マーケティング分析のインハウス化：内製しやすい分析・しにくい分析と見分け方

マーケティング分析のインハウス化（内製化）がうまくいくかどうかは、どの分析を社内で担うかによって大きく変わります。自社の売上や顧客のデータを集計・分類する分析は社内で担いやすい一方で、施策の効果をほかの要因から切り分ける分析、予算の配分を決める分析、社外にあるデータを使う分析になるほど、社内だけで完結させるのは難しくなります。

マーケティング分析のインハウス化とは

マーケティング分析のインハウス化とは、外部の専門家に頼らず、自社の担当者やチームがマーケティングのデータ分析を行えるように、社内に人材やデータ、分析の環境を整えることです。実際には、一部の分析や、分析の一部の業務だけを社内で担う形もあります。

マーケティングで使われる分析は、何に答えるかによって、記述的分析（何が起きたか）、診断的分析（なぜ起きたか）、予測的分析（このままならどうなるか）、処方的分析（どうすべきか）の4つに分けられます。それぞれの違いは「データドリブンな意思決定とは？マーケティングで「決められる分析」にする手順」で解説していますが、インハウス化のしやすさも、どの分析に当たるかによって大きく変わります。

インハウス化にはメリットと課題の両方がありますが、どちらが大きく出るかも、分析の種類によって違います。

インハウス化のメリット

マーケティング分析をインハウス化するメリットは、主に次の3つです。いずれも、条件がそろったときに得られるものです。

事業の事情に合わせた分析ができる

社内のチームは、自社の商品や販売の仕組み、過去の施策の経緯を知っているため、事業の事情に合わせて分析を組み立てられます。たとえば、ある月の売上の伸びが特売によるものか、配荷（商品を扱う店舗の広がり）が進んだためかを、社内の担当者なら背景から見当をつけられます。

→ 条件：分析の担当者が、データだけでなく、営業やブランドの担当者とも日常的にやり取りできることです。

判断までの時間が短くなる

外部に依頼する場合に比べて、データの受け渡しや発注の手続きが減るため、分析の結果を早く判断に使えます。国内では、眼鏡ブランドのJINSが、広告効果の分析を内製化したことでレポートを早く、頻繁に出せるようになったと紹介しています（出典：JINSテックブログ「MMM内製化の実践と課題解決」）。

→ 条件：データが定期的に更新され、分析に使える状態になっていることです。

外部への支払いを抑えられる

外部の分析会社やコンサルティング会社に支払う費用を抑えられます。

→ 条件：分析できる人材が、すでに社内にいることです。新たに採用する場合は、採用と育成、データの整備にかかる人員と時間も含めた総額で比べる必要があります。

このように、3つのメリットにはそれぞれ条件があり、その条件のそろいやすさは分析の種類によって異なります。

インハウス化の課題

マーケティング分析のインハウス化で企業がつまずきやすい課題は、次の5つです。

分析できる人材を確保しにくい

情報処理推進機構（IPA）によると、DXを推進する人材が不足している日本企業は85.1%にのぼり、米国やドイツと比べて著しく高い水準です（出典：IPA「DX動向2025 – AI時代のデジタル人材育成」）。「DX動向2024」では、不足している人材の種類として、ビジネスアーキテクトに次いでデータサイエンティストが挙げられています（出典：IPA「DX動向2024 – 深刻化するDXを推進する人材不足と課題」）。

→ 対策：すべての分析を一度に社内で内製しようとせず、まず社内で担う分析を絞り、その分析に必要な人材から確保・育成します。

データの整備に手間がかかる

マーケティング分析に必要なデータは、売上は社内のシステム、広告の出稿データは代理店、顧客データは会員やECのシステムというように、部署や会社をまたいで分かれている場合があります。分析できる人材をそろえても、データを集めて形式をそろえる業務が追いつかず、分析が止まることがあります。

