データ活用
Googleがユニバーサルアナリティクスを終了する : GA4へ乗り換える理由 有料会員 メンバー Public
なぜGoogleはUniversal Analyticsを廃止するのか？ Googleは、2023年7月にユニバーサルアナリティクスをサンセットすることを発表しました。 > We will begin sunsetting Universal Analytics [https://support.google.com/analytics/answer/2790010] — the previous generation of Analytics — next year. All standard Universal Analytics properties will stop processing new hits on July 1, 2023. Given the new Analytics 360 experience was recently introduced [https://www.blog.
企業のデータ活用の現状課題、解決 有料会員 メンバー Public
近年、データ活用推進に向けた企業の動きが注目を集めていますが、期待しているほどのスピード感でデータ活用を進めることができない組織も少なくないようです。 この記事では、企業の抱えるデータ活用を阻む4つの課題、そして、それら課題を乗り越えるための解決策･ソリューション、そして、データ活用の先に期待できる効果･利益についてまとめました。 -------------------------------------------------------------------------------- データ活用を阻む4つの現状課題 近年、データ活用推進に向けた企業の動きが注目を集めていますが、期待しているほどのスピード感でデータ活用を進めることができない組織も少なくないようです。 この記事では、企業の抱えるデータ活用を阻む4つの課題、そして、それら課題を乗り越えるための解決策･ソリューション、そして、データ活用の先に期待できる効果･利益についてまとめました。 データ活用を阻む4つの現状課題 1. 各ツールのリテラシーの高い人材の不足 2. データ活用人材の高い人件費 3. デ
AIデータ活用事例｜マーケティングと経営視点での注意点、ポイント 有料会員 メンバー Public
近年、マーケティング領域における「AIツール」の利用はますます広がっています。しかし、本当の意味で効果的にAIを活用できている企業は決して多くありません。マーケティングデータのAI活用にあたって、経営者がおさえておくべきポイントにはどのようなものがあるのでしょうか。 -------------------------------------------------------------------------------- 経営者が抱えるマーケティング課題への｢AI活用｣ 「AIマーケティング」とは、人工知能技術を用いて、マーケティング活動に影響を与える可能性のあるデータの収集、データの分析、およびオーディエンスや経済の動向の追加的な観察に基づいて、自動化された意思決定を行うことです。人が行うよりもスピーディで正確性も高い予測モデルを構築できるため、スピードが重視される昨今のマーケティングではとても便利です。 さらに、人工知能は学習能力も高く、データや顧客プロファイルを用いて、顧客との最適なコミュニケーション方法を学習し、マーケティングチームのメンバーが介入することなく、適切
マーケデータ活用成否を分けるリーダー人材と代理店の選び方 有料会員 メンバー Public
マーケティングにおけるデータ活用の成功には、技術的な面だけではなく、経営者など組織を引率していくリーダーのコミットメントや理解度も重要です。これは、データ活用の支柱となるデジタルトランスフォーメーション(DX)がこれまでのIT変革とは大きく異なり、事業システムのコア部分のモデルそのものの変革であるためです。そのリーダー人材の確保、またはコミットメントの高い代理店を選ぶにはどのような点に気をつければ良いのでしょうか。 -------------------------------------------------------------------------------- 10個以上に跨るマーケターツール。散財するデータを統合し、活用したい企業組織 昨今、マーケターツールは無数にあります。SNSだけでも３〜６個あり、一つの企業で10個以上のマーケターツールを使い分けている場合も少なくありません。その結果、それぞれのツールに膨大な量のデータが蓄積されているものの、ツール同士が連携が取れていないため、データの活用まで辿り着けていないケースも多く見られます。 データを統合するニーズ
事業部別データ活用へのロードマップ 有料会員 メンバー Public
