Cross Marketing Cross Marketing

ログインログイン

調査相談調査相談

お見積もり依頼お見積もり

資料請求資料請求

お問い合わせお問い
合わせ

フリーダイヤルでのお問い合わせ

受付時間 平日9:30 - 18:30

0120-198-022
※モニター様からのお電話でのお問い合わせは受け付けておりません。
アンケートに関するお問い合わせは、お問い合わせフォームもしくはご登録のサイトまでご連絡ください。

検索検索

Data Marketing

データマーケコラム
データマーケティングコラム

データマーケティングとは、経営・マーケティングの意思決定を勘と経験に頼るのではなく、データを収集・分析することで、事業推進の精度とスピードを向上させることを指します。このコラムではデータマーケティングとは、データマーケティングによって何が可能になるのかを紹介していきます。

記事一覧

  • データを使った顧客行動の分析について各種フレームワークを徹底紹介
    データマーケティングコラム

    データを使った顧客行動の分析について各種フレームワークを徹底紹介

    DXの浸透に伴い、データ分析は多くの企業で導入されています。しかしデータに基づいた推論はできても、結果に確信が持てず、うまく組織内の決裁者に説明できないことも多いのではないでしょうか。そのような時は、まず分析の目的を明確にし、目的に適したフレームワーク(分析手法)を用いて分析を進めることによって根拠を持った説明ができるようになるため、組織内の決裁者の理解も得られやすく分析結果にも自信が持てるようになります。

    取材担当 /

    2023 / 11 / 24

    #テクノロジー,#データ分析・活用

  • そのデータ、報告して大丈夫?デモグラフィックデータを活用した分析の注意点
    データマーケティングコラム

    そのデータ、報告して大丈夫?デモグラフィックデータを活用した分析の注意点

    年齢や性別など人口統計学的属性を持つデモグラフィックデータ。セグメンテーションでよく用いられるサイコグラフィックデータやビヘイビアル属性などと比べて収集しやすいデータであることが特徴で、様々な分析の場面にて活用されています。本記事ではデモグラフィックデータを活用した分析例と分析時の注意点をまとめて解説しますので、ぜひ最後までご覧ください。

    取材担当 /

    2023 / 11 / 10

    #アンケート調査,#市場調査,#データ分析・活用

  • 調査データ×BIツール活用|集計・可視化・共有を1/10に削減する方法
    データマーケティングコラム

    調査データ×BIツール活用|集計・可視化・共有を1/10に削減する方法

    BI(ビジネス・インテリジェンス)ツールは、企業内にある様々なデータを集約・可視化・分析することでデータに基づいた意思決定をできるようにします。活用範囲は幅広く、調査データの集計~可視化~共有にもよく使われます。本記事では様々なお客様のBIツール導入・活用支援を実施してきたクロス・マーケティングが、調査データ活用における4つの手間を解消するBIツールの使い方を解説します。本記事は以前実施したウェビナーの内容を抜粋して掲載しております。ウェビナーでは具体的な事例も紹介しておりますので、こちらもぜひご覧ください。

    取材担当 /

    2023 / 10 / 20

    #アンケート調査,#市場調査,#データ分析・活用

  • 【後編】データの切り方で全く違う結果に!?もう一度知りたい『セグメンテーション』
    データマーケティングコラム

    【後編】データの切り方で全く違う結果に!?もう一度知りたい『セグメンテーション』

    マーケティングで成果を出すために必ず知っておきたい「セグメンテーション」。コラムの前編では、マーケット(市場)セグメンテーションと顧客セグメンテーションの違いを、活用するメリットの観点から解説しました(前編の記事はこちら)。本記事では、後編としてどのようにセグメンテーションをしていくのか、その具体的な進め方をご紹介します。

    取材担当 /

    2023 / 09 / 29

    #市場調査,#データ分析・活用

  • 【前編】データの切り方で全く違う結果に!?もう一度知りたい『セグメンテーション』
    データマーケティングコラム

    【前編】データの切り方で全く違う結果に!?もう一度知りたい『セグメンテーション』

    マーケティングを知っている方なら一度は耳にしたことがある「セグメンテーション」。フィリップ・コトラーが提唱したフレームワーク「STP分析」のS:Segmentationにあたります。古くからある手法ですが、近年は顧客ニーズの多様化により、重要性が高まってきています。セグメンテーションは、マーケット(市場)セグメンテーションと顧客セグメンテーションの大きく2つに分かれ、目的やデータ分析手法が異なります。本記事では、前編として活用する場面やメリットの観点から両者の違いを解説します。