→ 対策：分析を始める前に、どのデータを、誰が、どの頻度で用意するかを決めておきます。

結果の中立性と信頼を保ちにくい

社内のチームは事業をよく知っているぶん、先入観が結果の読み方に入り込むことがあります（バイアスの種類と注意点は「バイアスとは？意味・種類・データ分析での注意点をわかりやすく解説」で解説しています）。また、マーケティング部門の中のチームが自部門の予算の効果を評価すると、経営企画や財務から、結果の中立性や客観性が保たれているかを問われることがあります。

→ 対策：分析の手順とデータを開示し、どの指標で何を判断するかを、事前に関係部門と決めておきます。予算への影響が大きい分析では、第三者による確認を組み込む方法もあります。広告効果の分析での例は、「MMMの内製化と外部委託を比較：オープンソース時代に、どの業務を内製するか」の「合意」の項で紹介しています。

他社と比べる物差しを持ちにくい

社内の分析だけでは、自社の数値が業界の中で高いのか低いのかを判断しにくい場合があります。ニールセンは、マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）の外部パートナーを選ぶ際の観点の一つに、結果を確かめるための市場のベンチマークを挙げています（出典：ニールセン「社内アナリティクス成功への道」）。

→ 対策：業界の公開データや、複数の企業を支援している外部パートナーの知見を、結果を確かめるための参考に使います。

手法の変化に追いつく必要がある

マーケティング分析の手法やソフトウェアは変化が速く、MMMのオープンソースのライブラリが公開されたり、AIを使った分析の支援が広がったりしています。社内のチームは、日々の分析と並行して、新しい手法を学び続ける必要があります。

→ 対策：学習の時間を業務として確保するか、外部の研修や外部パートナーとの共同作業を通じて、新しい手法を取り入れます。

これらの課題の重さも、分析の種類によって変わります。どの分析なら社内で担いやすいかは、次の3つの基準で判断できます。

内製しやすい分析・しにくい分析を分ける3つの基準

内製しやすい分析かどうかは、結果を確かめやすいか、必要なデータが社内にあるか、結果がどれだけの予算を動かし、誰が納得する必要があるか、の3つの基準で判断できます。

結果を確かめやすいか

集計の結果は元のデータと照らし合わせれば確かめられますが、「何が売上を増やしたか」という効果の推定は、正しいかどうかを直接確かめることができません。

• 内製しやすい場合：売上や来店数の集計、顧客の分類など、結果を元のデータで確かめられる分析です。
• 内製しにくい場合：広告や販促の効果の推定のように、統計モデルを使って原因を切り分ける分析です。たとえば、繁忙期にキャンペーンを行った月に売上が伸びた場合、伸びのうちどれだけがキャンペーンによるもので、どれだけが季節によるものかは、モデルの前提によって答えが変わります。GoogleのMMMのライブラリであるMeridianのドキュメントでも、売上の伸びが本当に施策によるものかという因果の推定が正しいかを直接検証するのは難しく、通常は間接的な指標に頼ることになると説明されています（出典：Google Meridian ドキュメント「Assess the model fit and the results」）。

必要なデータが社内にあるか

必要なデータが社内にあるかどうかで、インハウス化の最初のハードルが変わります。

• 内製しやすい場合：自社の売上や顧客、ウェブサイトのアクセスなど、社内のシステムにあるデータで答えられる分析です。
• 内製しにくい場合：卸や小売の販売データ、SNSや口コミなど社外のデータ、あるいは新たに実施するアンケート調査が必要な分析です。こうした分析では、分析の手法より先に、データをどう手に入れるか、設問や調査対象をどう決めるかが課題になります

結果がどれだけの予算を動かし、誰が納得する必要があるか

分析の結果が大きな予算や、ほかの部門の判断を動かすほど、社内だけで完結させるのは難しくなります。

内製しやすい場合：担当チームの中で、施策を改善するために使う分析です。

内製しにくい場合：媒体間の予算配分や価格の改定のように、大きな予算を動かし、経営企画や財務、代理店にも結果を受け入れてもらう必要がある分析です。誤りに気づかないまま大きな判断に使われるリスクがあるため、外部の知見や第三者による確認が役立ちます。