データを有効活用するためには、事業部ごとに管理されている事業KPIを会社組織レベルで全体を一元管理することが重要です。そのためには、事業部ごとに使用されているシステム･ツールを把握し、どのようなビジネスプロセスで、どのようなデータが蓄積されているかをクリアにする必要があります。 -------------------------------------------------------------------------------- 事業別成果の一元管理に立ちはだかる課題 現状ではデータは事業部ごとに管理されているために、営業部とマーケティング部、EC事業など、部署を横断してツールやデータを把握できる人材が限られている傾向にあります。事業部を横断して、データ構造もビジネスプロセスも把握している人材が、社内に存在しない、または限られているという状態が、事業別の成果を一元管理する仕組みづくりを阻む要因となっています。 乗り越えるための戦略＝本質的な課題 単に部分最適化で終わらせず、社内の根本からのDX化を成功させるためには、事業部をまたいでデータが共有できるシステム作りが必要で
データ活用方法･手順 | ビジネススケールを実現する3つのステップ 有料会員 メンバー Public
データを組織全体で活用することを考えた時、複数のツールからデータを集約して一気に表示できるダッシュボードの利用はとても便利です。しかし、これまでの一般的なシステムとしては、専門部署がデータを収集し、それぞれの部署の希望を踏まえデータの分析とレポートを行う形を取っており、データ加工にはエクセルなどのツールが利用されていました。データが属人化されていることやデータの分析・レポーティングがマニュアルで作成されている背景が混乱を招き、データの整理や部署を超えてのデータ共有のシステム作りがなかなか進まないという問題点が指摘されています。 -------------------------------------------------------------------------------- ビジネススケールへのリスクとなる、進まないデータ活用 データ活用の重要性は以前から認識していたものの、現状デジタルが得意な一部の社員に丸投げしているという企業は少なくありません。今までのシンプルなデータであればエクセルを使用して手動で分析が可能でしたが、ビジネスが成長しデータの量が多くなりより複雑
データ活用の業務改善・自動化を阻む、2つの課題と解決策 有料会員 メンバー Public
データを活用する重要性は多くの企業で認識されています。しかし、実際のビジネスの現場では新しいツールの導入や運用、さらに既存のシステムや作業プロセスとの調整などが必要になり、なかなかスムーズに進んでいないのが現状ではないでしょうか。この記事ではデータ活用を行うための課題にはどのようなものがあるのか、またその解決策について解説します。 -------------------------------------------------------------------------------- 実現したいこと 仕組みを構築し、組織全体にデータ活用を浸透させたい 企業がデータを有効活用するためには、末端でのデータ利用をやめ、組織全体にデータ活用を浸透させることが重要です。言い換えれば、データを点として利用するのではなく、線として扱うための導線を整える必要があるのです。そのためには、個人や一部のチームに依存しないデータオペレーションを構築しましょう。新しいツールを導入するだけではなく、データ処理のプロセスを自動化したり、組織内での役割分担の見直しが不可欠です。 部署をまたいでデータの共
ECデータのマーケティング活用課題を突破する体制･仕組みづくり 有料会員 メンバー Public
情報通信システムの高度化やスマホの普及が進んだことで、ECサイトからの買い物は消費者にとって使いやすいものになっています。結果としてECサイトにはトランザクションに関わる詳細なデータが蓄積されることになりました。そのデータをデジタルマーケティングの広告のターゲティングなどに活用することで、購買者と同じ層にアプローチするなど購買パフォーマンスを効果的に向上させることが期待できます。直接的なメリットにつながることから、ECデータの活用に注目するEC事業者やマーケターが増えています。 -------------------------------------------------------------------------------- ECデータとマーケティングデータを統合する目的 施策づくりに活かすための分析 ECデータを活用すると、顧客の特性が顕著に見えてきます。リピーター客のようなLTV（顧客生涯価値）の高い顧客や、最初の購買から2回目に繋がりやすい顧客の特徴がどのようなものなのかを可視化することができます。また、キャンペーンを実施した際には、売上への貢献度を定量的に振り
