広告業界で働く人やビジネスオーナーにとって、提案や営業の際に具体的な根拠を持つこと、ROAS（広告費用対効果）を高めることは重要です。データ分析によりクライアントのビジネスを深掘りすることもでき、提案の精度だけでなく、クライアントからの好感度や広告の成果を高められます。
すでにデータの収集や可視化を実施している広告業界では、今後さらにデータの利活用が重視されるでしょう。
本記事では、なぜ広告業界におけるデータ分析が不可欠なのかを明らかにし、データ活用の始め方や分析のポイントについて解説します。本記事でデータ分析の導入や活用方法を学び、業務や意思決定に活かしてください。
広告業界におけるデータ分析の重要性
データ分析は広告業界において極めて重要な役割を果たしています。分析により具体的な根拠を持って提案や営業を行ったり、ROAS（広告費用対効果）を高めるために必要な情報を得たり、効果的な広告戦略を展開できるからです。
まずは広告業界におけるデータ分析の重要性について、データ分析により可能になる3つのこととあわせて紹介します。
具体的根拠を持って提案・営業できる
データを活用することで、具体的な根拠を持って提案や営業を行うことが可能になります。
たとえば消費者の行動データや市場動向を分析することで、ターゲット層の特性や需要動向を把握し、それに基づいた効果的な広告戦略を提案できます。また、過去のデータを活用して広告の効果を評価し、クライアントに対してROI（投資収益率）や予測成果など具体的な数値を提示することも可能です。このようなデータに基づく提案はクライアントにとって信頼性が高く、成約率の向上や紹介の獲得にもつながります。
ROASの高い広告サービスを提供できる
データ分析の実施により、ROAS（広告費用対効果）の高い広告サービスの提供を実現できます。データに基づき広告キャンペーンの効果を客観的に評価し、どの広告が最も効果的であるかを明確に把握できることで、費用対効果の高い広告施策を立案し、クライアントに対して効果的な広告サービスを提供可能になるでしょう。
たとえば、過去の広告キャンペーンのデータを分析することで、特定の広告メッセージやターゲット層に効果的な広告プラットフォームを特定できます。また、顧客の行動データを活用して、彼らの興味関心や購買行動を分析することで、ターゲットとなる顧客層をより精緻に設定できます。これにより、広告の効果は最大化され、ROASの向上が可能です。
クライアントのビジネスを深掘りできる
データ分析の導入により、クライアントのビジネスをより深く理解し、戦略的なアドバイスやサービスを提供することが可能になります。
顧客のデータを分析することで、そのビジネスの特性や課題を把握し、ニーズに合った戦略を立案するのに役立ちます。たとえば顧客の購買履歴や行動データを分析することで、彼らの好みやニーズを把握し、ターゲティングの精度が向上。より高度な顧客インサイトの獲得につながり、単なる売上アップだけでなく、口コミの獲得やUGCの増加なども期待できるでしょう。
また、データ分析の導入により、複数のマーケティング施策の効果を数値化し分析する「マーケティングミックスモデリング（MMM）」も可能です。MMMによりどのような施策・チャネルが効果的なのかを特定することで、クライアントの抱える顧客層についてより深く理解できるでしょう。
このように、データ分析を活用することでクライアントのビジネスを深堀りし、持続的な成長を支援できます。
広告業界がデータ活用を始めるには
効果的にデータ活用を実施していくためには、分析をする前の準備が大切です。データを自社の事業にどのように活かすのか明確にすること、その目的を果たすために必要なデータ基盤を整えることで、自社に必要なツールや体制が見えてきます。
次に、広告業界がデータ活用を始める際に重要なことを、4つのステップに分けて紹介します。
STEP1. データ活用による広告サービスの付加価値を考える
STEP2. データ人材（データサイエンティストなど）を確保する
STEP3. データの収集・加工・整形・分析に必要な基盤を整える
STEP4. レポート作成しフィードバック・改善を繰り返す
上記のステップで実施することで、データの分析と活用が促進され、より効果的な広告サービスを提供できるでしょう。では、それぞれの工程の詳細を解説します。
STEP1. データ活用による広告サービスの付加価値を考える
まずは、何のためにデータを利活用していきたいのか、目的や課題を明確にします。
広告業界におけるデータ活用は、サービスの付加価値を高めるために欠かせませんが、やみくもに始めても結果に結びつきません。まずは、データを活用することでより効果的な広告キャンペーンやサービスを提供できるか検討しましょう。
たとえば顧客の行動データを分析することで、彼らの興味関心や嗜好を特定し、より効果的なターゲティング広告を配信できます。また、購入や問い合わせなどの過去のデータを分析することで、顧客それぞれの傾向やニーズを把握し、より効果的なコミュニケーション戦略を立てられます。
データ活用により広告サービスの効果を客観的に評価し、改善すること、どのような施策が効果的なのか根拠を持って提案することも可能です。
