DATA MARKETING
データマーケティング

【事例集】なぜ、データマーケティングを導入したのか?

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【事例集】なぜ、データマーケティングを導入したのか?

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要約:データマーケティングを導入した理由4選

お客さまの感情的満足の把握:昨今のIT技術の革新による、顧客ニーズの多様化もあり、CRM管理システムだけではお客様の感情的満足は可視化しにくくなり「なぜ、自社を選らんでくださるのか?」がわからなかったため。※詳細:株式会社タカギ】CDP構築から顧客満足度要因の特定。そして、次のフェーズへ。

「お客さまの本音」を知るため:直接ユーザーにインタビューをしても、関係者が聞くのだと「それ、本音?」と思うことが多々あった。また、どの購買層の意見であるかの目利きができず偏った意見になりがちだったため「お客さまの本音」を知るため。※詳細:【株式会社BANDAI SPIRITS】“一番くじ”のデータマーケティング。なぜ、本音を読み取れたのか?

効果測定と改善:イベントを企画、運営しているなかで、過去の運営実績において「なぜ、多くのお客様にご来場いただけたのか?なぜ、ご満足いただけたのか?」という要因の部分が企画者側からの意見や理解にとどまり、客観性がなかったため。※詳細:【株式会社バンダイナムコアミューズメント】“定量と定性”調査をワンストップで行うメリットとは?

データによるコンテンツ強化と集客:デジタルの変化によってデータがわかるようになり、データを正確に分析していけばコンテンツをよりよくできると考えた。またユーザーと最適なコミュニケーションをとり、さらにユーザーを増やすことができると考えたため。【株式会社エフエム東京】データマーケティング導入から4年…その成果とは?

※関連資料:インサイトの見つけ方

導入文:様々な課題背景

「データを活用した顧客理解が重要であると認識はしているものの、実行に移せていない。」「そもそも、実行までのステップが見えない。」

このようなご意見を、WOWOWコミュニケーションズは多く頂いてきました。

何から始めたらいいのかわからない状態から、今ではCDP(カスタマーデータプラットフォーム)を活用し、細かな因子とLTV公式によって顧客理解を深めた事例は多々あります。

今回は、下記4社が「なぜ、データマーケティングを導入したのか?」をテーマに、導入の背景をご紹介。

  • 製造販売業界事例 | 株式会社タカギ 様
  • アミューズメント業界事例 | 株式会社BANDAI SPIRITS 様
  • アミューズメント業界事例 | 株式会社バンダイナムコアミューズメント 様
  • メディア業界事例 | 株式会社エフエム東京 様

「データはあるが、どのようにデータマーケティングを始めたらいいのかわからない。」「ひいては、何をゴールにすべきかわからない。」など、これからデータマーケティングを始めたい方々の参考になる事例です。

>>WOWOWコミュニケーションズの事例はこちら

製造販売業界事例 | 株式会社タカギ

浄水器事業、散水事業、そして金型事業を展開している株式会社タカギ

2019年より、WOWOWコミュニケーションズと共に顧客ロイヤリティ創出を目的としたデータマーケティング、そして、CDP(カスタマーデータプラットフォーム)導入のプロジェクトを進めてきました。

なぜ、データマーケティングを導入したのか?

━━━データマーケティングの導入に至る背景や課題などについて教えてください。

契約から日々のお困りごとに関するお問い合わせの内容、アフターサービス内容、解約理由に至るまで、CRM管理システムで一元化されていることが弊社の強みです。

しかし、昨今のIT技術の革新による、顧客ニーズの多様化もあり、CRM管理システムだけではお客様の感情的満足は可視化しにくくなっています。

「お客様はなぜ、他社ではなくタカギの商品を選んだのか?」
「お客様はなぜ、タカギの商品を利用し続けてくれているのか?」
「お客様はなぜ、解約という選択肢を選んだのか?」

まず“お客様を知る”ことが解決したい課題でした。

施策判断基準ロイヤリティを高める顧客価値の5段階構造

━━━2019年よりデータマーケティングを始められましたが、当時はどのような状況でしたか?

当時、生涯顧客価値KPI化を見据えて、販促費だけでなく、顧客維持コストも見直す必要があるのでは・・・と考え始めたものの、LTV(=生涯顧客価値)の計算式を定める際、経営管理や色々な部署と相談をしたのですが、答えは出ない。

どのように計算、ひいては考えていけばいいのか…このような時、WOWOWコミュニケーションズに相談し、下記のステップで進めて頂きました。

1.LTVの定義
2.CDP構築
3.顧客満足度調査の実施
4.顧客満足度因子/不満足度因子の特定
5.データドリブンからの施策立案
6.ITデータとCRMの統合化
7.マーケティングオートメーション

