ビジネスデータ分析の方法（マーケティング戦略を導く 8 つのデータ分析手法）

マーケティング戦略を導く8つのデータ分析手法

マーケティングとは、企業がターゲットユーザーのニーズに基づいて製品やサービスを提供し、収益を上げるためのあらゆるビジネス活動を指します。マーケティングデータ分析に関して、どのような作業が可能で、どのように行うべきでしょうか?

分析

1. 誰にマーケティングするか - ユーザー行動の分析

ユーザーの行動は、新製品の開発から価格のカスタマイズまで、マーケティング活動の方向性を決定します。チャネル管理からブランド管理まで。ユーザー行動分析はマーケティング分析の主な内容であり、差別化されています。この差別化があるからこそ、市場細分化とターゲット市場の選択を行い、ターゲットユーザーに対して的確なマーケティングを行う必要があるのです。

2. マーケティング方法 - 4Pマーケティングミックス

4Pマーケティングミックスは、製品開発、価格設定、チャネル構築、マーケティングプロモーションです。

3. マーケティング効果評価

企業がよく行うマーケティング効果評価には、「ユーザー満足度」「広告効果評価」「ブランド資産診断」の3種類があります。

上記のマーケティング分析の考え方に基づくと、マーケティング分析のこれら 3 つの側面には合計 8 つの方法があります。

スペースの制限があるため、各カテゴリごとに 1 つのストーリーについて説明します。

クラスター分析

クラスター分析は最も一般的な市場セグメンテーション方法です。市場セグメンテーションとは、類似したユーザーを親密度に基づいてグループ化し、クラス内の違いを小さくし、クラス間の違いを大きくするプロセスです。

たとえば、モバイル ユーザーの携帯電話の消費習慣を調査するために、顧客数、平日の労働時間、平日の休日市場、週末の通話時間、国際通話時間、合計通話時間、ユーザーをセグメント化するための平均通話時間という 7 つの変数をデータから収集しました。反復クラスタリング法分析を採用し、SPSS を使用して予備分析を行い、標準化およびクラスタ分析を行い、Excel を使用して次のデータを生成します。

これにより、各タイプのユーザーを特徴付けることができます。

校正と超分析

通常、チャネルの分析と調査に使用されます。設定するということは、ベンチマークを設定することです。たとえば、オフラインの実店舗のパフォーマンスをどのように評価しますか?通常は、チャネル カバレッジとチャネル効率が使用されます。

チャネルカバー率 = カバーされている店舗数 / エリア内のオンラインストアの総数。チャネルの広さを反映します。

チャネル効率 = オンライン ストアの平均売上高。チャネルの深さを反映します。

評価指標システムを確立することが目標

たとえば、電子商取引業界では背景データを抽出し、FineBI を使用してさらにデータ分析を実施します。コンバージョン率やUVを参考にチャネル価値指標を決定し、マトリクス分析チャートを作成することで、各チャネルの価値や最適化の余地を簡単に判断できます。

比較の目的は、違いを比較し、追いつくための対策を提案することです。

例えば、上図の各チャネルの重みは同じです。露出、配送時間、配送価格などの各チャネルの影響要因をさらに分析することで、各指標の重みを取得し、各指標のパフォーマンスデータを収集して分析することができます。

例えば、百貨店、スーパーマーケット、家電チェーンの3つのチャネルがあります。各チャネルの割合は次のとおりです。

さまざまな指標で各ブランドのパフォーマンスデータを収集

カバレッジとブランドパフォーマンスの指標の重みに基づいて次のグラフを描きます。

ブランド A は、最も重要な家電チェーンで十分に流通されておらず、チャネルカバレッジが低いため、ベンチマークブランドと比較して一般的に低い位置にあります。同様の方法を使用して低チャネルカバレッジをさらに分析し、影響要因を特定し、重みを設定し、評価指標を決定することができます。

ファネル分析

ユーザーの行動は、需要の生成、情報の収集、ソリューションの選択、購入の決定、購入後の行動という段階に分けられます。これら 5 つの段階は漏斗のようなものです。最終的に成功するユーザーになれるのは一部のユーザーだけであり、各段階でユーザーを失うことになります。各段階で損失の原因を見つけることができれば、改善の方向性を見つけることができます。

需要の創出から情報収集まで、ユーザー離脱はブランドや製品のコミュニケーションが不十分なために一部のユーザーが競合製品に切り替えたり、情報収集方法が十分にユーザーフレンドリーでなかったりすることが原因である可能性があります。どうすれば解決できるでしょうか?ユーザーが抱える「なぜ買うのか」「どこで買うのか」「いくら買うのか」という 3 つの問題を解決して意思決定を行います。

情報収集からプラン比較、購入決定まで、このプロセスにおけるユーザーの損得は、企業がどのような情報を伝え、自社のメリットを表現しているか、ユーザーのニーズに合っているかによって決まります。

購入後の行動については、ユーザーエクスペリエンスと、製品エクスペリエンスがユーザーの期待を満たしているかどうかによって決まります。複雑な操作と見栄えの悪さは、いずれもユーザーの離脱につながる原因となります。

これら 5 つの段階にはそれぞれ変換率、つまり効率があります。私たちは、経験を要約し、意思決定を行い、より良いコンバージョン率を導くために、この期間の効率を前の期間、競合他社、予想目標と比較することがよくあります。

この種の分析はブランド分析にも適用され、次の 5 つの段階に対応します。

最後に、マーケティング トピックに関するデータ分析は、他のトピックと同様に、統一された管理が必要です。さらに、今日の市場は急速に変化しているため、各段階で定期的な分析を行うために多くの時間を費やすことは不可能です。このような効率性では市場のスピードに追いつくことはできません。マーケティング戦略を重視する企業では、これを社内のデータベース運用管理システムに組み込み、FineBI を利用してマーケティングテーマ分析を構築し、市場や企業の動向をリアルタイムに把握することをお勧めします。