データ分析は宝探し？データマーケティングの真実に迫る

ココラブログメンバーのメディアサービス事業部の和田です。

近年、ビッグデータが注目され、ビジネスの世界でデータ分析や統計の重要性がさらに高まっています。

低迷していたヤクルトスワローズが、ノムさんの“ID野球”で生まれ変わり、貧乏球団のアスレチックスがセイバー・メトリクスを使用して強力なチームを編成するなど、スポーツ界でもデータ分析を活かした取り組みが行われていることをご存知の方も多いと思います。

このように様々な分野で成果を上げているデータ分析ですが、ココラブルにはデータを扱うプロフェッショナル集団が存在します。
今回は、そんな情強が集うデータマーケティング室にインタビューを行いました。

データマーケティング室の頭脳

新しい概念のデータマーケティング

ーでは、データマーケティングという言葉の概念と、データマーケティング室の役割を教えてください。Wikipediaを調べたのですが、見つかりませんでした。

データマーケティングという言葉は一般的に使われているわけではありませんが、僕達はデータを分析するだけでなく、データを使ってその先にあるマーケティングまで踏み込みたいという思いでデータマーケティングという言葉を使っています。

ただ、それだと広すぎて曖昧なので、ココラブルの主軸であるWebに限定して説明しますね。

WebではPV※や、ユーザー数、クリック数、購入履歴などの多くのデータが残っています。

そのデータを、ツールを使って解析するとユーザーの動向が見えて来るので、効果が出そうな施策を提案してPVや売上の向上に繋げます。

日々更新しているサイトや、サービスの運用担当者では気付きにくい、好調、不調の原因となるポイントがあるのですが、そのポイントを見つけることがデータマーケティング室の役割ですね。

※PV＝ページビュー。ページが表示された回数を計測する、Webサイトの指標の一つ。

ここが違う！データマーケティング室のデータ分析

データマーケティング室メンバーの頭の中（想像図）

ーデータマーケティング室が、データ分析することのメリットを教えてください。「今どきデータ分析ぐらいやっとるわい！」っていう運用担当者もいますよね？

そうですね。今は解析ツールが良く出来ていますので、運用者も当然データ分析はしています。

ただ、深い分析を行うには、通常の解析ツールでは漏れてしまう部分や、膨大なデータ量を見る必要があります。

その時に、専用の解析プログラムの作成や、システムを構築して分析しています。統計の手法を駆使することもありますね。

そうやって分析すると、運用者が肌感覚で持っていた仮説、例えば、広告に赤を使った方がクリック良いような気がする、といった仮説への裏付けや、実は黒も効果が高い、といったお宝の発見をすることが出来ます。

ーかっこいいですね。流石、データマーケッター！　いや、データアナリストですか？ひょっとしてデータサイエンティスト？

このくだり要らなくないですか？（笑）　しいて言えば、データサイエンティストではあると思うんですが、肩書きは何でもいいので、自ら名乗ることはないと思います。

データを自在に操る姿は、マトリックスのネオを彷彿させる！？

大量のゴミからダイヤモンドを探す

ーでは、そのデータサイエンティストの面白さってなんですか？

データサイエンティストがどうかは分かりませんが、僕個人で言うと、データを分析することで、誰も気付いていないお宝を見つけることが面白いと感じますね。

お宝を見付けることによって、売上が2倍になったりもするのですが、そのお宝はしっかりとデータを分析して、考えた人にしか見付からない物なんですね。
例えて言うなら、大量のゴミから、ダイヤモンドを探す、みたいなことですかね。

ー大量のゴミから、ダイヤモンドを探す！かっこいいセリフが出ましたね！

いやいや（笑）でも、本当にそういうことをイメージしてやっていますね。
データマーケティングには宝探し的な面白さはありますが、当然、僕だけでは売上を上げることは出来ないんですね。

本当に価値のある提案をして、その提案を運用者にも価値を認めてもらい、実際に運用者に作業をしてもらって、結果を出す必要があります。

結果を出さないと、プロジェクトの中で真っ先に「アイツいらねーじゃん。」ってなると思うんですよ。なので、常に結果を出すということを念頭に置いていますね。

成功のカギはコミュニケーション

ーなるほど。でも、施策の価値を運用者や、実務者に理解してもらうことって難しそうですね。僕も運用をやっていたので、つい、その施策って意味あるの？とか、その施策はユーザーのためになるの？とか、言っちゃいますよね。

そうですね。当初は、認識のズレというか、上手く伝わらないこともありました。プロジェクトの施策を把握せず、数字だけ追ってもポイントを外してしまうんです。

例えば、ある期間だけPVが高いのに、コンバージョンレート※が際立って低かったとします。データだけ見れば、そのコンバージョンレートが低いことが問題点だと考えますが、実は、その期間は試験的に幅広い年齢層向けに広告を出していたから、コンバージョンレートが低いだけだったりします。

つまり、そのプロジェクトの細かい施策の情報と、施策の意図を理解していないと、数字の持つ意味が全く変わってきてしまうのです。

なので、今はプロジェクトのメンバーとして参加し、運用を一緒にやっていくようなスタイルで取り組むことが、勝ちパターンだと分かってきました。また、データ分析の価値を理解してもらえるように、伝え方を工夫したり、日々の運用に則った提案をするなど、担当者との連携も意識しています。

ーあとですね、数字が苦手だっていう人もいるじゃないですか。メリットを聞いていても、苦手だから否定的に捉えちゃうと思うんですよね。そういうちょっとデータ見るのが苦手だって人にアドバイスありますか？

そうですね。効果が上がった原因、問題の原因などを論理的に考えていく、普段から論理的な思考と広い視野を持つことが大事だとも思います。

僕個人の考えでは、苦手な人は自分1人で解決しようとはせずに、データ分析が得意な人とコミュニケーションを取って、連携していくことが良いのかなと。

逆に言えば、データ分析が得意な人はクリエイティブがダメだったりするわけですから。

それぞれの持ち味を生かすことが、プロジェクトの成功への近道だという気はしていますね。

データ分析が得意な人が身近にいないのであれば、使いやすい優秀なツールを利用した方が良いでしょう。

ツールのデータ共有や、データの見方などは、データマーケティング室でも情報提供出来る場を準備しています。

ーなるほど、それは素晴らしい取り組みですね。期待しています。

※コンバージョンレート＝ページの表示回数のうち、実際に成果に結びついた割合。CV(コンバージョン)÷PV（ページビュー）で計算する。