この3つの基準を、マーケティングでよく使われる分析に当てはめると、次のようになります。

分析の種類別に見る、インハウス化のしやすさ

マーケティングでよく使われる分析を3つの基準に当てはめると、記述的分析に近いものほど社内で担いやすく、原因の切り分けや予算配分の判断に近いものほど、外部の知見が役立つ場面が増えます。

次の表は一般的な傾向で、データの状態や社内の体制によって変わります。

KPIの集計・レポーティング

KPIの集計とレポーティングは、記述的分析にあたり、最も社内で担いやすい分析です。

• 社内で担いやすい部分：売上や広告の管理画面の数値の集計は、BI（ダッシュボード）やスプレッドシートを使って社内でも回せます。
• 外部の知見が役立つ部分：どの指標で何を判断するかを見直すときです。広告の管理画面の成果は媒体ごとの基準で数えられているため、複数の媒体の成果を足し合わせると、実際の成果を上回ることがあります。

顧客データの分析

購買履歴や会員データを使う顧客データの分析は、データが社内にあるため、比較的社内で担いやすい分析です。

• 社内で担いやすい部分：顧客を購買金額や頻度で分ける、購買の傾向を集計するといった分析です。
• 外部の知見が役立つ部分：顧客が離れる兆候やLTV（顧客生涯価値）を予測するモデルや、施策が顧客の行動をどれだけ変えたかを推定する分析です。もともと買う可能性が高い顧客に施策を当てていると、施策の効果が実際より大きく見えてしまうため、施策を受けていない顧客と正しく条件を揃えて比較するような分析の設計が必要になります。

広告・施策の効果測定と予算配分

広告や施策の効果を測り、予算の配分を決める分析は、原因の切り分けと予算の判断の両方を含むため、社内だけで担うのが難しい分析の一つです。

• 社内で担いやすい部分：出稿や売上のデータの整備と、結果をもとにした施策の計画です。
• 外部の知見が役立つ部分：競合の動きや季節性といった要因をどう組み込むかというモデルの設計と、結果が現場の実感とズレたときの検証です。どの業務を社内で担い、どれを外部に任せるかは、MMMを例に「MMMの内製化と外部委託を比較：オープンソース時代に、どの業務を内製するか」で6つの業務に分けて解説しています。

価格・販促の効果分析

価格や販促の効果の分析は、販促の実績は社内にあっても、効果の推定に必要なデータが社外にある場合もあるため、社内で完結させにくい分析です。

• 社内で担いやすい部分：販促の実施内容と売上の実績を集計し、振り返ることです。
• 外部の知見が役立つ部分：値引きや特売がなくても売れていたはずの数量（ベースライン）を推定して、販促による上乗せを切り分ける分析や、卸や小売など取引先ごとの効果を見る分析です。消費財メーカーの場合、店頭の販売データは小売の側にあるため、データの入手方法から検討する必要があります。

選ばれる理由の分析

自社や競合の商品が選ばれる理由を探る分析は、既存の調査データで足りるか、新たに調査を設計する必要があるかで、インハウス化のしやすさが変わります。

• 社内で担いやすい部分：既存の調査結果を集計し、属性ごとに比べることです。
• 外部の知見が役立つ部分：分析に必要な質問を含めた調査票の設計や、価格・品質・ブランドイメージなどの複数要因が購入の決め手にどれだけ影響しているかを切り分ける統計モデルの構築です。単純な集計だけでは、どの要因が実際に選択を左右しているかまでは分かりません。

SNS・口コミなど社外データの分析

SNSや口コミ、検索データなど社外のデータを使う分析は、まずデータをどう手に入れるかが課題になります。

• 社内で担いやすい部分：自社の公式アカウントへの反応や、自社商品への言及を確認することです。
• 外部の知見が役立つ部分：大量の投稿や口コミを継続して集め、話題ごとに整理して、生活者の関心の変化を読み取る分析です。データの取得と、文章を話題ごとに分ける手法の両方が必要になります。

