目標として、マーケティングパフォーマンスを予測、分析、および改善するために使用されます。
PhotoAidのマーケティングおよびアウトリーチマネージャーであるNataliaBrzezinska氏は、次のように述べています。
「マーケティングデータは、顧客が誰であるか、何を望んでいるか、どのように顧客に到達するかを理解するのに役立ちます」とナタリアは続けます。 「また、マーケティングキャンペーンの成功を測定し、それに応じて戦略を調整することもできます。」
マーケティング分析の重要性
マーケティングテクノロジー、データ、分析はCMOの最優先事項であり、ブランドプロモーション、カスタマーエクスペリエンス、収益管理を上回ります。 これが理由です。
生産的な仕事のためのより多くの時間
マーケティングは時間のかかる作業です。 ターゲット市場の調査からメッセージングの改善まで、ブランドや新規顧客の邪魔になるものはたくさんあります。 ただし、マーケティングデータは、より生産的な作業のために時間を解放します。
世界最大の日用消費財企業であるネスレから入手してください。ネスレは、その傘下にある複数の製品カテゴリとブランドにまたがっています。
Global Data and AnalyticsManagerのLyndsayWeirは、Supermetricsを使用して、利用可能な豊富なデータを統合および分析しました。 英国固有の情報から始めて、Lyndsayは1つのダッシュボードでリアルタイムデータを確認しました。
これには大きな時間節約の利点がありました。ネスレのチームは、従来のマーケティングレポートに費やされていた時間を80%削減し、より生産的な作業に時間を費やしました。洞察を使用してマーケティング活動を微調整し、必要な結果を生み出しました。
「データは、マーケティングアプローチを合理化および最適化します。 時間とマーケティング予算を最大化するには、どのリソースと戦略がターゲットオーディエンスに最も役立つかを知る必要があります。」
Coterieの成長責任者、Ankur Goyal
強力な洞察を得る
個々のマーケティングキャンペーンには、計画した結果を達成したかどうかを判断するKPIのリストが付属しています。
これらのメトリックを分析し、他のビジネスKPIと比較してベンチマークします。 コンテンツマーケターにとって、それはオーガニックトラフィックまたはサイト滞在時間かもしれません。 有料検索の幹部の場合、広告費の見返りやインプレッションが候補リストになる可能性があります。
両方を収益やチャーンなどの主要なビジネス指標と比較して、今後の戦略を微調整します。
SliceCommunicationsのマーケティング戦略アナリストであるAndrewShoberは、これらの洞察は、追加のマーケティング予算を解放する前に利害関係者が見たいものであると付け加えています。彼らはマーケティングの価値を見たいと思っています。」
より良いマーケティング決定
インサイトと言えば、マーケティングデータをプールし、パターンを特定することで、チームはより良いマーケティング決定を下すことができます。
Shopventoryのマーケティング責任者であるJaraMoserは、次のように説明しています。「急速に成長しているSaaSプラットフォームとして、製品ロードマップを通知するためにマーケティングデータに依存しています。 ユーザーをプラットフォーム上でコンバージョンに導く問題点を特定し、時間の経過とともにユーザーの移動とエンゲージメントを測定することは、機能開発に優先順位を付ける方法の重要な要素です。
「新しいツールスイートをリリースするとき、特定のペルソナとビジネス用途を持つユーザーをターゲットにして、製品の早期採用を促進することができます。」
Jara氏は、「メッセージングのこのレベルのセグメンテーションは、長期的な採用を促進し、LTVの拡張に貢献します」と付け加えています。
広告費の見返りを改善する
あなたが広告にお金を使うとき、あなたはあなたの意思決定プロセスが顧客に支払うことを通してキャッシュバックを稼ぐために絶対確実であることを確実にする必要があります。 マーケティングデータはあなたがそれをすることを可能にします。
それを実践して、本能が20〜30歳の女性があなたの製品を購入する可能性が最も高いことを示しているとしましょう。 ただし、以前の広告データによると、20〜25歳の女性が全売上の80%を占めています。
