デジタル マーケティング分析: 完全ガイド

マーケティングが主に推測と創造性で構成されていた時代がありました。

すべてのマーケティング キャンペーンには創造性が依然として不可欠ですが、ビッグデータの利用により推測による作業は排除されています。 マーケターにとっては非常に助かりました。

マーケティング担当者は、現代の競争の激しいビジネス エコシステムにおいて、暗闇に矢を放つ余裕はありません。 デジタルマーケティング分析により、現代のマーケティング担当者は、直感や意見ではなく、信頼できる正確なデータに基づいて、情報に基づいたマーケティング上の意思決定を行い、戦略を策定できるようになります。

この記事では、デジタル マーケティング分析を理解して開始するために必要な情報をすべて説明します。

購入が行われるまでに平均 7 回のやり取りが必要です。

カスタマージャーニーをより深く理解するには、企業と顧客のタッチポイントを追跡する必要があります。 デジタル マーケティング分析は、すべてのデジタル チャネルにまたがり、ブランドが存在するすべてのプラットフォームから実用的な洞察を提供します。

オンラインである程度の存在感を持っているすべての企業は、データの宝庫に座っています。 このデータを正しく使用すると、関係者やマーケティング担当者が事実と意見を区別し、データに基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

デジタル マーケティング データを分析すると、マーケティング戦略のパフォーマンスに関する重要な洞察を得ることができます。 これにより、さまざまなデジタル タッチポイントでキャンペーンがどのように機能するかについての完全な概要が得られます。

デジタル マーケティング分析の中核となるアプリケーションは、データに基づいた洞察をもとにビジネス上の意思決定を導くことです。 このアプリケーションはその後、滴下して、企業の解約率の最小化、顧客獲得コストの削減、顧客生涯価値の向上、または単にマーケティング予算と全体的な収益の最適化を支援するなど、他の多くのユースケースを生み出します。

MicroStrategy の調査によると、これらのアプリケーションにより、デジタル マーケティング分析は、なんと94% の企業にとって重要な成長とデジタル変革の要素となっています。

デジタル マーケティング分析の種類

デジタル マーケティング分析には 3 つのタイプがあります。 各タイプの行動方法は同じですが、目的は大きく異なります。

記述的分析

記述的分析は、マーケティング担当者が過去のデータを理解するのに役立ちます。 このタイプの分析は、すでに構築して開始したマーケティング キャンペーンのパフォーマンスについての洞察を得るのに役立ちます。

このデータにより、どの戦略がうまくいったかを理解できるため、さらに戦略を実行し、何がうまくいかなかったかを理解できるようになります。 言い換えれば、記述的分析は改善すべき領域を強調し、前進するための指針となります。

予測分析

予測分析はその名の通りです。 過去のデータと現在の傾向を取得し、それらをデータサイエンス技術と組み合わせて、特定の分野で予測を行います。

機械学習アルゴリズムは大量のデータを分析して予測の精度を高め、マーケティング担当者が戦略や意思決定を積極的に行うのに役立ちます。

規範的な分析

処方的分析は予測分析と連携して機能します。 予測分析では将来何が起こるかを知ることができますが、規範的分析ではその状況を最大限に活用する方法についての提案を生成できます。

たとえば、予測分析により、夏の間に Web サイトのトラフィックが増加するかどうかがわかります。 規範的な分析により、このトラフィックの増加を利用して有利に利用する方法についてのアイデアが得られます。

デジタル マーケティング分析とウェブ分析

デジタル マーケティング分析と Web 分析を同じ意味で使用することがよくあります。

ただし、実際には、デジタル マーケティング分析は、Web 分析と、ソーシャル メディア、広告、電子メール マーケティングなどの他の形式の分析を含む包括的な用語です。

以上のことから、デジタル マーケティング分析はオンラインでの存在のあらゆる領域に及ぶことがわかります。 一方、Web 分析は、Web サイトの範囲内のデータのみを追跡、分析し、洞察を導き出します。 このデータには、Web トラフィック、滞在時間、ユニーク訪問者、訪問頻度などが含まれる場合があります。

現代のビジネスが成功するには、Web 分析だけでは十分ではありません。 視野が狭いまま、自分の Web サイトだけに集中し、他のデジタル ハンドルについては何も知らないままにするわけにはいきません。 これが、デジタル マーケティング分析が企業が優先すべき理由です。

次のセクションでは、その理由を理解します。

デジタルマーケティング分析の重要性

データ分析は、競争力を高めるための最も効果的な方法であると考えられています。

購入者を理解し、ターゲットを絞ったキャンペーンを構築する

分析の追跡は主に顧客をより深く理解し、購入者ペルソナに関連性があり共感できるキャンペーンを構築できるようにすることを目的としています。

デジタル マーケティング分析を使用すると、視聴者の人口統計、好き嫌い、好み、購買行動を理解できます。 これにより、顧客エンゲージメントが6 倍に増加する可能性があります。

画一的な顧客コミュニケーションとエンゲージメントのアプローチでは成功することはできません。 デジタル マーケティング分析により、正確な顧客セグメンテーションが可能になり、ターゲットを絞ったキャンペーンの開発と顧客エクスペリエンスの向上につながります。

