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2017年8月10日

【前編】マーケティング担当者が知っておきたい マーケティングの基礎知識

マーケティングとは何なのでしょうか。マーケティングの父と称されるピーター・F・ドラッカーは自身の著書「マネージメント」で次のように書いています。

”マーケティングの究極の目標は、セリング(売り込み)を不要にすることだ”

マーケティングの成功はセリング(売り込み)を不要にすること。セリング(売り込み)を不要にするということはつまり、何もしなくても「売れていく」状態になることです。したがって、マーケティングの仕事とは、「売れていく」状態を実現するために行う全ての活動といえるでしょう。

今回は、マーケティングの仕事を成功に導くために知っておくべき基礎知識をご紹介します。

課題を解決する仮説思考

マーケティングを成功に導くには、仮説思考が必須です。
仮説思考とは、情報や知識を問題の全体像をイメージし、それを解決するための仮説を立てることです。
仮説を立てることは、荒野に道標を立てるようなものです。道標なく闇雲に走ってしまえば到着すべき目的地に辿り着かないように、ビジネスの世界でも成功は難しいといえるでしょう。
仮説の立て方としては、以下の3つの方法を用いるといいでしょう。

①ペルソナ
②論理的思考
③数字分析

それぞれについて解説します。

ペルソナとは

ペルソナとは、自社製品やサービスを使用するターゲットユーザーと、使ってほしいターゲットユーザーを明確にするための架空の人物像を指します。架空の人物があたかも実在するような詳細なプロフィール設定し、その人物の性格や属性を加味しつつ、彼/彼女の行動を予測します。
ペルソナの設定は、自社のマーケティング戦略の指針だといえます。

ペルソナは、Webサイトのアクセス解析データや、実際のターゲットユーザーに近い人へのインタビュー調査を参考に設定します。そのような調査結果が手元にない場合は、「二次データ」を利用するとよいでしょう。

二次データとは、自社社員以外の誰かが調査して集めたデータです。二次データは総務省や調査会社などのウェブサイトで見つけることができます。

代表的な調査サイトは以下となります。

・総務省統計局
・経済産業省
・SSJDA
・マクロミル
・MMD研究所

二次データを利用する際の注意点としては、「いつ調査したデータなのか」を必ず確認するようにしましょう。

10年前の賞味期限切れの調査データでは、現在のユーザー像の姿を見るには古すぎます。あわせて、誰が調査したデータなのかをチェックし、素性がわかっているデータだけを使います。

 

論理的思考とは

論理的思考とは、筋道を立てて、論理を展開する思考法です。

論理的思考で仮説を立てることにより、その仮説の精度が高くなるばかりだけではなく、他者を説得するときにも有効です。この論理思考には、2つの方法があります。

①演繹法
②帰納法

それぞれ解説します。

演繹法とは

「××だから、○○である」と論理をリンクさせ、結論を導き出す方法です。
例えば「リスティング広告を出すとWebサイトのユニークユーザーが増える」「ユニークユーザーが増えるとコンバージョン数が増える」→「リスティング広告を出稿すれば、コンバージョン数が増える」という具合です。

帰納法とは

帰納法とは、多くの観察事項(事実)から類似点をまとめ上げることで、結論を導き出す方法です。

例えば、「Webサイトにカスタマーレビューを掲載したら購買率が上がった」「Webサイトに開発者の開発秘話を掲載したら購買率が上がった」→「よって新商品のページにもカスタマーレビューと開発者秘話を掲載すると購買率が上がる」という具合です。

慣れないうちは、難しく感じるかもしれませんが、繰り返すことで、思考パターンを定着させるようにしましょう。

数字分析とは

数字分析とは、物事を論理的に分解し、分解した要素に数字を当てはめていく考え方です。
前述の論理的思考に数字で肉付けをしていくイメージです。

このとき、物事を「漏れなく、重複なく」分解することが非常に重要となります。
物事を分解したら、分解した各要素に数字を当てはめていきます。数字が当てはめることができなければ、その要素をさらに細かく分解します。

例えば、ECサイトの1日の売り上げを分解するときは、「1日のサイト訪問者数」「平均購買金額」「購買率」という具合です。「購買率」に数字が当てはめることができない場合は、さらに「購買ページ流入数」「離脱率」などで分解します。

物事の分解方法としては、以下の方法を参考にするといいでしょう。

①分解する対象

最終的にどのような情報を求めたいかを決めます。ECサイトの場合は「サイト訪問数」「離脱率」「購買数」「お問い合わせ数」などが候補に挙がるでしょう。

②切り口

求めたい変数をどのような切り口で切るのかを考えます。「商品のカテゴリー」「時間帯」「年齢層」などが考えられるでしょう。

③細かさ

細かさとは、どのような粒度で分解していくかです。これについては、納得いくまで分解ができると思いますので、納得いく細かさで調整するといいでしょう。

まとめ

切り口について、どうしても見つからないときは「5W1H」を思い浮かべながら切り口を探すのもひとつの手です。

・What:なにを
・Where:どこで
・When:いつ
・Who:誰が
・Why:なぜ
・How (much, many):いくら、いくつ

このように、ビジネスを分解して構造化させることで、課題の原因の特定を特定できたり、自社でコントロールできること・できないことが判明したりするようになります。

後編では、立てた仮説を元に、実際に課題を解決するための施策についてご紹介します。

 

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