当初は、WOWOWコミュニケーションズの得意分野であるLTVの定義、CDP構築のみ、ご支援いただく予定でした。

しかし、協議する中でCRM管理システムのデータだけでは、マーケティングを効果的に行うには、不十分だと判明。

顧客満足度因子/不満足度因子の特定まで、ご支援いただき、その結果、お客様が永くタカギ商品をご利用し続けている理由は、下記の因子による因果関係だと判明しました。

定期的に届く満足 + 味 + 安全 + サービス の満足度が継続利用の因子
体感 + 交換時期の理解 + 交換忘れ防止 の行動が継続利用の因子

このような因子の関係より、施策の方向性が決定したことを覚えています。準備と提案が、弊社の施策に生きています。
なおかつ、夢物語は決して語らないので、着実に施策が進んでいます。

>>株式会社タカギの導入事例インタビューはこちら

株式会社タカギ】CDP構築から顧客満足度要因の特定。そして、次のフェーズへ。

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アミューズメント業界事例 | 株式会社BANDAI SPIRITS

プラモデル、コレクターズトイ、キャラクターくじ、アミューズメント専用景品などの「SPIRITS(魂)」を込めた商品・サービスをグローバルに展開している株式会社BANDAI SPIRITS

中でも人気商材の一つ、ハズレなしのキャラクターくじである“一番くじ”。

販促の裏側では、WOWOWコミュニケーションズのデータマーケティングによる緻密な分析が行われています。

なぜ、データマーケティングを導入したのか?

━━━ユーザーの声は以前どのように収集されていましたか?

“一番くじ”を販売しているお店にいって、お客様に直接インタビューしていました。

また商品企画側でも昔は会員の方にお声がけし、直接ユーザーへお話を伺ったりもしていましたね。しかし、関係者が聞くのだと「それ、本音?」と思うことが多々ありました。

また、どの購買層の意見であるかの目利きができず偏った意見になりがちでした。

「継続購入いただいている方」「意向はあるが購入いただけなかった方」「卒業してしまった方」など、幅広くネガティブな声も含めて忌憚のない意見が知りたいと思っていました。

なぜなら当時、“一番くじ”の販売数があまりよくなかったので、不調の要因を知る必要がありました。

現在購入してくださっている方のデータを見るだけでなく、買わなくなった方のデータも見なければと、課題を感じていました。双方の理由を、データとしてどう集めるかが大事かと。

WOWOWコミュニケーションズにお願いしたアンケート、データ取得、そして分析によって、方向性をガラッと変えました。

ライト層向けの商品については、1-2回購入してくださる方をどれだけ増やせるかに戦略を変えました。

ライト層、ひいてはマス向け(ファンになりたての方)に変えることで数字が非常に伸びました。コンビニでの売上も伸びましたね。

━━━現在は、データをどのように活用し、意思決定されていますか?

販売が鈍い時はお客さまの意見を聞いて、改善しています。今はいただいたデータを元に答え合わせをしている感覚です。

以前は「データAとBを比べて、Aが人気だからAでいこう!」といった意思決定でした。今では「これが人気だと思う。データでも人気と証明されている」といった仮説を確信に近づけるような使い方です。

社内にノウハウがたまってきた結果、このような判断ができているかもしれません。

>>株式会社BANDAI SPIRITSの導入事例インタビューはこちら

【株式会社BANDAI SPIRITS】“一番くじ”のデータマーケティング。なぜ、本音を読み取れたのか?

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③アミューズメント業界事例 | 株式会社バンダイナムコアミューズメント

アミューズメント機器の企画・販売、ゲームセンターやテーマパーク等のアミューズメント事業を運営する株式会社バンダイナムコアミューズメント

今回、WOWOWコミュニケーションズのデータマーケティングサービスより、定量調査および定性調査を導入しました。

計2回に渡る定量・定性調査の裏側について、伺いました。

なぜ、データマーケティングを導入したのか?

━━━ユーザー調査の実施背景を教えてください。

弊社ではアニメやゲームキャラクターなどのIP(知的財産)を用いたイベントを企画、運営しています。

過去の運営実績において「なぜ、多くのお客様にご来場いただけたのか?なぜ、ご満足いただけたのか?」という要因の部分が企画者側からの意見や理解にとどまっていました。

例えば過去の成功イベントの振り返りでは、企画そのものの話が結構多く客観的なお客様の情報が必要な状態です。

この施設に来てくださるお客様が感じる様々な事柄といったインサイト”を深掘りする必要がある、という課題を抱えており、それを明らかにするために、調査を依頼しました。

━━━1回目、2回目と調査を繰り返してみて御社内への影響度はいかがでしたか?