キャンペーンの最適化

競争の激しいマーケティングの世界では、自己満足は敵です。 平凡なキャンペーンではビジネスを成長させることはできません。 成長の勢いを維持するには、継続的に欠点を見つけて修正する必要があります。

デジタル マーケティング分析は、改善の余地がある領域を強調し、これらの領域に取り組むための次のステップに導きます。

顧客の特​​定の行動の背後にある理由を正確に特定します。 何かが起こった理由がわかれば、根本的な問題を解決することが容易になります。

データ主導の意思決定

決断を下すのは大変な仕事です。 そして、マーケティングの世界ではよくあることですが、リスクが高いときは、大きな意思決定をするときに直感や思い込みに頼るわけにはいきません。 デジタル マーケティング分析は、仮定や推測を排除し、純粋な事実に基づいて意思決定を行うのに役立つ、クリーンで正確なデータを提供します。

記述的、予測的、規範的な分析を組み合わせることで、以前のキャンペーンからの洞察、将来の予測、専用の推奨事項を活用して、マーケティング担当者が今後の方向に進むよう導きます。

おそらくこれが、データドリブンのマーケティング オートメーション キャンペーンに依存している企業の 76% が、導入後 1 年以内に ROI の大幅な向上を実感した理由でしょう。 そして 44% は 6 か月以内に成長が見られると考えています。

オンライン マーケティング活動の完全な概要

マーケティング担当者は意思決定を行う際にデータを活用します。 この状況では、あるプラットフォームから別のプラットフォームに移動して、次のステップに進むためのデータと洞察を収集するのは大変な作業です。

デジタル マーケティング分析プラットフォームはすべてのデータを統合し、さまざまなチャネルでのキャンペーンのパフォーマンスの完全なスナップショットを提供します。 一元化により、アクティビティによって生成されるデータの可能性を活用する際に、邪魔になるサイロがなくなります。

デジタル マーケティング分析で追跡する指標

デジタル マーケティング分析を開始する際には、多数の指標を追跡できます。 最も著名な指標が何を意味するのか、またそれらの指標の追跡が不可欠である理由を知ると、追跡すべき指標を選択するのに役立ちます。

ウェブトラフィック

名前が示すように、Web トラフィックは、特定の期間における Web サイトへのアクセスの合計数を示す Web サイト分析指標です。

Web トラフィックをチャネルごと (どの参照チャネルが最も多くのトラフィックを発生させるか) とデバイスごとのトラフィック (Web サイトが最も多くのトラフィックを取得するデバイスか) ごとに追跡し、さらに深く掘り下げて追跡することで、詳細な洞察を得ることができます。

Web トラフィックを促進することが目標の場合、この指標を追跡することでキャンペーンの成功を示すことができます。 さらに、チャネルごとにトラフィックを追跡すると、トラフィックが最も多いチャネルと最も少ないチャネルを特定できるため、それに応じて焦点を調整できます。

ウェブサイトの読み込み速度

Web サイトの読み込み速度は、ユーザーがクリックスルーして Web サイトが完全に読み込まれるまでにかかる時間を示します。 これは Web サイトの重要なパフォーマンス指標であり、Web サイトのユーザー エクスペリエンス (UX)を改善する必要があるかどうかを示す SEO 要素です。

直帰率

直帰率は、ページにアクセスしたものの、アクションを起こす前に撤退した人の割合を表します。 この指標も、Web サイトの UX を最適化するために重要です。

コンバージョン

コンバージョンは、Web サイト訪問者が望ましいアクションをとったときに発生します。 Web サイトに関して、コンバージョン率は Web サイトへの総訪問数に対して望ましいアクションをとった人の数を表します。

デジタル マーケティングの指標として測定すると、マーケティング メッセージが到達した人の数と比較して、マーケティング メッセージがコンバージョンに至った人の数を表すことがあります。 これは、キャンペーンがどの程度成功したかを判断するための究極の指標です。

トップのランディング ページ

Web サイトには複数のランディング ページがある場合があります。 どのページのパフォーマンスが優れているかを知ることは、トップのランディング ページを構成する要素を特定することにより、パフォーマンスの低いページを最適化し、向上させるのに役立ちます。

したがって、上位のランディング ページ指標はランディング ページのパフォーマンスを単純に表しているため、何がうまく機能し、何がうまく機能していないのかがわかります。

顧客層

顧客層には、年齢、所在地、性別、役職、収入、およびターゲット ユーザーに関するその他の情報が含まれます。 この指標は、見込み客をより深く理解し、ターゲットを絞ったキャンペーンを構築するのに役立ちます。

訪問者の頻度

訪問頻度は、Web サイトへの繰り返し訪問数と、Web サイト訪問者が特定の Web ページに複数回アクセスするかどうかを表します。

これは、Web ページに価値のあるコンテンツがあるかどうかを識別するのに役立ちます。 たとえば、Web ページへの繰り返し訪問数が多いということは、その Web ページに特定の閲覧者が興味を持つ情報が含まれている可能性があることを意味します。 より良い効果と結果を得るために、同様のコンテンツでこの視聴者をターゲットにすることができます。

