マーケティング効果を改善するなら「分析」を!データ分析に定評があるMMの「マーケティング分析」

サービス

2020.11.04

公開日:2020年11月4日

みなさん、こんにちは。広報担当です。

今回は、メンバーズメディカルマーケティング(以下:MM)の「強み」として、製薬業界の方に提供しているサービス「マーケティング分析」についてご紹介していきます。

他の業界に比べると、一歩遅れを取っている医療業界のデジタル化。急激なデジタル化の波の変化の中でマーケティングの効果を正確に計測できているかどうか不安な方も多いのではないでしょうか。 マーケティング全体で効果を上げていくには「分析」が欠かせません。今回は、その理由とともに私たちの「マーケティング分析」の特長や分析時のポイントも併せてご紹介します。

デジタルの特徴は「結果が数字で見える」こと

2021年のデジタル庁新設が発表され、国を挙げたデジタル化の取り組みが活発になり始めました。業界問わず、デジタルトランスフォーメーション(DX)の取り組みがニュースになっています。

私たちは、これまで医療業界のWEBマーケティングのデジタル化を支援してきましたが、そのデジタル化のメリットの1つは、「結果が数字で見える」ことです。

これまでの実績として、医療業界に特化したサイトの構築や広告配信をしてきた中でも、MMはデータ分析やPDCA運用を得意としてきました。サイト運用をしながらも、運用結果のデータ(数字)を基に「マーケティング分析」、「課題点の抽出」、「改善策の提案・実施」のサイクルでマーケティング支援をしてきました。

Case Study 01 : マルホ株式会社様

現在、医療業界でデジタル担当をしている方の中にも、WEBを使ったマーケティングにイマイチ効果が感じられない、自分たちのやっていることが正しいのか振り返る時間もない…。そんな状況の方もいらっしゃるかもしれません。しかし、忙しくてもデータ分析はデジタル化とセットで考えなくてはならないもの。「何が効果的だったのか」または、「効果が低いのに、費用が掛かるマーケティングは何か」等、効率化をさせていくためには、数字を基にした施策の振り返りは必要不可欠です。

MMは、データ分析に強い!チームによる多角的な分析でマーケティング効果の改善へ繋ぐ

データ分析は短期間で習得できる技術ではないため、苦手としているマーケティング担当者も多いのではないでしょうか。

管理画面をチェックし、計測したデータをダウンロードし、その数値を並べて比較、出た数値の原因を探って次のアクションを決めて…と、やることはたくさんあります。

もちろん、データ分析専門の業者に業務委託することも可能ですが、分析結果について本当に信頼して良いのか不安…という心配もあるかもしれません。MMはメンバーの一人ひとりが、デジタルマーケティングについて豊富な分析経験や、データ分析の外部資格を持っており、多角的な分析ができます。

さらに、チーム全体で分析内容について共有し合っているため、偏った視点で分析されたデータがクライアントの元へアウトプットされてしまうこともありません。 このように分析を進めていくため、MMの分析結果の裏付けや丁寧な検証などには実績があり、これまでも製薬会社のクライアントから多く依頼を受けてきました。

効果改善につなげるデータ分析のポイントはココ!

ここからは、長い間蓄積してきた分析スキルを持つ私たちならではのデータ分析のポイントやMMのデータ分析の特長について説明していきます。

ツールやベンダーから出て来たデータをどう読み解けばよいか分からない、どんな部分を見ていけば改善に繋がるのかが分からない…。そんな時は、MMが長年の分析経験からポイントを紹介しますので、参考にしてみてください。

◆目的を意識する

何のために分析をするのかを最初に決めておく。出口戦略(アウトプット)を意識する。  目的を決めないままで分析が進むと、分析のための分析…のようになってしまいがちなので注意。

◆データを構造化する

MECE [ Mutually Exclusive & Collectively Exhaustiveの頭文字]を基に、抜けや漏れなく考えられているかを検証する。

例えば、サイトのPV数増加要因を分析する際には、「流入」「回遊」という大きな視点から構造化する必要がある。急激にPVが上がった理由を探るならば、まず「流入経路」の調査を。WEBサイトへの流入経路を構造化すると、主に「オーガニック(検索)」、「広告」、「ソーシャル」、「ダイレクト」が挙げられる。

これらの項目に対し、どの経路で増えたのか等をくまなく調査し、本質的な要因を見つける。それによって、一時の要因で上がったのか、自分たちの施策で流入が増えたのか等の傾向が把握できる。大事なのは例外で出た数値に気を取られすぎないこと。本来見るべき項目を見落としてしまう可能性がある。