それらの人々だけを含めるようにターゲティングをニッチダウンし、購入する可能性が低い人々に広告費を無駄にしないようにすることは理にかなっています。
メンテナンスの手間が減ります
クライアントレポートの作成から広告クリエイティブの更新まで、信頼できるデータに頼っている場合、マーケティングのメンテナンスは手間がかかりません。
クライアント向けのPowerPointに手動でデータをプルすることによってマーケティングレポートを最初に作成したデジタルマーケティングエージェンシーである15000Cubitsから入手してください。 マーケティングリーダーはスーパーメトリクスに切り替え、30以上のプラットフォームからGoogleデータスタジオにデータを取り込み始めました。
結果? 15000キュービットにより、クライアントの透明性と保持力が向上しました。 これは、レポートの月に20時間を節約することと並んでいます。
マーケティングデータ=機会と競争上の優位性
顧客が誰であるか、顧客が何に最もよく反応するかなど、マーケティングデータに関する深い知識は、パーソナライズされたキャンペーンでターゲット市場に到達する機会を提供します。
すべてのインターネットユーザーの半数は、ブランドが広告でデータを使用すると、関心のあるものをより多く発見するのに役立つと述べています。
Tobias Rawcliffeは、ナンバー1プレートについて、次のように説明しています。「マーケティングデータを分析すると、最適化が必要な部門の弱点、特に顧客管理とソーシャルメディアの自動化が明らかになります。 収集されたデータを使用して、マーケティングチームは、マーケティング予算が適切な機会、キャンペーン、およびツールに費やされることを保証します。」
これらのそれぞれが組み合わさって、完璧な嵐を生み出します。競合他社が気付いていない顧客データです。
「以前は、特定のカスタマーエクスペリエンスを作成することは、ちょっとしたクラップスでした。 しかし今日、成功しているブランドは、行動の結果に影響を与えるように顧客体験を調整することを意図しています。」
AdQuickの成長担当副社長、Chris Gadek
頼る3つのマーケティングデータソース
戦略を評価するときに収集できるマーケティングデータには3つのタイプがあります。 それぞれと、それらを調達する方法を見てみましょう。
ゼロパーティデータ
ゼロパーティデータは、顧客が自発的に提供する情報です。 一部のマーケターは、潜在的な顧客が自分の好み、興味、行動をブランドと直接共有するため、これをマーケティングデータの最良かつ最も正確なソースと見なしています。
ゼロパーティデータのソース:
- クイズ
- 世論調査
- 調査
たとえば、KlientBoostは、ウェブサイトに無料のクイズをいくつか掲載している代理店です。
これは「あなたのSEOはどれくらい良いですか?」というタイトルです。 潜在的な顧客に、彼らが誰を売るか、そして彼らの既存のSEO知識に、彼らが彼らの影響をどれだけうまく分析できるかを尋ねます。 どちらもKlientBoostに、マーケティングアプローチをさらにパーソナライズするために使用できるファーストパーティデータを提供します。
「クイズでゼロパーティデータを収集することは、ブランドにとって最高品質のデータソースです。 それはあなたの顧客が何を考えているかを正確に伝え、適切な製品を適切な人々に、適切な理由で、適切なタイミングで示すための鍵を与えます。 クイズとゼロパーティデータをコンバージョン戦略に統合し始めた後、ブランドは平均注文額を50%以上増加させています。」
Octane AIのCEO、Matt Schlicht
自社データ
ファーストパーティデータは、所有する不動産とのやり取りを通じて顧客に関して収集された情報です。 手に入れるためのファーストパーティのマーケティングデータの例は次のとおりです。
- ウェブサイト:サイト滞在時間、バウンス率、セッションあたりのページ数。
- モバイルアプリ:開いた通知、毎月のアクティブユーザー、または保持率。
- eコマースプラットフォーム:注文額、購入した製品、または購入数。
- CRM :取引規模、販売サイクルの長さ、優先するコミュニケーションチャネルなど。
- ソーシャルメディアプロファイル:エンゲージメント率、ウェブサイトのクリック数、またはアクティブな時間。
- POSシステム:優先支払い方法、購入場所、または販売率。
