| この記事でわかること |
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「デジタルマーケティングの成果が数字に現れない」ということはありませんか？
施策を実行しているのに、何が効果的なのか見えずに悩む方は多いものです。
そこで、今回はデジタルマーケティングにおける分析の重要性と具体的な手法について解説します。
この記事を読めば、どのようなデータをどう分析すれば成果に直結するのかがわかるので、ぜひ最後まで読んで学んでください。
なぜデジタルマーケティングに「分析」が必要なのか
デジタルマーケティングの効果を最大限に引き出すためには、現状把握と改善に不可欠な「分析」が欠かせません。
以下では、ユーザー行動を可視化できる時代背景と、勘や経験に頼らない戦略構築の重要性について解説します。
リアルタイムでユーザーの行動が分かる時代
スマートフォンやインターネットの普及により、ユーザーの行動データはリアルタイムで取得できるようになりました。
どのページを閲覧したのか、何をクリックしたのか、カートに入れたけれど購入しなかったのか、こうした行動ログを分析することで、ユーザーが求めているものや離脱理由を明らかにできます。
これまでのアナログ調査では得られなかった「実データ」によって、実際の購買行動やサイト利用傾向を可視化でき、マーケティング施策の精度は格段に向上します。
また、Googleアナリティクスなどのツールを活用すれば、膨大なデータを容易に可視化し、施策ごとの効果検証も可能です。
このように、分析によってユーザー理解が深まることが、競合との差別化にもつながります。
勘や経験に頼らない戦略の構築
これまでのマーケティングでは「経験則」や「直感」に基づいた判断が中心でしたが、デジタル時代ではそれだけでは通用しません。
ユーザーのニーズや行動は日々変化し、感覚頼りの施策では成果が安定しないからです。
そこで重要になるのが、データに基づく意思決定です。
たとえば、属性データと行動データを掛け合わせて分析すれば、どの年齢層・地域のユーザーがどのようなタイミングで購買する傾向にあるかを明確にできます。
さらに、クロス集計分析やロジスティック回帰分析を活用することで、効果的な施策とそうでない施策を定量的に判断できるようになります。
このように、分析により施策のPDCAが迅速に回せるようになることで、再現性のある成果創出が可能になります。
分析は、マーケティングを属人的な作業から「科学的な戦略設計」へと進化させる鍵となるのです。
分析で活用すべき主要データ3選
デジタルマーケティングの分析では、どのデータを使うかが成果を大きく左右します。
ここでは、「属性データ」「行動データ」「購入データ」という3種類の主要データについて、それぞれの特長と活用法を詳しく解説します。
属性データ（年齢・性別・地域など）
属性データとは、ユーザーの基本的なプロフィール情報である「年齢」「性別」「居住地」「職業」などを指します。
このデータは、誰がサービスや商品に関心を持っているかを把握する起点となり、ターゲティングやペルソナ設計に欠かせません。
たとえば、自社ECサイトの購入者の多くが「30代女性・都市部在住」であれば、同じ属性を持つ新規ユーザーを狙った広告配信や商品提案が効果的といえます。
また、複数の属性を掛け合わせたクロス集計分析を行うことで、セグメントごとの違いがより明確になり、マーケティング戦略の精度が向上します。
さらに、属性データは一度集めれば長期的に活用可能な資産となるため、継続的な収集と更新が重要です。
顧客を理解するための「土台」として、最も基本かつ必須のデータといえるでしょう。
行動データ（閲覧・クリック・離脱）
行動データは、ユーザーがWebサイトやアプリ上で実際に取った行動を記録したものです。
具体的には「どのページを何回閲覧したか」「どこをクリックしたか」「どのタイミングで離脱したか」などが該当します。
このデータを活用することで、ユーザーの関心や購買意欲、離脱理由などを可視化できます。
たとえば、商品ページまで到達しているにも関わらず購入に至らないユーザーが多い場合は、決済ページや価格に課題がある可能性があります。
逆に、特定のコンテンツが長く閲覧されていれば、その内容はユーザーの関心を引いていると判断でき、類似コンテンツの拡充も検討材料となります。
