【データドリブン経営】データ分析とマーケティング

データ分析とマーケティング

　データ分析を活用したマーケティングの手法として以下のような手法がありえます、

ポジショニングと独自価値

（１） 目指す企業・商品のイメージ、価値観を決めましょう（ユーザーベネフィット）。
（２） 競合を分析して、差別化要素として、トップを取れる約束ごとを見つけます。
（３） 例えば、「使いやすい。」「おしゃれ。」「コスパがいい。」がありえます、
（４） 顧客を明確化し、その顧客にとって、競合他社の商品と比べて当社の商品を選んでくれる理由を言葉にしていきます。このためには、自社（商品）の強み、競合他社（の商品）、顧客の明確化が不可欠です。
（５）これを独自価値と以下、呼びます。

ブランド指標

（１）独自価値を、要素に分けてブランド指標を作ります。
（２）ブランド指標としては、以下の４つの要素が特に重要だと言われています。

親しみやすさ
　高級品の場合には、一般の顧客からは距離があると見られかねません。これを近づける戦略が必要です。

好感度
　その商品がどれくらい好きか。
　例えば、多少高くても購入しますか、という質問が考えられます。

意味性
　その商品を買う理由を語れるか。
　ベンツを購入して、成功の象徴を示すなどの心理があります。
　例えば、かっこいい、クールという評価がもらえるかです。

独自性
　差別化要素があるか。

（３）独自価値を、要素に分けてブランド指標を作ります。

接客は親切だったか。（好感度）
説明は丁寧であったか。（好感度）
他社と比べて使いやすいか。（差別化）
他社と比べて安いか。（好感度）

ブランド指標をKPIとする。

（１） ブランド指標の合計得点を、社内の基準（KPI）にします。
（２） 売上（データ）を直接の目標とはしません。 売上（データ）を目標とすると、成功事例をなぞることになりかねません。そうなると、差別化要素となりえない。
（３） 「商品開発であれば、１０ポイント以上を獲得することが商品化の基準である」という使い方が考えられます。

施策を仕組み化する。

（１） ブランド戦略には、一貫性と継続性が必要です。
（２） ブランド指標を使って、コンセプトの一貫性を保ちます。
（３） 継続させるためには、施策を仕組み化させることが必要です。
（４） ブランド指標を使って、あやゆる物事の判断基準とする（ルール化）することもその一つです。
（５） うまくいった施策について、共通点を探した検討が必要です。マニュアルの作成や、成功体験の検証、共有を行います。
（６） ルール化を進めましょう。

ブランド指標と、売上データとの相関関係を検証する

（１） ブランド指標と売上の関係を分析します。
（２） 各数字のグラフ化、回帰分析、AIによる機械学習などが考えられます。
（３） マーケティングの目的は利益の確保であり、マーケティング活動と利益の関係を明確化させます。

参考
　ハーバードビジネスレビュー２０２４年１月号２０頁以下
　ハーバードビジネスレビュー２０２４年１月号４４頁以下