このタイプのマーケティングデータは潜在的な顧客について多くのことを教えてくれますが、特にオーディエンスがEU内にいる場合は、追跡しているものについて明確に明確にする必要があります。 GDPRなどのデータ保護規則では、消費者はWebサイトが収集しているデータを知っている必要があります。

さらに、自社のマーケティングデータの品質と正確性は低下しています。 Google ChromeやAppleなどの主要なオペレーティングシステムは、Cookieの追跡制限により消費者のプライバシーに関する懸念に対応しています。
AppleのiOS14.5アップデートは、マーケティング目的でデータを追跡しないようにブランドに求めて、ユーザーに力を取り戻す最初の種類の1つでした。
サードパーティのデータ
サードパーティのデータは、外部ソースから取得した情報です。
ブランドは、透明性を高めて自社データの制限に対応し、消費者に求めるデータを減らし、追跡の強度を減らしています。 余分なギャップは、次のようなサードパーティのソースから供給されたデータで埋められます。
- 調査研究:ソーシャルメディアに費やした時間や、好ましい支払い方法など。
- 公的な人口統計データ:国勢調査または労働統計局から提供された役職、年齢、収入など。
- ビッグデータアグリゲーター企業:Oracle、Adobe、Adsquareなど。
iOSのアップデート、GDPR、および消費者のプライバシーに関する懸念がファーストパーティの情報の不足を引き起こしているため、マーケターはサードパーティのデータ(2021年には133億ドル)により多くを費やしています。
マーケティングデータを最大限に活用する方法
すでに作成されているマーケティングデータの種類とそのアクセス方法を知っています。 本当の問題は、収集した情報をどのように使用して、よりスマートなマーケティング決定を下すかということです。
1.データを整理します
利用可能な膨大な量のデータに圧倒されても、当然のことです。 現在7,000を超えるマーケティングツールが使用されているため、マーケティングデータは非常に断片化された手動のスペースです。
データ収集は簡単な部分です。 企業が直面している課題は、生のマーケティングデータのこの膨大な備蓄を意味のある分析と洞察に変換することです。
データ配信ソリューションは、販売およびマーケティングプラットフォームからのデータの安全な配信を合理化します。 データソーシングの重労働を完全に取り除きながら、洞察に集中し、正しい答えにすばやく到達することができます。
スーパーメトリクスは、数百のソースからデータを取得し、最も重要なメトリクスを1つのダッシュボードに取り込みます。 この情報を実用的な洞察に変えてください。コンピュータサイエンスの学位は必要ありません。
2.データガバナンスを確立する
データの管理、収集、保存の責任者は誰ですか? 「料理人が多すぎるとスープが台無しになる」という言葉がここに当てはまります。 最後に必要なのは、データリポジトリに出入りする人が多すぎて、不正確さを引き起こし、レポートに大混乱をもたらすことです。
データアナリストやマーケティングリーダーなど、リポジトリをクリーンに保つ責任を負うチームメンバーであるデータガバナンスを確立します。 それは彼らの仕事です:
- データ配信ソリューションをサードパーティのソフトウェアと統合する
- 各ツールが正しく機能していることを確認して、統合を維持します
- マーケティングストラテジストと協力してデータをセグメント化する
3.北極星の測定基準を定義します
ノーススターメトリックは、マーケティングキャンペーンの背後にある原動力です。 それらは通常、解約率の削減、顧客ロイヤルティの向上、新しい収益の促進などのビジネス目標に固定されています。
このノーススターメトリックに対してすべてのマーケティングレポートをベンチマークします。 最終的な目標が収益である場合は、レポートを作成するときに、平均注文額(AOV)、キャンペーンのROI、顧客獲得コスト(CAC)などの財務指標に優先順位を付けます。
4.スライスとダイスのマーケティングデータ
生データは、戦略を改善するために必要な洞察を常に示すとは限りません。 データセットを深く掘り下げてマーケティングの傾向を探し、データ分析を使用して複数のプラットフォームの指標を相互にベンチマークします。
たとえば、特定のFacebook広告キャンペーンの成功を評価している場合は、Facebookが提供するメトリックをサイロで使用しないでください。 プラットフォームは、広告指標を人為的に膨らませることで知られており、戦略を不必要にピボットさせる可能性があります。