    取材担当 /

    2023 / 09 / 15

    #市場調査,#データ分析・活用

  • データクレンジングと名寄せ処理、分析に必須な2つの準備の違いと効果を解説
    データマーケティングコラム

    データクレンジングと名寄せ処理、分析に必須な2つの準備の違いと効果を解説

    近年、自社の様々なデータを活用できることは、企業の競争優位を保つ上で不可欠な要件となっています。しかしその一方で、顧客データを適切に統合し、活用するための課題も山積しています。そこで本記事では、データ整形の必要性、顧客データの統合が企業にとってなぜ重要であるかを「データクレンジング」と「名寄せ」の観点から解説します。データの価値が日増しに高まる一方で、そのデータがきれいに整っているとは限らない現状。これらを解決するためにどのような手段が求められるのか、ぜひ参考にしてください。

    取材担当 /

    2023 / 08 / 18

    #データ分析・活用

  • マーケティングDXに欠かせないマーケティング部門とIT部門の連携
    データマーケティングコラム

    マーケティングDXに欠かせないマーケティング部門とIT部門の連携

    DXは様々な分野で進んでおり、マーケティングも例外ではありません。実際、マーケティングDXを実現するために、多くの組織で新規ツール導入やデータ活用が盛んに行われています。このツール導入・データ活用で大切なのが、マーケティング部門とIT部門の連携です。しかし、部門間の連携は簡単ではなく、しばしば軋轢が生じることもあります。そこで本記事では、連携が上手くいかない3つの原因とそれぞれの解決策を解説します。

    取材担当 /

    2023 / 07 / 28

    #データ分析・活用

  • いまさら聞けない正しい「データのグラフ化」
    データマーケティングコラム

    いまさら聞けない正しい「データのグラフ化」

    デジタル技術の進展に伴い、企業は顧客の行動パターン、製品の評価や認知など、詳細なデータを収集できるようになりました。これらのデータは、ビジネス戦略を策定し、意思決定を行う上で重要な情報源です。そして、この豊富なデータを有効活用するには、パターンや傾向を直感的に理解できる「グラフ化」が欠かせません。しかし、不適切な「グラフ化」は、意図した情報を正確に伝えることができず、誤解を招く可能性があります。これは、グラフの種類、スケール、色彩など、様々な要素が情報の伝達を左右するためです。そこで本記事では、「グラフ化」の基本について、主に種類の側面から解説していきます。データの正しい「グラフ化」は、ビジネス戦略の策定や意思決定を成功に導く基礎ですので、改めて参考にしてください。

    取材担当 /

    2023 / 07 / 21

    #リサーチ初心者,#データ分析・活用

  • BIツール導入を検討されていませんか?ツール選定のプロセスをご紹介
    データマーケティングコラム

    BIツール導入を検討されていませんか?ツール選定のプロセスをご紹介

    自社で保有している多種多様なデータを統合・可視化し、スピーディーな現場展開を実現するBI(Business Intelligence)ツールの活用は、データドリブンな組織の実現に有効な手段の一つです。しかし各社から機能も価格も異なる様々なBIツールがリリースされているため、どれを選ぶべきか判断に困ってしまう場合もあるかと存じます。この記事では、BIツールの選定プロセスをステップごとに記載してあります。この記事を読んでいただき、自社にとって最適なBIツールを明確化しましょう。

    取材担当 /

    2023 / 06 / 23

    #データ分析・活用

  • データ活用の大前提となる『シングルカスタマービュー』とは
    データマーケティングコラム

    データ活用の大前提となる『シングルカスタマービュー』とは

    近頃、企業の顧客管理は急速に高度化しています。CDP (Customer Data Platform) や CRM (Customer Relationship Management) といった概念の浸透とともに、支援ツールも数多く登場・進化し、企業での活用が進んでいます。チャネルが多様化し顧客接点が増加している現代では、顧客管理の重要性は増すばかりですが、その一方で同じユーザーの情報が複数のサイトやアプリに散在し、統合されないまま蓄積されていることが多いのも現実です。この状態では各種ツールもほとんど活用しきれません。このような事態を解消し、企業の持つ顧客情報という資産を最大化するため、一人の顧客についての情報を一元化し、全体像を把握する「シングルカスタマービュー」の重要性が高まっています。そこで、本記事では「シングルカスタマービュー」の必要性とその構築方法について解説していきます。

