MAで行うデータ分析 気づきの発見とモニタリング
前回は、「失敗しないMA導入」がテーマだった。新しく、高機能なツールだからこそ、機能比較表などをつくりがちだが、まずCRM戦略があり、それを実行するために「施策が自動化できるか」という視点で選ばないと失敗するというアドバイスだった。
今回は、ステップとしては導入からひとつ遡る。CRM戦略を練るうえで欠かせない、データ分析についてお届けする。MAは、メール配信などの施策の実行ツールである印象が強く、また、データ分析に関してはBIという専門ツールの認知が広まっている。しかしながら、高機能MAはBIツールの機能を備えているのが常であり、また、同ツール内にあるからこそ、分析結果をすぐにアクションにつなげられるのである。
山崎さんは、CRM戦略の立案から実行、成果を分析して新たなPDCAを回すまで9のステップがあると言う。
- 優良顧客の定義・条件を確認する（気づき発見）
- 優良顧客の共通点を見つける（気づきの発見）
- 優良顧客を増やすために見るべきKPIを検討する
- 指標とするKPIの優先順位を決める
- KPIの数値を向上させる施策を実行する（施策MA活用）
- 施策の成果をモニタリングする（分析MA活用）
- 成果を分析し改善プラン、新施策を検討する
- 改善施策を実行する（施策MA活用）
- 施策の成果をモニタリングする（分析MA活用）
9のステップのうち、データ分析にあたるのは「気づきの発見」と「モニタリング」だ。
「モニタリング分析は、週次、月次など定期的なタームで行い、PDCAを回して改善していくためのものです。この定期的な業務こそ、MAで自動化すべき部分だと言えます」
