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本当は教えたくない“データマーケティング3つの新常識” 成功と失敗事例から考えるサービス急成長の裏側

2019/04/08 11:00

 3月7日、8日に御茶ノ水ソラシティ・カンファレンスセンターで開催された「MarkeZine Day 2019 Spring」。本記事では、1日目に開催されたフロムスクラッチ(b→dash)の三浦將太氏によるセッション「なぜあのサービスはデータで急成長したのか?~最新の成功・失敗事例に学ぶ、“本当は教えたくない”データマーケティング3つの新常識~」の模様をレポートする。

目次

データ活用で成長する企業と失敗する企業の二分化が進行

 セッションの冒頭、フロムスクラッチ 執行役員 CMOの三浦將太氏は、データマーケティング実現によってサービスを急成長させている企業がある一方で、失敗してしまう企業も増えていると指摘した。

株式会社フロムスクラッチ執行役員CMO 三浦將太氏

 IT技術の進化により、オンライン・オフライン問わずあらゆる情報をデータとして取得できるようになっている。そのため、多くの企業がデータマーケティングに乗り出そうとするのだが、実際には以下のような課題に直面し失敗に至ってしまう。

・データがバラバラで活用する前に膨大な前処理工数がかかってしまう

・理想のデータマーケティングの実現には複数ツールの導入が必要でコストがかかる

・ツール操作が難しく使いこなせない

・リテラシーがないためデータマーケティングを進められない

 フロムスクラッチでは、これらのデータ活用シーンでよくある課題をおぎやはぎ・ボブサップらが出演するCMの内容に盛り込んで制作。すると、非常に大きな反響が得られ、月数千件の問い合わせが殺到するようになったという。BtoBサービスを提供する企業の中では異例の数と言えるだろう。それだけ、データが持つ力に注目しているマーケターが多いのと同時に、データ活用に失敗しているマーケターも多いということだ。

 

 そして三浦氏は、失敗に陥ってしまわないよう「3つの典型的な失敗事例を紹介します」と語った。一般的なセッションでは、成功事例を中心に紹介するものだが、そこにも理由があった。

 「(一般的なセッションでは)成功事例を共有するケースが多いかと思いますが、失敗事例から“同じ轍を踏まない”ようにすれば、成功する確率が高まると私たちは考えています。本セッションでは、まず、実際に我々に相談のあった企業様の失敗談をお届けできればと思います」

導入半年もMA活用が進まないアパレル企業~データがバラバラ~

 1つ目に紹介されたのは、全国に店舗を展開しているアパレル企業の失敗事例だ。同社は店舗とECの相互送客によるオムニチャネル化を目指し、マーケティング部長の主導で同業他社に先駆けてMAを導入。これにより、購入履歴やECサイト閲覧履歴などを統合して一人ひとりに合った情報を提供することで、ECから店舗もしくは店舗からECへの誘導増加、ECの再購入率向上を狙っていた。

 しかし、実際の運用がうまく進まない。各店舗やECサイトごとのデータ管理がバラバラで、抽出や統合処理のために都度SIerに依頼しなければならず、非常に多くの工数がかかっていたからだ。その結果、MAを導入して半年経っても実運用に乗らず、プロジェクトが頓挫した。この状況に対し、三浦氏はアパレル企業の問題点を明らかにした。

 「MAを導入すること自体は間違っていません。問題だったのは、データ統合基盤の構築ができなかった点にあります」

データを活用する“前に”踏むべき4つのステップ

 同氏によれば、データをマーケティング活用する前に踏むべき4つのステップがあるという。

1.データ取得

2.データ取り込み

3.データ統合

4.データ変換

 1つ目のデータ取得に関してはアクセス解析ツールやBIツールなど、ほとんどの企業が既に導入しているだろう。2つ目のデータ取り込みに関しては、API連携やバッチ処理といった手法、日次かリアルタイムかといったタイミングを設定する必要がある。その後、DMPやDWHといった基盤で3つ目のデータ統合が行われ、MAなど実際の活用方法に合わせてデータを使える形に加工する4つ目のデータ変換を経て、ようやくマーケティングに活用できるデータとなる。

 「多くのマーケターはMAやWeb接客などデータを活用する部分しか考えていないのですが、実はそこに至るまでに膨大な作業が隠れています。アパレル企業の事例も、データ取り込みから変換までの工程をまったく考えていなかったのが失敗の原因です」

 このアパレル企業では、ログ解析ツールと基幹システムでデータの取得はできていたが、どこにどのデータがあるのか整理されていなかった。その上、データ取り込みは手動で行う必要があり、データ統合基盤もないことから、都度人力でデータ取り込みと統合を行っていた。データ取り込みから統合までを行う作業量は膨大で、データ量がそれほど多くなくても1回あたり約300時間は取られるという。

 それを都度SIerに依頼していたら、実運用に乗るはずもない。つまり、データを正しくかつ素早く活用するには、データの取得・取り込み・統合・変換を踏まえた設計が求められるのだ。


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