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デジタルマーケティングの世界で
マーケターが知っておきたいデータ・プレパレーションとは

マーケティング領域で進むデジタル化によって、マーケターの世界はデータであふれるようになりました。


MA(マーケティング・オートメーション)に代表されるように、あらゆるアクティビティがデジタル化されると、次に問われるのは、デジタル化されたデータの使い方です。マーケターのクリエイティブな発想をもとに、データを使ってアイデアや仮説を瞬時に検証し、測定していくためには、どのような手段があるのでしょうか。


マーケターがデータを扱う手段には、これまで主に次の3つがありました。


 1) Excelの達人が関数を使いこなして、自分でデータを作り込む
 2) IT部門や情報システム会社に外注する
 3) Excelに苦戦しながら、手作業と目検を繰り返してデータを作る


割合としては、1)はごく少数に限られ、2)は費用や時間がかかるためいつも使える手段にはなり得ず、大多数のマーケターは3)の方法で何とかやってきた、というのが実情に近いかと思います。


しかし、今後ますますデータの量と種類は増えていきます。これまでの手段やツール、そしてリソースにも限界があるとすれば、いずれ競合企業の優れたマーケティングに追いつけなくなったり、自社が目指すマーケティングの成功から遠いてしまうかもしれません。

データサイエンティストでさえ手を焼く「データ準備」

マーケティングデータを扱う場面で、次のような苦労を経験されたことはありませんか?

 ・データを複数のシステムから探しては抽出し、集約するのに時間がかかる。
 ・2つのファイルをメールアドレスでつなぎあわせたいが、つなぎかたがわからない。
 ・電話番号などに含まれる「-(ハイフン)」や「 (スペース」」の表記を揃えるのに時間がかかる。
 ・データの値を分類したり、ラベルを付けたり、フラグを付ける作業に労力がかかる。
 ・キャンペーンを実施するたびに、同じようなデータ加工を繰り返している。

このような苦労は、実はマーケティングの現場だけに見られるものではありません。

「データサイエンティストが最も楽しめない業務は?」というアンケートの上位3つには『データクレンジング、ラベル付け、データ収集』が挙げられており、専門家であるデータサイエンティストでさえも、これらの作業に手を焼いていることがわかります。

しかし、これらの作業を経なければ、その後の分析へと進めないため、データ準備の生産性を上げることが大きな課題となっています。データが経営資源になるにつれて、今までは当たり前のように多くの時間が費やされてきた、データを活用するための「事前のデータ準備」がクローズアップされているのです。

データ準備の手間をカットし、デジタルマーケティングを進める手段が「データ・プレパレーション」

データにまつわる課題は、「データ・プレパレーション」という新しい手段で解決することができます。
ExcelやAccess、SQL、R、Pythonなどで作り込んでいたデータをもっと簡単な操作で、それもAIによるレコメンドを受けながら最適な手順と最短のルートで進めていけるのが、アシストが提案する「Paxata(パクサタ)」です。

Paxataでマーケティングのデータを簡単に扱う方法

マーケターがよく取り扱うデータを例に、Paxataでの準備方法をご紹介していきます。

(1) メールアドレスをもとに、2つのデータをつなぎあわせる

コネクションの選択

突合やつきあわせ、結合、ジョイン、ルックアップ、マッチングなどと呼ばれる、2つのデータをつなぎあわせて1つにまとめる加工は、もっとも代表的なデータ準備です。

上の画面では、トランザクションデータとマスターデータの2つのデータをPaxataが読み込み、2つのデータに共通する値を自動的に検出しています。マッチングの度合いがパーセントで表示されるため、これを参考にキーにする値を選ぶだけで、縦にも横にも瞬時にデータを結合できます。

マーケティング業務では、たとえば、ダイレクトメールの配信リストと購買履歴をつきあわせてメールからの購買行動を測定したり、イベントで獲得した名刺リストと受注情報をつきあわせて出展の投資対効果を測るような場面で便利に使えます。


(2)ゆらぎを検出して、名寄せやクレンジングの精度を上げる

顧客の会社名の名寄せ


同じ企業の社名であっても、表記が異なる値がいくつも含まれていることがあります。
Paxataはデータを読み込むと、データを自動的にグルーピングして、この値とこの値は同じ意味をもつデータとしてまとめられるのでは?という提案をしてくれます。揃えたい値を選択するだけで、瞬時に一括変換されますので、ゆらぎや不整合をあっというまに解消して名寄せやクレンジングを完了できます。


(3)機械的なデータを意味のあるデータに

ひとつの値を5項目に分割


アクセスログのようなログデータを扱う場合、機械的に綴られた値はひと目では意味を判別できないことがあります。
上の画面では、キャンペーンコードとして記録されている値を「_(アンダーバー)」で区切って、5項目に分割しています。分割した値には、「年度」から「キャンペーン名」までの新しい項目名を割り振ることで、意味のあるデータとして集計や分析に活用していけます。

【事例】米国マクドナルド社でのデータ・プレパレーション

米国で最大規模のハンバーガーチェーンを展開している、マクドナルド社の事例をご紹介します。

マクドナルドでは、スマホアプリやSNSなど複数のチャネルで、クーポンを使ったキャンペーンを実施しており、クーポンの利用履歴はチャネルごとにたまっていくため、クーポン利用者の属性や傾向の全体把握にかなりの手間がかかっていたそうです。

そこでマーケティング部門でPaxataを導入したところ、マーケターが自力で、すべてのチャネルにたまった膨大なデータを統合し、顧客マスタとつきあわせて、分析に使えるようになりました。以前はキャンペーン終了後に数週間かけてデータを作っていましたが、Paxata導入後は、キャンペーン期間中に即座にクーポンの利用状況を分析して、消費者ごとに最適なクーポンを配信して来店を促し、カスタマーエクスペリエンスの向上につなげられるようになりました。

データをどう使うかはマーケターの腕の見せ所といえますが、消費者の属性や嗜好、地域特性などをもとに、きめ細やかにセグメンテーションし、ターゲットごとにメッセージを打ち分けていくマーケティングを短期間で実現できた事例といえるでしょう。

これからは「セルフサービス型のデータ・プレパレーション」へ

マーケターが必要なデータは、マーケターが自分で準備する。
これからは「セルフサービス型のデータ・プレパレーション」へ

マーケターが自分で自由にデータを扱えるようになると、これまでは白黒にしか見えなかったデータが、色彩にあふれた意味をもつデータとして見えてきます。組み合わせたり、重ねたり、配合を変えたりすれば、新しい輪郭が浮かび上がったり、思いもかけない光が差し込んでくるかもしれません。

マクドナルド社の事例のように、マーケターがデータ・プレパレーションを手段として持てるようになると、その効果はマーケター個人の作業効率の向上にとどまらず、カスタマーエクスペリエンスやエンゲージメント、顧客満足度の向上へとつながっていきます。またマーケティング組織においては、施策のモニタリングや効果測定がデータに基づくことで、最適なマーケティング指標の設定や予算の策定、意思決定など、データドリブンなマーケティング組織にも貢献します。

デジタルマーケティングが進み、次はデータの活用が課題になっているというマーケティング部門の方は、ぜひアシストにご相談ください。マーケターが自在にデータを扱うための手段についてご提案させていただきます。

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ハンズオンセミナーでは、上記でご紹介した3つの例をはじめ、マーケティング業務を想定したデータ加工をPaxataで進めていきます。
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