    取材担当 /

    2023 / 06 / 09

    #データ分析・活用

  • 指標化が難しい顧客の声をどう活かす?AI時代到来の前にスタートダッシュできること
    データマーケティングコラム

    指標化が難しい顧客の声をどう活かす?AI時代到来の前にスタートダッシュできること

    近年、自然言語処理はAIの活用で急速に発展しています。OpenAIの人工知能チャットボット「ChatGPT」はその成果の1つと言えるでしょう。このような技術発展によって、今後マーケティングに有益な情報源は増加するでしょう。例えば商品レビューやSNS投稿といった「顧客の声」はこれまで活用が難しかったですが、今後は活用が進むことが予想されます。本記事では、AI時代の到来に向けて、指標化が難しい「顧客の声」をどのように活用すれば良いかを詳しく解説します。一般的な解説についてはデータマーケティングコラム「VOC (Voice of Customer) 分析」の【前編】【後編】の記事もぜひご覧ください。

    取材担当 /

    2023 / 05 / 26

    #コミュニケーション,#SNS,#アンケート調査,#データ分析・活用

  • データエンジニア?データアナリスト?データサイエンティスト?自社の求める人材は?
    データマーケティングコラム

    データエンジニア?データアナリスト?データサイエンティスト?自社の求める人材は?

    現在、世界中でデータ活用が盛んになっており、日本でも成功事例が次々と生み出されています。自社でもデータ活用を推進し、業務を変革して成功させたいと考える方も多いのではないでしょうか。データ活用を成功に導くためには欠かせない職種が3つあります。「データエンジニア」「データアナリスト」「データサイエンティスト」です。ただ、この3職種は誤解され、また混同されやすい職種です。それぞれの職種にはどのような違いがあるのでしょうか。また自社が求める職種はどれなのでしょうか。今回は、「データエンジニア」「データアナリスト」「データサイエンティスト」について、企業によっては役割や必要スキルなどが多少異なることがありますが、一般的に言われているそれぞれの役割、在籍している場合のメリットなどを解説していきます。

    取材担当 /

    2023 / 05 / 12

    #データ分析・活用

  • データストーリーテリングとは|現場に受け入れられるデータ利活用のために
    データマーケティングコラム

    データストーリーテリングとは|現場に受け入れられるデータ利活用のために

    高度に情報化が進んだ現代では、大量のデータ(情報)を瞬時に収集し、蓄積・分析までできるようになりました。しかし、データに基づいて現場アクションをシームレスに変革できる企業はごくわずかです。そんななか、上司や他部署を動かすための「データストーリーテリング」という考えが重要視されてきています。本記事では「データストーリーテリング」の解説からBIツールへの活用までお伝えします。

    取材担当 /

    2023 / 04 / 28

    #データ分析・活用

  • データバイアスを考慮したデータ分析とは?具体的な事例も交えて解説
    データマーケティングコラム

    データバイアスを考慮したデータ分析とは?具体的な事例も交えて解説

    DX(デジタルトランスフォーメーション)の隆盛により、データの活用がどの企業でも進んでいます。自社でもデータ活用を推し進めていきたいという方は多いのではないでしょうか。しかし、データには「データバイアス」が存在します。データバイアスを考慮しないデータ分析は、企業を誤った方向に導きかねません。今回は、データバイアスを考慮したデータ分析のポイントについて、事例も交えてお伝えしていきます。

    取材担当 /

    2023 / 04 / 14

    #アンケート調査,#データ分析・活用

  • BtoBマーケティングの新しい形?データを活用したABMについて解説
    データマーケティングコラム

    BtoBマーケティングの新しい形?データを活用したABMについて解説

    近年、BtoBマーケティングが大きく変化しています。そのひとつが自社にとって高い価値をもたらしうる顧客を早い段階で選定しアプローチする手法「ABM(アカウント・ベースド・マーケティング)」です。本記事では、今後ますます注目されるABMについて、その背景や重要性、実現方法を解説します。

