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Webマーケティング初心者がデータ・ドリブンを学ぶ

データ・ドリブンなWebマーケティングを実施するための基礎知識

マーケターのムロヤさん(@rmuroya)が作成したマーケティングスキルマップがWebマーケティングの勉強にとても有効です。

そこで、Webマーケ初心者向けにデータ・ドリブンについての解説記事を作りました。ベースとなるのはマーケティングスキルマップです。

 

マーケティングスキルマップ

マーケティングマップ

» 元サイト:マーケティングに強くなる「スキルマップ」を作ってみた

こちらがムロヤさん(@rmuroya)が作成したマーケティングのスキルマップです。

マップ上側の仮説構築力がユーザー理解とデータを分析するスキル。下側の施策執行力が左から、認知→集客→コンバージョン→リテンションと、ユーザーが行動する流れに応じてスキルが掲載されています。

それではマップ右上にあるデータ分析について解説します。なお、マップ左上のユーザー理解については別の記事「Webマーケティング初心者がユーザー理解を学ぶ」で説明済みです。

 

Webマーケティングにおけるデータ・ドリブン

データ・ドリブンに関する専門用語の解説

データ・ドリブン

  • データ・ドリブン
  • アルゴリズム
  • ヒートマップ
  • A/Bテスト
  • 機械学習
  • ダッシュボード
  • API
  • DMP
  • Cookie

まず、上記9つのデータ・ドリブン関連の用語について説明します。

 

データ・ドリブン

データ・ドリブンとはデータ駆動とも呼ばれ、得られたデータを元に企画立案や意思決定などを考えることを指します。効果測定がしやすいWeb領域のマーケティングと相性が良く、僕がWeb系の広告代理店に勤めていた時は、同業他社の広告データ集めに奔走していました。

 

アルゴリズム

アルゴリズムは元々はプラグラミングの領域で使われていた言葉で、問題を解決するための手順・計算方法を指しますが、Webマーケティングでは複雑で大規模なプログラムそのものを示すように使われます。

例えば「Googleのアルゴリズムがまた変わった(Googleが検索結果を表示するために利用しているプログラムの仕様が変わった)」のような使い方です。

 

ヒートマップ

ヒートマップとはデータを可視化するために、数字の強弱を色(一般的に大きい数字は赤、小さい数字は青)で表現する手法のことです。Webマーケティングの領域ではサイトに訪れたユーザーの行動分析で使われることが多く、ユーザーが長く滞在した場所やクリックした場所を色付けします。

 

A/Bテスト

A/Bテストは「変更を加えたテストパターンを2つ以上用意して、より効果の高い変更を検証する」という手法です。サイトのデザインによるA/BテストやバナーのA/Bテストなど、多様なA/Bテストが日夜行われています。

 

機械学習

機械学習は人工知能の一部で、大量のデータを反復計算することで、傾向を見つけることができるようになりました。Webマーケティングにおいては購入履歴や購入者のデータをもとに、顧客が次にこのむ品目を予測する、などの使われ方をしています。

 

ダッシュボード

自動車の計器盤のことをダッシュボードと言いますが、Webマーケティングの領域では複数の情報をまとめて表示するUIをダッシュボードと呼びます。特に分析ツールでよく使われる言葉です。

 

API

API(Application Programming Interface)とは「アプリケーション・プログラミング・インターフェース」の略。外部にある別のアプリケーションに対してAPIを公開することで、アプリケーション同士の連携をすることができます。

TwitterやFacebookなど主要なWebサービスにはAPIが用意されています。

 

DMP

DMP(Data Management Platform)とは「データ・マネジメント・プラットフォーム」の略。様々なデータをまとめて管理、分析して、次の行動を決める仕組みのことです。

主にインターネット広告の分野で利用され、膨大なデータをもとに訪問者にベストな広告を表示することで、全体の最適化を計っています。

 

Cookie

Cookieとは、サイトを訪問したユーザーのブラウザデータを記録する仕組みです。サイトを訪れた日時や訪れた回数などが記録されます。

ブラウザごとの計測となるので、PCとスマートフォンは別のブラウザ(別の訪問者)としてカウントされる点など、仕組みを学ぶ必要があります。

 

データ・ドリブンを実施するプロセス

データ・ドリブンを実施するプロセスは下記になります。

  1. どんなデータをどうやって収集するのか決める
  2. Cookieやタグなどデータ収集の仕組みを設定する
  3. 集まったデータを分類し、分析する
  4. 分析結果をもとに、次のアクションを決定する

実行する内容はシンプルですが、データ収集の方法、設定、分析手法と分析結果の分類など一連の知識が必要となる分野です。

なお、データ・ドリブンに関するおすすめ書籍は「データ・ドリブン・マーケティング」です。書籍は分厚いので、Kindle版でどうぞ。

 

Webマーケティング初心者がデータ・ドリブンを学ぶ | まとめ

Webマーケティングの初心者向けにデータ・ドリブンについて解説した記事は以上になります。Webマーケをするならデータ・ドリブンの考え方は必須です。

ビッグデータの発展やユーザー行動の複雑化、機械学習の発展によって、改めてデータ・ドリブンが重要視されてきた段階なので、自信がない方は改めて勉強しましょう。