リアルタイムで取得できるのも大きな利点で、PDCAサイクルを迅速に回すためには不可欠です。
定量データの中でも、改善施策に最も直結しやすいのがこの「行動データ」と言えるでしょう。
購入データ（購買履歴・タイミング）
購入データは、ユーザーが実際に何を、いつ、どのような状況で購入したのかを記録したデータです。
たとえば「キャンペーン中に購入した」「雨の日に売れた」「複数の商品をまとめ買いした」といった購買行動が、ユーザーごとに把握できます。
このデータを活用することで、アップセルやクロスセル施策の設計がしやすくなります。
たとえば、ある商品を購入したユーザーが高確率で別の商品も一緒に購入している傾向があれば、それを根拠にしたレコメンドが可能になります。
また、購買タイミングに合わせてリピート促進メールを配信したり、一定回数以上購入したユーザーに限定クーポンを提供したりといった施策にも活用できます。
天候や曜日、イベントといった外部要因と掛け合わせることで、より詳細な購買傾向を明らかにできるのも大きな特徴です。
購入データは、最もビジネス成果に直結するデータであり、分析精度を高めるための最重要情報源といえます。
よく使われるデータ分析手法とは？
デジタルマーケティングでは、目的に応じて適切な分析手法を選ぶことが重要です。
ここでは、実務でよく活用される4つの代表的な分析手法とその具体的な使い方について解説します。
クロス集計分析でターゲットの傾向を探る
クロス集計分析は、2つ以上の異なる属性データを掛け合わせて分析する手法です。
たとえば「性別×年齢層」「居住地×購入頻度」といった組み合わせでデータを整理することで、ターゲット層ごとの行動や傾向を視覚的に把握できます。
特に、ユーザーの属性ごとの反応の違いや満足度の差異など、単一の属性だけでは見えてこないインサイトを得られるのが特徴です。
また、マーケティング施策の前後でクロス集計を用いれば、施策ごとの効果をセグメント単位で検証でき、PDCAをより実用的に回すことが可能になります。
比較的シンプルでありながら、対象セグメントの理解を深めるのに最適な分析手法です。
ロジスティック回帰分析で意思決定を簡潔に
ロジスティック回帰分析は、ある要因が「結果につながるか否か」という2択の結果にどれほど影響しているかを可視化する手法です。
たとえば、「メールマガジンを開封した人は購買につながりやすいか」「キャンペーンページを訪れた人が実際に申し込んだか」など、Yes/Noで判断される行動結果の分析に適しています。
この手法を使えば、直感では判断しにくい要因の影響度を定量的に確認できるため、意思決定の根拠を明確にできます。
また、複数の変数を組み合わせて一つの判断に導くことができるため、複雑なマーケティング状況にも対応可能です。
分析結果が明確で理解しやすく、実務にすぐ活かせるのも大きな魅力です。
アソシエーション・バスケット分析の違いと活用法
アソシエーション分析とバスケット分析はいずれも「関連性」を分析する手法ですが、対象とするフェーズに違いがあります。
アソシエーション分析は「購入した商品AとBに関連性があるか」を調べ、バスケット分析は「カートに入れた段階の商品同士に関係があるか」を分析します。
たとえば、「ベビー用品を購入する人はお酒も買いやすい」といった意外な発見はアソシエーション分析の得意分野です。
一方、バスケット分析では、購入前の興味段階における関心の重なりを探り、レコメンド施策やクロスセル戦略に役立てることができます。
どちらも大量のデータを扱うため、仮説の設定や検証の視点が非常に重要です。
関連性を見極めて顧客行動の裏側を可視化し、売上拡大につなげるための重要な分析手法です。
因子分析でブランド構築の鍵を発見
因子分析は、複数の観測データから共通する背後の要因（＝因子）を抽出する手法です。
たとえば、サービス満足度に関する複数の設問（価格、品質、サポート対応など）から、ユーザーが真に重視している共通項を浮き彫りにできます。
これにより、ブランドの本質的な価値や、他社と差別化すべきポイントが明確になります。
また、マーケティング調査やブランディング戦略の設計時において、無数のデータの中から「本当に重要な指標」を抽出できるのが強みです。
ブランドのポジショニングを整理したり、ユーザーの信頼獲得に直結する施策を打つためには、因子分析による深掘りが欠かせません。