    取材担当 /

    2023 / 03 / 24

    #データ分析・活用

  • データ分析における「解釈性」と「予測精度」の違いを詳しく解説
    データマーケティングコラム

    データ分析における「解釈性」と「予測精度」の違いを詳しく解説

    「解釈性」とは分析のわかりやすさ、「予測精度」とは予測と実測の近さのことを指します。どちらもデータ分析には欠かせない要素ですが、この2つの要素はトレードオフの関係にあります。この「解釈性」と「予測精度」について、どちらを重視すればよいか悩んでしまう方も多いのではないでしょうか。そのような方に向けて、今回は「解釈性」と「予測精度」の違いについてお伝えしていきます。

    取材担当 /

    2023 / 03 / 10

    #データ分析・活用

  • VOC分析【後編】マーケティング担当者必見!VOC分析の進め方
    データマーケティングコラム

    VOC分析【後編】マーケティング担当者必見!VOC分析の進め方

    前回のコラムではVOC分析について、VOCが重視される理由とその収集方法をお伝えしました。しかし、VOCの特徴や重要性は理解しているものの、実際にどのように導入し活用すればいいかわからないというマーケティング担当者の方も多いのではないでしょうか。そこで後編では、VOC分析の進め方やポイントについて解説します。

    取材担当 /

    2023 / 02 / 24

    #コミュニケーション,#SNS,#アンケート調査,#データ分析・活用

  • VOC分析【前編】なぜ企業にとってVOCが重要なのか?
    データマーケティングコラム

    VOC分析【前編】なぜ企業にとってVOCが重要なのか?

    「顧客の声に耳を傾ける」とは、ビジネスにおける基本中の基本の姿勢であることは言うまでもありません。しかし、口で言うのは簡単ですが、「ただ人の話を聞けばいい」というわけではなく、そこには適切なアプローチやノウハウが必要となります。そこで本記事では、顧客の声に耳を傾けるアクション「VOC分析」について、その重要性や特徴、分析の進め方などを2回に分けて詳しく解説します。まず前編では、VOCが重視される理由と収集方法についてお伝えします。

    取材担当 /

    2023 / 02 / 10

    #コミュニケーション,#SNS,#アンケート調査,#データ分析・活用

  • これからはCXM(顧客体験マネジメント)の時代?CRMとの違いや移行ステップを解説
    データマーケティングコラム

    これからはCXM(顧客体験マネジメント)の時代?CRMとの違いや移行ステップを解説

    CXMとは「Customer Experience Management(カスタマー・エクスペリエンス・マネジメント)」の略語であり、直訳すると「顧客体験マネジメント」を指します。これまで主流であった顧客との関係をマネジメントするCRM(Customer Relationship Management)から、ビジネス環境の変化に応じて生まれたのがCXMです。昨今、多数の類似商品の出現によって、高付加価値を持っていた商品が一般的な商品になってしまうコモディティ化が起きやすく、機能での差別化が難しくなっています。さらに、消費者ニーズも多様化していることから、機能ではなく「顧客の体験」に焦点を当て、1to1マーケティングを重視する企業が増えてきました。上記のようなビジネス環境の変化から注目を集めるCXMについて、CRMとの違いやCRMからの移行ステップを解説します。

    取材担当 /

    2023 / 01 / 27

    #消費者行動,#リサーチ初心者,#データ分析・活用

  • 現場ユーザーが使いやすいダッシュボードを作るためのコツとは
    データマーケティングコラム

    現場ユーザーが使いやすいダッシュボードを作るためのコツとは

    多くの企業ではBIツールを用いてダッシュボードを作成し、効率よく経営状態の把握ができるように努めています。しかし現場が使いやすいダッシュボードをどのように作成すればよいかわからず、悩んでいらっしゃる方も多いのではないでしょうか。今回は、現場ユーザーが使いやすいダッシュボードを作るためのコツについて、お伝えしていきます。

    取材担当 /

    2023 / 01 / 13

    #データ分析・活用

Cross Marketing ホーム

コラム

データマーケティングコラム