ソーシャルメディア分析

ソーシャルメディア分析は独自の世界です。 これには、エンゲージメント、リーチ、いいね、シェア、視聴者数増加率などの指標が含まれます。これらの指標は、ソーシャル メディア マーケティング活動のパフォーマンスを追跡するのに役立ちます。

電子メールマーケティング分析

電子メール マーケティング分析でも、電子メールの開封率、クリックスルー率 (CTR)、購読解除率などの多くの指標がカバーされます。これらの分析は、電子メール マーケティング キャンペーンのパフォーマンスを理解するのに役立ちます。

クリックスルー率 (CTR)

CTR は、リンクをクリックした人の数と、そのリンクにアクセスした人の数を表します。 これにより、投稿やリンクが適切な視聴者に届いているかどうか、またはコンテンツをより魅力的なものに変更できるかどうかを判断できます。

たとえば、CTR が低い場合は、そのコンテンツがユーザーの興味を示さなかったか、クリックスルーするほどユーザーを惹きつけることができなかったことを示している可能性があります。

クリック単価 (CPC)

CPC は、誰かが広告をクリックしたときに支払う金額を示す広告指標です。 これは、広告費用を決定し、効率を高めるために最適化するのに役立ちます。

獲得単価（CPA）と顧客生涯価値（CLTV）

CPAは、特定の顧客を獲得するために費やした金額です。 これは、支出を抑制するために追跡する重要な指標です。 CPA は通常、CLTV などの別の指標と比較して測定した場合に最も価値があります。

CLTV は、顧客があなたのビジネスにどれだけの価値をもたらすかを決定します。 CPA は CLTV に対して測定され、顧客が獲得に費やした金額を返しているかどうかを判断します。

投資収益率 (ROI)

ROIを追跡しない人はいるでしょうか? ROI は、あなたの努力がどれだけの利益を生み出したか、そしてその利益に基づいてプロジェクトが追求する価値があるかどうかを決定します。 また、利益率を特定し、将来の計画に関する決定の指針にもなります。

デジタル マーケティング分析のベスト プラクティス

デジタル マーケティング分析がいかに重要であるかを理解しているにもかかわらず、真のデータドリブンな洞察を活用している企業はわずか 30%です。

以下に、始めるためのベスト プラクティスをいくつか示します。

目標を定義する

すべての努力を集中し、成功を測るための目標、目的を心に留めておく必要があります。 マーケティング活動で何を達成したいのかを決定します。 見込み客が増えるのか？ さらに売上が上がる？ ウェブトラフィックが増える? この目標は、どの指標を追跡するかを決定するのに役立ちます。

必ずSMART目標を設定してください。 これは、目標が賢明で、測定可能で、達成可能で、関連性があり、タイムリーである必要があることを意味します。

適切な指標を選択する

多くのマーケティング担当者は、情報が多すぎると圧倒されてしまいます。 選択するメトリクスに注意することで、これを回避できます。

できるだけ多くの KPI を追跡したいと思うかもしれません。 ただし、メトリクスのポートフォリオを多様化する前に、いくつかのメトリクスを厳選して追跡し、その数値を分析し、結果を推測し、結果を実装することが常に最善です。

デジタル マーケティング分析プラットフォームを選択する

マーケティング分析ソフトウェアは数多くあります。 必要な機能、既存のスキルセット、支払ってもよい価格を特定します。 次に、選択基準を満たすプラットフォームを選択します。

断片的なアプローチではなく、統合された戦略が必要です。 すべてのデジタル プラットフォームからデータを収集および分析し、それらを視覚的に快適でクリーンなレポートに表示するツールを 1 つ見つけてください。

結果を実装する

これまで読んできたデータ分析の利点はすべて、マーケティング担当者が調査結果を適切に実装できる場合にのみ現れます。 結果を追跡して測定するだけではありません。 学んだことを実践してキャンペーンを改善します。

また、指標を毎日追跡しますが、失望して戦略を再構築する前に、指標が反映されるまでキャンペーンに数日かかります。

データのセキュリティを確認する

デジタル マーケティング分析を行う際には、大量の機密データを扱うことになります。 したがって、データの盗難を防ぐために、最新のデータ セキュリティ標準を適用して技術スタックを最新の状態に保つ必要があります。

適切に使用するとより良い結果が保証されます

デジタル マーケティング分析には、関連データを収集および分析し、これらの結果を段階的に実装してマーケティング戦略を改善することが含まれます。 データ分析は、競争力を維持し、将来の課題に備えてビジネスをデジタル変革するための鍵となります。

目標を設定し、関連する指標を特定して追跡し、結果を実装することで、その結果を最大化できます。 最後に、データを扱うときはサイバー犯罪者の標的になる可能性が高いため、サイバーセキュリティを強化することを忘れないでください。

重要なデータ主導の意思決定を行うために、ビッグデータの歴史、種類、例について詳しく学びましょう。