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  • マーケティング効率化のためのデータマネジメント 第1回(全3回)

2019.05.14

帝国データバンクではマーケティング支援としてデータマネジメントについて相談を受けるケースが増えてきており、お客さまの課題解決を実現した事例も出てきています。

そこで、データマネジメントの概要や考え方を広くお客さまに共有するため、「マーケティング効率化のためのデータマネジメント」と題して全3回のコラムをお届けしていきます。

第1回 データマネジメント基礎編

~はじめに~

マーケティングに限らず、社内の情報を最大限に活用しようという動きは近年、企業の喫緊の課題として取り上げられています。いわゆる「マスタデータマネジメント(=MDMMaster Data Management)」と呼ばれる仕組みです。
MDMというとマネジメント、つまり管理のほうが注目されがちでIT部門の仕事と振り分けられることも多いですが、マーケティングを行う上でMDMがいかに重要か、どのように情報資産を活用すべきなのかをご説明します。
もし、あなたの会社でこれからMDMプロジェクトが始まるのであれば、事前にマーケティングでの活用を想定し、プロジェクトへの要件定義に必ず含めていただきたいです。

あるべき姿

図1. あるべき姿
データの利活用においては、予め「どのように活用すべきか」というゴール感をイメージしておくことが最も重要と言えるでしょう。
ある総合商社では、「総債権額の80%について完全に管理できていること(顔ぶれが判明し、常に債権額を見える化できること)」をKPIとしてマスタデータ構築していますし、ある自動車メーカーでは「マスタデータ活用により調達コストの30%を削減」しています。
マーケティング向けであれば、「既存顧客の総数のうち90%はマネジメントできている」「新規ターゲットはすべてマスタデータから選定する」などと定義付けできます。
また、データの形や流れが整ったとしても、それをあらゆる部門が“使いやすい”という状態になっているべきなので、各部門ではどの情報が、どのタイミングで、どの形式で閲覧したり取得したりできるのか、現在の業務と照らし合わせて想定し、基本設計に組み込んでいきましょう。
具体的には、マーケティング施策を練るにあたって事前にクレームの有無を把握しておくことを想定したとき、「クレームがあったこと」を知るだけで良いのか、「いつ、何のサービスについて、どの部門から、誰へ、どの程度のクレームがあったのか、どのように対処したのか」までを把握しなければいけないか、といった観点です。

マーケティング向けデータマネジメントの手順①

図2. 顧客獲得のフロー
顧客獲得のフローは、概ね図2.のような流れになると思います。
左側が顧客情報の流入、中盤でその情報を使ってナーチャリングし、右側に行くほど情報を活用している状態となります。

マーケティング向けデータマネジメントの手順②

図3. 手順
つぎに、顧客情報の流入~活用をデータマネジメントの観点で整理しましょう。
顧客情報、すなわちデータベースの入口、ストック、出口に分けると、図3.の9つの手順が必要になります。
9つのどれか一つでも抜けてしまうと、“使えない”データベースとなってしまいます。なぜでしょうか。

顧客を「理解する」ということ

図4. 粒度ごとのホワイトスペース
マーケティングを行う際、市場や自社の顧客について理解しておくことは言うまでもなく重要なことですが、意外と難しいことも事実です。
その要因として、「粒度が揃っていないこと」「リレーションが組まれていないこと」があります。メガバンクのX、と言うとき、それは単体の銀行だけを指すのでしょうか。それともホールディングスを頂点としたグループでしょうか、はたまた、単体の銀行の中のとある部門のことでしょうか。

「顧客」の単位(帝国データバンクでは“粒度”と言います)が揃っていないと、顧客のこと、市場のことを正確に把握することができません。当然、施策は打ちにくく、施策の評価もしづらくなります。
少なくとも、市場や顧客を理解するためには、自分が見ているのはどの粒度なのか、今立てようとしている施策はどの粒度に向けたものなのかを定めておく必要があるでしょう。
そして、企業グループと単体企業など、必要なリレーションは予め組んでおくことで、どの粒度に向けた施策であっても、グループ単位や企業単位で集約することができ、施策評価もしやすくなるわけです(該当手順:正規化、名寄せ)。
さらに、粒度ごとに均一な属性情報(業態や規模、これまでのアプローチ回数等)を付加すれば、自社の顧客や市場についての理解が深まります(該当手順:属性情報付加、ホワイトスペース把握)。
次回は、9つの手順について、一つ一つより細かくご紹介していきます。

(データソリューション企画部 データソリューション企画課 前田緑)

バックナンバー

第1回 データマネジメント基礎編 <表示中のコラム>
第2回 データマネジメント実践編
第3回 マーケティング効率化のためのデータ利活用とは

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