TwitterやFacebookなど、消費者の間でソーシャルメディアの活用が進んでいる。ユーザーのよりリアルな声が散りばめられたソーシャルメディア上の投稿や口コミは、ダイレクトマーケティングを行う企業にとっては、まさに“宝の山”と言える。こうした情報を何とか活用できないかと考えている経営層、マーケティング担当者も少なくないだろう。しかし、実際に分析を行い、顧客理解を深める知見を得るにはいくつかのステップが必要だ。では、どのように段階を踏めば、ソーシャルメディアを活かし、顧客をより深く理解できるようになるのだろうか。

ブログ、Facebook、TwitterからLinkedIn、YouTubeにいたるまで、ソーシャルメディアの急激な成長により、企業は、世界中の何百万人もの顧客が毎日のようにやり取りする会話に参加できるようになった。そして、従来の考え方でマーケティングやブランド管理に取り組むことが難しくなったと同時に、企業が顧客について理解を深め、瞬時に顧客とつながりを持つ新たなチャンスが生まれている。本ホワイトペーパーでは、Harvard Business Review Analytics Servicesが最近実施した調査結果をもとに、ソーシャルメディアを「分析」し効果的に「活用」する能力を導入することの重要性について解説する。

ソーシャルメディアの登場により、マーケティング担当者は効果測定の定義を見直す必要に迫られている。長い間企業は「どれだけ多くの人が広告を見たのか」を評価基準としてきたが、マーケティングがオンラインの世界に拡大した今日、「エンゲージメント」の深さがより重要な指標として注目され始めている。本資料ではエンゲージメントの考え方や、有効なソーシャルメディアの効果測定システムを実現するための7つのステップを紹介し、ソーシャルメディアが及ぼす影響の把握、予測を促進するための新たな指標について解説する。

顧客データの分析は、企業のマーケティング活動の効果を高める手段として注目を集めている。本資料では、管理職やマーケティング担当者がより大きな成果をあげられるよう、データ分析をマーケティングに活用するための基本を紹介。また、なぜデータ分析主導のマーケティング戦略／計画への移行が必要なのか、その重要性を解説するとともに、具体的な着手方法や計画を策定し実行するために必要なツールについても紹介する。

日本アムウェイ合同会社は、ディストリビューターの活動をサポートする意思決定支援システムとして1990年代にDWH専用データベースとフロントツールを導入し、長く運用してきた。しかし、このフロントツールは拡張性を欠き、データ処理量が増加するに伴ってパフォーマンスが低下してきた。そこで同社はSAS Enterprise Guideを導入し、アナリティクス経験の少ないビジネスユーザーでもGUIを介して容易にデータを加工・分析できる環境を目指した。意思決定スピードの迅速化や分析担当者の負担軽減などを実現する情報活用基盤としての利用を始め、近く運用が始まるグローバルDWHのフロントにも活用する構想だ。

共通ポイントプログラム「Ponta」を運営するロイヤリティ マーケティングは、同サービスの立ち上げにあたってSASの分析ソリューションを導入。会員の属性データや購買行動データに基づき、効果の出やすいマーケティング施策を加盟企業に提案し、ポイントプログラムのROI（投資対効果）を高めるための分析基盤を構築した。同社は、SASの活用によって加盟店舗間の相関を分析し、相互送客を促す効果的な合同キャンペーンの企画も提案。施策のROIを正確に把握し、次に提案するマーケティングプランの高度化にもつなげている。

データの大洪水は続き、データの複雑化も進み続けている。いかに効率的、効果的にデータを扱うかが、今後もさらに重要な課題となっていく。特に分析用データの準備プロセスについては、データ分析を積極的に活用している企業ですら、依然としてその場しのぎ的な方法で行われているのが実情だ。このプロセスを自動化することで、データの準備に費やす時間を減らせば、分析スキルを持つユーザーの自由度が高まり、実行できる分析の質・量が大きく向上するはずだ。

マーケティング担当者達は現在、顧客データの爆発的な増加や、高度にパーソナライズされたサービスを求める顧客の出現など、いわば歴史的転換点を目撃している。分析的なアプローチにより得られる顧客インサイトを戦略的に活用できない企業は、時代の流れに取り残されてしまうことは間違いない。では、何をすればデータを顧客インサイトへ、そしてインサイトを競争優位性へとつなげていくことができるのだろうか？　本資料で考察していこう。

「複数ソースを集約して整合性が確保された情報源（Single Source of Truth）を確立すること」──マスターデータ管理プロジェクトのゴールの1つとして挙げられるが、達成の前には、データ構造やセマンティックスの不整合といった技術的な困難が立ちはだかる。本資料では、それら困難を乗り越えて、さらには収益や顧客維持率、顧客満足度の向上といったその先にある真のゴールにたどり着くための手順を示す。