このように、データ分析により顧客にとって有益な情報やサービスを提供できます。これにより広告業界における自社の競争力を強化し、顧客満足度を高められるでしょう。
STEP2. データ人材（データサイエンティストなど）を確保する
データの利活用や分析を実施するには、専門的な技術が必要です。データサイエンティストやデータアナリストなど、専門的なスキルや知識を持つ人材がチームに必要です。
データ人材には、データ分析や統計学、機械学習などの知識とスキルを持っていることが求められます。また、ビジネスに関する理解やコミュニケーション能力も重要です。彼らはデータの分析から洞察を得るだけでなく、その洞察をビジネスに活かすための提言や戦略立案もしなければならないからです。
本格的にデータ活用を実施する際には、データ人材を確保するための採用・育成戦略を立てましょう。専門的なスキルを持つ人材を見極め、組織に取り込むために、明確な評価基準や面接プロセスを設ける必要があります。また、既存のチームメンバーに対して教育やトレーニングを提供し、データ分析の能力を向上させることも重要です。
自社で採用が難しい場合や、効率的に実施したい場合は、データ利活用の専門企業と二人三脚で実施していくことがおすすめです。
STEP3. データの収集・加工・整形・分析に必要な基盤を整える
データ分析を始めるには、そのための基盤が必要です。データの収集・加工・整形・分析を実施する基盤を整えましょう。
まずはデータの収集が重要です。広告業界では顧客の行動データや広告キャンペーンのデータ、競合他社のデータなど、さまざまなデータが発生します。これらのデータを収集するための仕組みを整えることが必要です。
次に、収集したデータを適切に加工・整形する必要があります。データはしばしば不均一であり、異なる形式や構造を持つことがあります。たとえばデータのフォーマットを統一したり、定性的なデータを定量的なデータに変換したり、データを統一された形式に整形し分析可能な状態にしなければなりません。
そのために必要なツールやシステムを導入することも重要です。たとえばデータを保管するためのデータベース、データの整形や分析、可視化を行うツールが必要です。具体的にはデータベースやDWH（データウェアハウス）、BIツールなどがあるといいでしょう。
STEP4. レポート作成しフィードバック・改善を繰り返す
分析したデータを広く活用するためには、データ分析の専門家ではない人が見ても内容がわかりやすいよう、グラフなどを活用した見やすいレポートを作成しましょう。チーム内でデータ分析の結果を共有するためにも、クライアントに新たな施策を提案するためにも可視化・ビジュアル化することは重要です。
データを可視化した後は、分析してフィードバックを行います。これにより、キャンペーン戦略や広告コンテンツの改善点を見つけられます。顧客の反応や市場動向に応じて、実行している戦略を調整するなど、実際の施策に対する反応からフィードバックを得ることも重要です。
最後に、データ分析や改善策を実行したら、その結果をさらに分析し改善を繰り返していきましょう。改善策を実行しながら新たなデータを収集し分析を繰り返します。このプロセスを通じて少しずつ改善を繰り返していくことで、大きな失敗を避け、広告サービスの効果を着実に高めていけます。
広告業界がデータ分析に取り組むポイント
広告業界は、リピーター獲得や顧客満足度の向上などに役立つ膨大なデータを保有しています。しかし、データをただ集めても意味がありません。データ分析の目的を明確にし、常に仮説を持って取り組むことが重要です。何より、一度だけでなく継続的にデータ分析に取り組むことが成功の鍵です。
＜広告業界がデータ分析に取り組むポイント＞
- データ分析の目的を都度明確にする
- 常に仮説を持ってデータ分析に取り組む
- 適切な分析手法を定義する
- 必要なデータを取捨選択する
- データ分析は継続的に取り組む
最後に、広告業界がデータ分析に取り組む際の5つのポイントの詳細を解説します。
データ分析の目的を都度明確にする
データ分析や、データの利活用を成功させるには、実施目的を明確にすることが欠かせません。目的が明確でないとどのようなデータが必要なのかわからず、分析結果も曖昧になります。具体的な目標や課題を明確にし、「何を知りたいのか」「何を改善したいのか」を把握します。
たとえば、リピーターの獲得率を上げるための施策を検討する場合、顧客の行動パターンや嗜好を把握することが必要です。そのために、顧客の購買履歴やサイトの訪問履歴などのデータを分析し、リピーターの特徴や行動パターンを把握します。このように、具体的に何を行いたいのかを明確にしたうえで、必要なデータを収集するようにしましょう。
常に仮説を持ってデータ分析に取り組む
データ分析を行う際、常に仮説を持つことが重要です。仮説は分析の方向性を示し、分析結果を解釈する際の枠組みを作るために必要です。仮説がないとデータの解釈が曖昧になり、意思決定に役立てられません。
