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。実は、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。
効果を改善し続けるデジタルマーケティングに分析は必須！
2021年のデジタル庁新設以降、国を挙げたデジタル化の取り組みが活発になり始め、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、これまでに数多くの製薬業界のマーケティングのデジタル化を支援してきました。サイトの運用構築や広告配信をしてきた中でもデータ分析やPDCA運用を得意とし、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。
現在、製薬業界でデジタルマーケティングを運用している方の中でも、イマイチ効果が感じられない、結果を分析していないので自分たちの施策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。データ分析は短期間で習得できる技術ではないため、苦手としている担当者も多いのではないでしょうか。集計した数値の原因を探ったり、数値から次のアクションをどうするか決めたりと、やることはたくさんあります。
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。デジタルマーケティングを効率化させていくためには、数字を基にしたデータの振り返りは必要不可欠です。
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。
【データ分析のポイント】
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が長年の経験からポイントしている点を紹介しますので、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」などがピックアップされる。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】
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。
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。
こちらのサービスに興味がある方は、以下のリンクもご覧ください。