最初の調査結果が出たときは「なんでこういう結果なんだろう?」と、調査結果を様々な解釈で読み解くところから始まり、数年かかってようやく成功事例も出てきて「調査はやった方がいいよね」と、メンバーからも声があがるようになりました。

今回の調査結果の内容を踏まえて、イベントや施策にも展開できればと考えています。

さらにお願いしているような調査を積み上げれば、今以上に「もっとこういうことも知りたい」といった雰囲気になり、調査の切り口が増えると、施策の精度も上がります。

これは我々にとっても喜ばしいことです。

特に、施策を実施する上で“共通して押さえなければいけないポイント”が、今回の調査で見えました。これにより、施策の成功確度や、今後の調査の精度に大きく寄与しています。 施策の成功確度向上に寄与しているのは間違いないです。

>>株式会社バンダイナムコアミューズメントの導入事例インタビューはこちら

【株式会社バンダイナムコアミューズメント】“定量と定性”調査をワンストップで行うメリットとは?

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④メディア業界事例 | 株式会社エフエム東京

エフエム東京は、ラジオを通じて全国38ヶ所にTOKYO FMを配信するオーディオコンテンツ事業者です。最近では、インターネットを通じた全国配信や番組発イベント企画など新しいことにも次々に挑戦しています。

2023年10月には首都圏ラジオ聴取率調査で10期連続首位と新しい記録を打ち立てたばかり。その大躍進には制作現場における急速なDX化も一役買っています。

2019年8月。WOWOWコミュニケーションズと共にradikoのデータを活用したデータマーケティングを開始しました。

それから、4年。

KPIツリーの生成、広告効果の証明、そしてオープンイノベーション…様々な取り組みを二人三脚で組み立ててきました。

なぜ、データマーケティングを導入したのか?

━━━データマーケティングを導入されたのが4年前の2019年8月。当時、なぜ導入されたのでしょうか?

嶋氏

2019年当時、デジタル戦略局という社内のデジタル化を推進する局ができたのがきっかけです。「何をすべきか?」を議論する中で、2つの推進すべき点が決まりました。

1つは、収益を上げるための事業の推進。そしてもう1つは、データマーケティングの推進でした。この2つの推進すべき点については、当時radikoでラジオを聴く人が増えてきている中で「radikoのデータを活用すれば、様々なことがわかるのではないだろうか?」と考えていました。

従来、ビデオリサーチ社によるラジオの*聴取率調査は2ヶ月に1回の頻度で実施されており、そのペースでしかラジオ聴取のデータが取得できませんでした。

radikoの登場によって毎分の聴取データがわかるようになったので、radikoデータを正確に分析していけば番組をより良くできる。またリスナーと最適なコミュニケーションをとり、さらにリスナーを増やすことができると考えました。

同時にラジオ広告の価値の証明をデータを活用して行うことで、「スポンサー様にも広告の価値をきちんと証明できるのではないか?」とも考えていました。

このような背景からデータマーケティングについてWOWOWコミュニケーションズさんに相談しました。

━━━データマーケティング導入当初、苦労されたことは?

岩井氏

「ラジオの生番組のKPIを何に設定するか?」。これを決めるのに、非常に苦労しました。

私自身学問としてのマーケティングはもちろん、入社以来ビデオリサーチのデータ分析をはじめ、ラジオに関するリサーチには多く携わってきたので、理論面でも実践面でも番組の分析のためにどのようなデータがあって、どう可視化できれば番組制作者の役立つものになるかということについてもおおよその理解はありました。

しかしデータマーケティングは全くの別物。またラジオ業界ではデータマーケティングを基に番組のPDCAを回している前例がなかったため全てが手探りでした。

まず最初にWOWOWさんが使っているKPIツリーを見せていただきましたが、当時は「こんな複雑なものを作らないといけないのか…」と思いましたね。

しかもWOWOWさんの場合はサブスクリプションなので入退会の人数含め目標も明確な上、会員IDに紐づいたデモグラフィックも効果的に作用しているように見えました。

一方radiko社から送られてくる当社データにはIDが割り振られていなかったため、リスナーのペルソナを推測するための各種データの紐づけからのスタートでした。

そもそも、ラジオ番組は様々な変動要素で成り立っています。

特に私が分析対象に定めたラジオ番組の生放送は、テーマ、パーソナリティ、ゲスト、音楽、その日の天候、その日のニュース…などなど。全てを数字で表現しなくてはなりませんし「どの要素を用いて、どのように重要指標として定めるべきか?」について非常に苦労しました。

>>株式会社エフエム東京の導入事例インタビューはこちら

【株式会社エフエム東京】データマーケティング導入から4年…その成果とは?
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この記事を書いた人

山城 郁子

旅行会社から転職し、2019年にWOWOWコミュニケーションズに入社。WOWOWにてWebメディア、SNS運用、イベント企画などの幅広い業務を経験。現在はWOWOWで得たノウハウを活かし、BtoBのマーケティング活動を推進中。

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