Facebook自身のメトリクスを、次のような他のソースからのサポートデータと比較して、自分のセンスをチェックしてください。
- CRM
- グーグルアナリティクス
- 縞
Supermetricsのようなデータ視覚化ツールを優先して、スプレッドシートと複雑な数式を捨てます。 販売およびマーケティングチャネルから新しいデータを自動的に取得し、複数のソースからのデータを一度にマージするカスタムレポートダッシュボードを作成します。コピーと貼り付けは必要ありません。
5.データを消費者に中継する
「データを収集するためだけにデータを収集しているのではないことを覚えておくことが重要です」と、MojioのForceのオペレーションディレクターであるKyleMacDonaldは述べています。 「あなたはデータを収集しているので、聴衆から洞察を引き出し、目標を達成するためにより成功するために方法を改善する方法を見つけることができます。」
見つけたデータを顧客に中継し、米国の消費者の90%が魅力的だと感じるパーソナライズされたマーケティングメッセージを配信します。
リターゲティングに使用される最も一般的なデータポイントは次のとおりです。
- キャンペーンソース
- クリック数
- 購入した製品
- メールのクリック数
- 閲覧したページ
たとえば、オンライン会計ツールを販売しているSaaS企業の場合、履歴データは、潜在的な顧客が2週間前に「税務上のヒント」の電子書籍を介してサインアップしたことを示しています。 それ以来、彼らは電子メールのリンクをクリックして、あなたの機能と価格設定のページを読んでいます。
これらの人々は、販売目標到達プロセスの終わりに近づいていることを明確に示しています。 10%の割引コードなど、共有するインセンティブを与えて、税務機能を活用してください。 それが彼らをそもそも従事させたフックです。
Steven Lightは、Nolah Mattressについて、次のように付け加えています。
「私たちはお客様に見られていると感じてもらいたいと思っています。データは私たちが関係構築イニシアチブを常に把握するのに役立ちます」とスティーブンは続けます。 「より良い関係を築くことで、私たちはビジネスに大幅な財務的および評判の向上をもたらす買戻しと推奨を推進します。」
6.定期的に報告する
データはパターンを明らかにする可能性があります—定期的に報告する場合にのみパターンが表示されます。 将来のマーケティング戦略を計画するときはリポジトリを参照し、改善のためのSMART目標を設定してください。
過去のデータに基づいて将来の目標を設定すると、現実的な目標を設定する可能性が高まります。 たとえば、現在のメールマーケティングキャンペーンで顧客の2%がコンバージョンに至った場合、賢明な目標は、今後6か月でコンバージョン率を4%に上げることです。
現在のベースラインを考慮に入れないと、ゴールポストを15%に移動する可能性があります。これは、同じ6か月の計画内で達成しなかった場合、マーケティングチームを収縮させる非現実的で長期的な目標です。
継続的な収集とデータ分析により、A/Bテストの実行も容易になります。
現在のデータをベンチマークとして使用し、チームが顧客を引き付けるために使用しているマーケティングメッセージ、フォーマット、チャネルを切り替えます。 コンバージョン率や生成された収益など、KPIの違いを監視します。 時間の経過とともにわずか1%の改善化合物。
マーケティング分析を最大限に活用する
利用可能なデータが非常に多いため、利用可能なKPIの数に圧倒されても、あなただけではありません。 しかし、そのデータを洞察に変えることがこれまで以上に重要になっています。
マーケティングキャンペーンのパフォーマンスと顧客が誰であるかに関するデータにより、ビジネスはより価値のある洞察を引き出すことができます。 それらを使用して、より良いマーケティングの意思決定を行い、生産的な作業のための時間を解放し、データを古くしてしまう可能性のある競合他社に対して競争上の優位性を獲得します。
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著者について
Elise Dopsonは、SaaSおよびeコマースブランドのフリーライターであり、Help aB2BWriterの創設者です。