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Webビジネス戦略レビュー

WEB BUISINESS STRATEGY REVIEW


インターネットビジネスを始める前に知っておきたい10の法則
7.Webデータ解析で投資対効果を最適化する

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筆者近影

宮崎 晴人(ハルデザインコンサルティング株式会社 取締役会長)

2013/04/16

ソフトバンクは「頭を使っている」と言います。
2013年4月9日の「Oracle CloudWorld Tokyo」。基調講演を行った孫正義氏は、ソフトバンクが進めているビッグデータの活用法を披露しました。「少ない設備投資金額で、より大きな効果が得られる」ビッグデータ分析によって、投資対効果の最適化が可能になると話しています。
今や、クラウドやビッグデータは時代のキーワードですが、Webの世界で何らかのビジネスを展開する以上、Webデータ解析による科学的検証をせずに事業が成り立つことはありません。なぜなら、多くのプレーヤーが、ソフトバンク同様に夢中になってデータ解析を行い、ライバルよりも一歩でも二歩でも、先に潜在顧客に近づこうと日々狙っているからです。
もし、あなたのビジネスが、真面目にデータ解析を行っていないのであれば、時間の問題であなたの顧客は、ライバルの手に落ちることになります。それほどデータ解析は、今日のビジネスにとって重要なファクターなのです。

まず、今回は基本的なWebデータ解析のお話をしましょう。
Webデータ解析には、アクセス系の解析と、顧客系の解析、2種類があります。

アクセス系の解析とは、主にWebサイトに属するデータを解析します。
訪問者数やコンバージョン数が、主要な指数ですが、細かく分析することで、サイト構成やWebマーケティングの最適化に役立てることができます。
例えば、簡単な分析方法では、「どのようなキーワードでWebサイトに来ているか?」を調べることで、ユーザが検索している言葉を把握し、そのテーマに関するコンテンツを拡充すれば訪問者数は増えますし、そのテーマに関するサービスを拡充すればコンバージョン数も増えることになります。
また、「どのコンテンツが最も訪問者数が多いか?」を分析すれば、ユーザが好むコンテンツの傾向が分かりますので、そのコンテンツを拡充すれば、訪問者が集まりますし、また、サービスを作ればコンバージョンも期待できます。
このように、従来は企業が売りたいものをWebサイトで一方的にアピールしていましたが、実は、ユーザが望むことをコンテンツ化することで、科学的に業績を伸ばすことができます。その他、CVR、CPA、CTRなどの指標を、コンテンツ別、商品別、ユーザ別で分析することで、少なくともWebサイトの最適化は可能になります。

次に、顧客系の分析です。
先のソフトバンクのビッグデータ活用例では、Yahoo! JAPANユーザの行動履歴を収集し、もうすぐ機種買い替えのタイミングにあるドコモユーザーを狙って、キャンペーンやクーポンの情報を表示させる戦略を行っています。これは顧客の行動を分析して、マーケティング効率を高める方法です。
ソフトバンクのように、1,000社近いグループ会社があれば、いかようにも潜在顧客のデータが入手できますが、普通の企業では、従来からあるCRM系の分析に加えて、RFM分析を使うことになります。
RFM分析とは、顧客行動を「購買日(Recency)」「購買頻度(Frequency)」「累計購買金額(Monetary)」の3つの視点から分類し、格付けを行う分析です。これは「最近購入したユーザは、またすぐに購入しやすい」「良く買うユーザは、引き続きまた買いやすい」「購入金額が大きい顧客は、引き続き購入しやすい」という顧客の特性を活かした分析方法です。この3つの視点から顧客を格付けし、自社のビジネスに最適な顧客特性を割り出し、そこに集中的なマーケティングを行うことで、投資対効果を高めます。
RFM分析は『購入のタイミング』を計る分析なので、Webビジネスの場合は、これに「商品カテゴリー」を加えて分析を行います。

このように、科学的検証を軸にマーケティング戦略を立てることで、より確実なビジネスが展開できます。
アメリカの企業では、役員会議における8割の話が、データに関する議論だと言います。そのことを考えれば、Webビジネスを洗練されるには、10割がデータの議論であって、何ら不思議ではありません。

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