デジタルマーケティングに力を注力していると
データドリブンに会社に方法性が向いてくると思います。
得られたデータを総合的に分析し、
未来予測・意思決定・企画立案などに役立てること。
これがデータドリブン
です。
特に、ビッグデータを対象とし、
各種データを可視化して
課題解決に結びつけることを指すこと
になります。
これが「ドンブリ」になると・・・
本題へ
driven（ドリブン）はdrive（ドライブ）
の過去分詞です。
さて、前置きはここまでにして
データドリブン
のキーワードについてお話しを致します。
データドリブンとは、簡単にいえば
収集したデータを分析し、
意思決定や企画の立案に役立てていく方法論のことです。
ビッグデータの活用する際にも使いますし、
経営やマーケティングを進めていくうえでも
使用します。
データの分析と活用は重要です。
根拠のあるマーケティング企画は、
数値データに基づきます。
また、企画の実施後の検証にも不可欠です。
データドリブンを習得して、
効果的・効率的な経営や
マーケティングを行うポイントをお伝えします。
そもそも、データドリブンとは？
ですね！
意思決定や企画の立案において、
データの活用は不可欠であることは
前述の通りです。
ITの発展に伴い、消費者行動に
関する情報収集が安易となりました。
ビッグデータの活用方法が
安易になり、企業にも多くの情報を
集めるようになりました。
近年はデータの分析と
活用がますます重要視されています。
消費者が持つ価値観の多様化とともに、
これまでのような一元的な
アプローチでは難しいのです。
データを基にお客様が求める
商品やサービスを生み出すのに
数値に基づいた企画が
意思決定としてなることも
多いです。
こういったデータを
基にアクションを起こすことを
データドリブンと呼んでいます。
科学的に行動すると同義語に
なります。
データドリブンを
インターネットを活用していこう
という試みは実は自然の流れともいえます。
データドリブンそのものが、
マーケティング手法の
ひとつとして捉えられています。
しかし、本来はデータをもとに
マーケティングを組み立てていくことを
データドリブンマーケティング
＝データ×マーケティング
になります。
お客様の価値観は多様化しているため、
きめ細かくニーズを捉えるための
データ分析ということになります。
データを活用することで、
感覚や経験といった
KPIの数値にできない
あいまいな指標を排除する
という考え方です。
より具体的なマーケティングの
施策を検討することができるかと
思います。
データドリブンマーケティング
ステップ１
データを収集する
ステップ２
データを分析する
ステップ３
マーケティング施策を組み立てる
といったシンプルなやり方ですが、
実践するのは容易ではありません。
なぜなら、CRM施策とリンクし
検証して改善に紐つかないと
意味がないからです。