見えにくい顧客心理を解き明かし、マーケティング施策に論理的な裏付けを与える強力な武器となるでしょう。
顧客理解から始めるデジタル分析の考え方
効果的なデジタルマーケティングを実現するためには、顧客の本質的な理解が出発点になります。
ここではCustomer（顧客）を起点とした7C分析と、アナログ・デジタルの分析手法の違い、さらに実データを用いた顧客像の把握について解説します。
Customer（顧客）を起点に7C分析を活用
デジタルマーケティングの全体最適を目指すうえで活用したいのが、統合的な分析フレームワーク「7C（7Cs with D）」です。
なかでも出発点となる「Customer」は、顧客理解の深さがその後の戦略の質を決める最重要要素です。
例えば、「Channel（チャネル）」を考えるにしても、ターゲットがどの年代でどのデバイスを使うかがわからなければ効果的な導線は設計できません。
「Creative（クリエイティブ）」や「Communication（コミュニケーション）」も同様で、誰に向けて届けるかが明確になっていなければ、的外れなコンテンツになってしまいます。
「Customer」理解を起点に据えることで、他の要素との整合性が取れ、施策全体に一貫性が生まれるのです。
7Cの全体像を考慮しながら、まずは「誰に届けるのか」という視点で顧客像を明確にすることが成功の鍵となります。
アナログ手法とデジタル手法の違いとは？
顧客理解のための分析には、大きく分けてアナログ手法とデジタル手法があります。
アナログ手法では、アンケートやインタビューによる定性的・定量的な調査が主流です。
たとえば、紙やオンラインのアンケートを使ったペルソナ分析やロイヤルティ分析がその典型です。
ただし、これらは「サンプリングデータ」に基づくため、どうしても推測の域を出ません。
一方、デジタル手法は、顧客の実際の行動履歴やWeb上の動きをリアルタイムかつ全量で取得できる「アクチュアルデータ」に基づいています。
たとえば、Google AnalyticsやDMPツールを活用すれば、Webサイトの閲覧履歴や広告反応などの具体的な行動を数値で把握できます。
このように、アナログでは想定される「仮の姿」を見るのに対し、デジタルでは「実際の姿」を直接見ることができる点が、両者の最大の違いです。
アクチュアルデータで本当の姿を把握する
デジタル時代の顧客分析において最も価値があるのが、実際の行動に基づいた「アクチュアルデータ」です。
これは、アクセス履歴や購買履歴、滞在時間、クリック率など、実際のユーザー行動をリアルタイムで蓄積・活用するデータを指します。
従来の調査結果が仮説に過ぎなかったのに対して、アクチュアルデータは現実そのものを反映しているため、より高精度な分析が可能です。
さらに、1stパーティデータ（会員登録情報や購買履歴）に加え、3rdパーティデータ（外部の興味・関心情報）を掛け合わせることで、顧客像を多面的に可視化できます。
これにより、例えば「Aという商品を買った人は、平日夜にスマホから訪問している」など、具体的な行動傾向をつかむことが可能になります。
こうしたデータに基づいた顧客理解は、パーソナライズ施策やコンテンツ配信の最適化につながり、より高いエンゲージメントと成果を生み出します。
デジタルマーケティング分析のステップ
デジタルマーケティングで成果を出すには、闇雲に施策を打つのではなく、現状把握から課題抽出、効果測定というステップを踏むことが重要です。
以下では、3つのプロセスに分けて具体的な分析手法と進め方を解説します。
①現状把握｜チャネル別・RFMなどで全体像を掴む
マーケティング施策を最適化するためには、まず現状の正確な把握が欠かせません。
その際に有効なのが、チャネル別分析やRFM分析です。
チャネル別分析では、Webサイト・SNS・広告などの各チャネルがどれだけの流入やコンバージョンを生んでいるかを可視化できます。
これにより、リソース配分の適正化や効果的なチャネルの見極めが可能になります。
一方、RFM分析（Recency＝最終購入日、Frequency＝購入頻度、Monetary＝購入金額）は、顧客の購買行動を3つの軸でスコアリングし、ロイヤル顧客や離反予備軍を特定するのに役立ちます。