具体的な仮説を持つことで、分析対象や分析手法を選定しやすくなります。たとえば広告キャンペーンが売上に与える影響を調べる場合、そのキャンペーンがどのターゲット層にどのような影響を与えるのか仮説を立てましょう。
仮説を持つことで、分析結果と仮説を照らし合わせ、仮説が正しいかどうかを検証することもできます。仮説はデータ分析の方向性を明確にし、分析の効果を高めます。
適切な分析手法を定義する
適切な分析手法を選択することも重要です。広告業界におけるデータ分析では扱うデータの量が膨大なため、分析手法を定義することが特に重要です。
たとえばどのような商品が一緒に購入されるのか、なぜ一緒に購入するのかを特定する「バスケット分析」は、広告の構成を考えるのに役立ちます。ECサイトや小売店のセグメンテーションには、集団の中から似た特徴を持つものを集めグループを形成する「クラスター分析」が用いられることが多いです。
分析の目的やデータの特性、クライアントの事業内容に基づいて、適切な分析手法を選びましょう。
必要なデータを取捨選択する
データはただ集めるのではなく、必要なものを取捨選択することが大切です。適切なデータのみを集めることでノイズがなくなり分析の精度を高めたり、より効果的な施策を打ち出したりできます。
まずは分析の目的に基づきどのようなデータが必要なのか明確にしましょう。たとえば「ロイヤルカスタマーを増やすために、ロイヤリティが高い顧客の傾向を理解すること」が目的なら、購買履歴やWebサイトの閲覧履歴などの顧客関連データが必要です。
次に、データの品質を確保するために、収集したデータから誤ったデータや欠損データを除外していきます。目的や課題の解決に役立つ重要なデータを優先し、不要なデータを除外することも大切です。すべてのデータを分析することは時間とリソースの無駄遣いになる可能性があります。
データ分析は継続的に取り組む
データ分析には継続的に取り組みましょう。市場や消費者の行動・価値観は常に変化します。変化に対応するためにも、データ分析のノウハウを蓄積するためにも、継続的な取り組みが必要です。
定期的なデータ分析により、広告キャンペーンやマーケティング戦略の効果を確認し、少しずつ調整していけます。一度に大きく方向性を変えるのではなく、少しずつ改善していくことで、何が成功・失敗につながったのか特定しやすくなるでしょう。
また、継続的なデータ分析は、トレンドや市場動向を把握するためにも欠かせません。データを定期的に分析することで、市場の変化や顧客のニーズの変化に柔軟に対応できます。
広告業界におけるデータビズラボの支援実績
現代の広告業界において、競争力の強化や事業持続の可能性を高めるために、データ利活用は欠かせません。広告業界にはクライアントのビジネスや顧客に関する情報から、各施策の効果測定や業界のトレンドなど、さまざまなデータが集まります。扱うデータの量が膨大で種類も多岐にわたるため、データの分析基盤を構築する難易度も高いです。
また、配信中の広告の効果を最大化させるためには、リアルタイム性も重要です。
データビズラボでは、広告効果を俯瞰的に理解・モニタリングするためのダッシュボード構築を実現。WS(Redshift/S3）とTableau（Tableau Online）を使い、確認したい効果指標（インプレッション、CVR、コストなど）を表示し、クリエイティブの効果を議論できる環境を実現しました。
広告配信ツールを活用して広告配信した場合、ダッシュボードが標準装備されていますが、ツールが提供しているダッシュボード以外の指標を確認したい場合や、ダッシュボードを持たないツールで配信する場合は、広告効果を最大化させるためにも自社で確認したい指標を分析できるダッシュボード構築を実施しましょう。
参考：広告クリエイティブダッシュボード構築支援（AWS(Redshift/S3)&Tableau Extensions API）
まとめ
近年、さまざまな業界・業種でデータ分析が注目されています。特に広告業界はWebマーケティングの普及もあり、データ分析に取り組む企業が多く、集まるデータも膨大です。データ分析にはITや統計に関する専門知識が必要というイメージもあり、効果を感じられるまでに時間がかかることも多いです。
データ利活用の具体的な取り組みを始める際には、まず自社はどのような課題を抱えているのか、何のためにデータ分析に取り組みたいのかを明確にしましょう。目的を明確にすることで、集めるべきデータや適した分析手法も見えてきます。
ダッシュボードの構築や、データ分析基盤の構築などを実施する際には、弊社のようなデータ専門家と最初は専門家と二人三脚で進めながら、日々の運用は自社で行えるような体制を作ると効率的に実施いただけます。
「これからデータ分析・データ利活用の取り組みを始めたいけれど、何から実施していいかわからない」「データ分析の専門家の知見を取り入れたい」という方は、データ分析の実績豊富な弊社、データビズラボにお気軽にご相談ください。
貴社の課題や状況に合わせて、データ分析の取り組みをご提案させていただきます。
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