このように、原因の切り分けや社外データを扱う分析ほど、社内と外部で業務を分担する形が現実的になります。

進め方：社内で担う範囲を決める

マーケティング分析のインハウス化は、社内で担いやすい分析から始め、難しい分析は業務ごとに外部と分担する進め方が現実的です。

記述的分析と自社データの分析から始める

集計やレポーティング、顧客データの分類は、結果を確かめやすく、データも社内にあるため、インハウス化の最初の対象に向いています。データを定期的にそろえる仕組みを作って初めて、その後の効果測定や予測の分析をスムーズに進める土台が整います。

原因の切り分けや予算配分の分析は、業務ごとに分担を決める

効果の推定や予算配分の分析は、問いの設計、データの整備、モデルの構築と更新、解釈、合意、実行といった業務に分けて、どれを社内で担うかを決めます。ニールセンも、結果の解釈や戦略面の支援を社内で担うか、一部または全部を外部に任せるかを選べる、併用の形を勧めています。業務ごとの分け方は、「MMMの内製化と外部委託を比較：オープンソース時代に、どの業務を内製するか」で詳しく紹介しています。

体制づくりは小さく始める

分析の体制を一度にそろえるより、一つの分析で成果を出し、社内の理解を得ながら広げていくほうが、無理なく進められます。組織の現在地を確かめる質問や、体制づくりのアプローチは、「データドリブンなマーケティング組織のつくり方：現在地の確かめ方と最初の一歩」で紹介しています。

外部パートナーとしてのサイカの関わり方

サイカでは、データサイエンティストとコンサルタントが、施策の効果の推定や予算配分、価格や販促の効果、選ばれる理由の分析など、原因の切り分けや判断に近い分析を、企業の担当者と一緒に進めています。すでに社内で分析を行っている企業とも、結果の解釈や社内の合意の場面で、第三者として結果を検証する形で関わることがあります。

よくある質問

マーケティング分析のインハウス化には、どんな人材が必要ですか？

必要な人材は、社内で担う分析の種類によって決まります。集計やレポーティングが中心であれば、データを整え、BIソフトウェアなどで可視化できる担当者がいれば始められます。効果の推定や予測まで社内で行う場合は、統計モデルの前提を説明できる分析担当者と、結果を事業の文脈で読み解けるビジネス担当者が必要になります。

インハウス化と外部委託では、どちらが費用を抑えられますか？

どちらが安くなるかは、分析の種類と、社内にすでにいる人材によって変わります。分析できる人材が社内にいれば、インハウス化で外部への支払いを抑えられますが、新たに採用する場合は、採用と育成、データの整備にかかる人員と時間も含めて比べる必要があります。難しい分析だけを外部に任せる併用の形を選ぶ企業もあります。

マーケティング分析のインハウス化は、何から始めればよいですか？

まずは、KPIの集計やレポーティング、自社の顧客データの分析など、結果を確かめやすく、データが社内にある分析から始めるのが現実的です。並行して、どのデータを誰がどの頻度で用意するかを決めておくと、その後の効果測定や予測の分析にもつながります。

AIを使えば、マーケティング分析は社内でできますか？

AIは、データの集計やプログラムの作成、結果の一次的な読み取りを速くするため、社内で担える範囲を広げる可能性があります。ただし、効果の推定のように結果を直接確かめにくい分析では、モデルの前提が妥当かどうかを判断する人が引き続き必要です。

まとめ

マーケティング分析のインハウス化は、分析の種類によって進めやすさが大きく変わります。結果を確かめやすく、データが社内にある分析から社内で担い、原因の切り分けや予算配分のような分析は、業務ごとに外部と分担するのが現実的です。

マーケティング分析の進め方をさらに知りたい方は、次の記事もご覧ください。

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• データドリブンな意思決定とは？マーケティングで「決められる分析」にする手順
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著者情報

株式会社サイカ マーケティングチーム