◆「率」か「絶対値」を見極める

WEBサイト内のとあるページのPVが100,000PVある中で、ソーシャルからの流入が500PVだったものが1,000PVになった場合、「率」は200%のアップしたことになる。しかし、オーガニックの流入が90,000PVだったものが、80,000PVになっていた場合、10%程の減少にしかならないが、流入の「絶対値」としてはオーガニックの占める割合が多い。注意して減少の要因を調べなくてはならないのはオーガニックの方。相対的な「率」だけを見て、見るべきポイントを見落とさないよう注意する。

◆例外値を発見する

 急に増えた数値、減った数値がないかを見て、違和感のあるデータが出た要因を突き詰める。

◆前提が正しいかどうか

不自然な数値が出た場合には、見ているデータが正しいかも再度確認する。そもそもデータの出し方を間違えていないかをチェックする。出ているデータが間違っていると結果も必ず間違える。

◆ツールを使いこなす

精度の高いデータを抽出するためにも、Excelや分析ツールの習熟も必要。ExcelのVlookup関数など、複数のデータを組み合わせて必要な情報を引き出せるように加工できるスキルがあると、より詳細なデータの抽出が可能になる。また、そのツールでどこまでデータが出せるのか、どんなデータが出せるのか…等、機能を使いこなすことでデータ加工の手間が省けるメリットも。

◆事実と推測を分けて考える

結果として出てくる数値は事実だが、なぜその数値になるかの原因が追いきれない場合はありえる。例えば「流入経路においてダイレクト(直接リンクを指定・クリック)が急増した」というのは事実情報。

なぜダイレクト流入が増えたかに関しては、それ以上確定するまでの情報がないので、「xxというサイトに掲載されたため流入が増えたものと思われる」という推測での書き方になる。「事実」と「推測」(意見)を混在させず、示唆を出すことが正しい分析を導くための基礎。

MMのデータ分析の特長とは

上記のポイントを踏まえたうえで、MMではクライアントのみなさまと目線を合わせ、「何をしたいのか」、「どんなデータが必要か」を定めるところから分析をスタートしています。

MMならではの特長は、以下の3つのポイントです。

◇分析の定義(設計図)を決めることからスタート

ご相談の時点では、「これまで一切分析をしてこなかったが、どんなマーケティングが自社に合うのか知りたい」、「WEBサイトに効果があるのかよく分からない」のような、アバウトな依頼でも構いません。ご相談いただいた内容から、何のための分析か、何をすることを最終的な目的にするのかをハッキリさせるところから始められます。

◇良い点、課題点、改善策をセットで提案します

私達は結果をまとめたデータの提出だけで終わりにはしません。「良かった点」「課題」とそれを「改善する施策」をご提案しています。MMでは、クライアントのみなさまが取り扱っているマーケティング全体を通した分析が可能なので、WEBサイト、広告、ウェビナー、メルマガ等、クロスチャネルでの改善のご提案ができます。DCFデータと組み合わせた分析も可能です。

また、改善策の実施するマンパワーやスキルが不足している場合は、MMで運用することも可能です。

◇継続的なPDCAサイクルでマーケティング成果を改善!

MMでは単発での分析をすることありますが、効果については限定的でした。様々な原因が考えられますが、企業ではダイナミックな変更がしにくいため、改善提案がクライアント社内で通らないようです。PDCAサイクルを着実に回し、改善を積み重ねていって大きな変化にしていくことが現実的なようです。

そのためMMでは、単発で分析するのではなく、継続してPDCAサイクルを回し、成果を社内で認知してもらう期間として最短でも半年と考えています。この期間にMMのメンバーがマーケティング成果を出すサポートしていきます。

MMの分析の流れをご紹介!

MMでは、以下のように分析するデータを決め、要件に沿って運用していきます。

1.要件定義

・コンバージョンポイントの設定 (クライアントの目的とのすり合わせ)。
・データの活用方法を決める。
・データの計測方法を決める。
→これらをヒアリングしながら設計図(スケルトン)を作成。

2.データ収集

・クライアント側から取得できるデータを収集。
・データ加工(クレンジング)。

3.データ分析

・MMのメンバーによる多角的な分析。

4.レポート作成

・分析データの資料化、クライアントへの報告。

※基本的には、分析の初月のみ1のステップ、次月以降は2~4を繰り返します。 マーケティングの方針に変更が発生したときには「1.要件定義」を再考することもあります。

データを正しく分析し、マーケティング効果を最大に!

WEBマーケティングの施策は、データ分析することで取るべきアクションが見えてきます。

自社のコンテンツや広告が、ユーザーにとって分かりやすい情報、欲しいと思っている情報になっているのかどうかは、データに如実に表れます。

「分析する時間が取れない」、「分析が苦手」…など、データ分析に関する困りごとはMMへご相談ください。MMでマーケティング分析全体をお引き受けすることや、不足しているスキルをサポートすることも可能です。みなさまへより良いマーケティング環境を実現するべく、分析内容から導き出した施策を元にご提案をさせていただきます。

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