このように現状把握の段階では、「どの施策が効いているのか」「どの顧客が価値が高いのか」といった全体像を把握し、次に取るべきアクションの土台をつくることが目的となります。
②課題抽出｜仮説検証による改善ポイントの洗い出し
現状把握のデータをもとに次に行うべきは、具体的な課題の抽出です。
このステップでは、現状のボトルネックを探し、改善の仮説を立てることが求められます。
たとえば「離脱率が高いランディングページがある」というデータがあれば、「ファーストビューの訴求が弱いのでは？」と仮説を立て、ABテストで検証する、といった具合です。
課題抽出は、データをただ眺めるのではなく、「なぜこの数値になっているのか？」という問いを持ち、仮説思考で掘り下げることが重要です。
また、課題は1つではない場合が多いため、インパクトと改善可能性の観点から優先順位をつけて取り組むことがポイントです。
このように、仮説と検証を繰り返すことで、分析に基づいた改善サイクルが実現できます。
③効果測定｜PDCAを回し続ける仕組みづくり
最後のステップは、施策の効果を定期的に測定し、その結果を次の施策に活かす「PDCAサイクル」の実行です。
施策の実施だけで満足するのではなく、「本当に成果が出たのか？」を検証する仕組みがなければ、成長は止まってしまいます。
たとえば広告のクリック率やコンバージョン率、CV後のLTVなど、KPIをあらかじめ設定し、週次や月次で効果を振り返る体制をつくることが大切です。
加えて、Googleアナリティクスやヒートマップツール、MAツールなどを活用すれば、効果の可視化と改善点の発見がスムーズに進みます。
また、効果測定は「成功・失敗」を判断するだけでなく、「次はどうすべきか？」という視点を持つことが本質です。
PDCAを常に回し続ける文化を根付かせることで、デジタルマーケティングは継続的に進化していきます。
ツール連携で分析の精度をさらに高める
分析精度を高めるためには、単体のデータではなく複数のツールを連携させて情報を統合し、立体的なインサイトを得ることが重要です。
DMP、MA、GA4といった代表的なツールの活用とデータ統合について詳しく解説します。
DMP・MA・GA4などの活用法
デジタルマーケティングにおいてデータの取得・蓄積・分析を効率化するには、DMP（データマネジメントプラットフォーム）、MA（マーケティングオートメーション）、GA4（Google Analytics 4）といったツールの導入が不可欠です。
DMPは、オンライン・オフラインを問わず多様なデータを一元管理し、ユーザーごとの詳細なプロファイルを構築できます。
一方、MAはユーザーの行動データや属性に基づき、自動で最適なタイミング・内容でのアプローチを実行します。
GA4は、従来のセッションベースではなくイベントベースでデータを収集し、より柔軟かつ詳細な行動分析が可能です。
これらのツールを組み合わせることで、ユーザーの「誰が・いつ・どこで・何をしたか」という行動の全体像が見え、より的確な分析ができるようになります。
マーケティング施策へのデータ統合
複数のツールを導入しても、それぞれが孤立していては効果的な分析や施策にはつながりません。
重要なのは、DMPやGA4などで得た情報を、MAツールや広告プラットフォームに連携し、一貫性のあるマーケティングアクションへと結びつけることです。
たとえば、DMPでセグメント化された高LTV顧客群のデータを用いて、MAで個別最適化されたメールを配信したり、広告配信プラットフォームに連携して、見込み度の高いユーザーだけにターゲティングを行ったりする施策が可能です。
さらに、施策結果をGA4などの分析ツールで定量的に測定し、PDCAを高速で回すサイクルを構築することで、施策ごとの成果を明確に可視化できます。
ツール間の連携によってマーケティング施策の精度は飛躍的に高まり、従来の属人的な判断では得られない戦略的な意思決定が実現します。
まとめ
今回の記事では、デジタルマーケティングの分析について解説しました。
分析は一度きりで終わらせず、継続的に行動と改善を繰り返すことが成果につながります。
当社は今回解説したようにデジタルマーケティングに関する情報を発信していますが、個別でデジタルマーケティングに関する相談を承っています。
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