「データ分析をもっと活用したい」マーケターがすくなくありませんが、おそらく以下のような課題を抱えているのではないでしょうか。

• そもそも何から始めればいいのか分からない
• 社内でBIツールは導入されているけれど、うまく使いこなせていない
• 分析はしているが、それが施策の改善につながっている実感が持てない
• 結局、勘と経験で判断してしまう場面が多い

この記事では、こうした「データはあるのに活用できていない」状況から脱却し、実際に成果につながるデータ分析を実践するための具体的な方法を解説します。

データ分析の本質：「分析＝レポート作成」という誤解を解く

多くのマーケターが陥りがちな最初の誤解は、データ分析を「過去の結果を報告すること」だと考えてしまうことです。

データ分析の真の目的は「未来の意思決定の質を高めること」です。

週次レポートやダッシュボードで指標を眺めることは悪くありませんが、それだけでは「見ている」だけであり「分析している」とは言えません。重要なのは、そのデータから何を読み取り、どんな仮説を立て、どんな行動につなげるかです。

成果に直結する分析とそうでない分析の違い

〇 成果につながらない分析の例：

• 毎週同じフォーマットでPV数、セッション数、CVRを報告
• 数値の増減を説明するだけで終わる
• 「今月は先月より良かった/悪かった」という結論のみ

✕ 成果につながる分析の例：

• CVR低下の要因を特定し、改善施策を提案
• チャネル別の費用対効果を比較し、予算配分を最適化
• 顧客セグメント別の行動パターンを分析し、パーソナライズ施策を実行

なぜ「なんとなく分析」になってしまうのか？根本原因と解決策

「GoogleアナリティクスやBIツールは見ているけれど、施策に活かせていない」という状況には、明確な原因があります。

原因1：分析の目的があいまい

• 問題： 「とりあえず見ておこう」状態 
• 解決策： 具体的な問いを立ててから分析を開始する

原因2：見ている指標が成果と直結していない

• 問題： PVやクリック率だけを追いかけている 
• 解決策： ビジネス成果に直結するKPIを設定し、そこから逆算して必要な指標を決める

原因3：データの構造や意味を深く理解していない

• 問題： 数値の背景にある顧客行動やビジネスロジックを把握していない 
• 解決策： データがどのように生成されるのか、各指標が何を表しているのかを理解する

原因4：分析が”作業”になってしまっている

• 問題： 毎回同じ手順で機械的に処理している 
• 解決策： 仮説思考を取り入れ、検証すべきポイントを明確にする

データ分析は「問い」から始まる：成果につながる問いの立て方

マーケターにとって最も重要なのは、「何を知りたいのか？」を明確にすることです。

 良い問いの例とその分析方法

1. なぜCVRが下がったのか？

• 分析方法：期間比較、チャネル別分析、ファネル分析
• アクション：低下要因を特定し、該当箇所の改善施策を実行

2. 広告の費用対効果が高いのはどのチャネルか？

• 分析方法：ROAS・CPA比較、アトリビューション分析、MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）分析
• アクション：効果の高いチャネルへ予算を再配分

3. 新規顧客とリピーターでは反応がどう違うのか？

• 分析方法：コホート分析、セグメント別行動分析、CMM（コンシューマー・ミックス・モデリング）分析
• アクション：それぞれに最適化したマーケティング施策を展開

4. 売上を押し上げている真の要因は何か？

• 分析方法：相関分析、回帰分析、多変量解析、MMM分析
• アクション：効果的な要因に投資を集中

 問いを立てる際の3つのポイント

• 1. 具体的であること：「売上を上げたい」ではなく「新規顧客の獲得単価を20%削減したい」
• 2. 検証可能であること：手元のデータで答えを見つけられる問いにする
• 3. アクションにつながること：分析結果から具体的な改善策が導ける問いにする

データを読み解くための3段階フレームワーク

実務で使われる分析は、以下の3段階に分けて考えると整理しやすくなります。

 ① 記述的分析：現状把握（What happened?）

目的： 何が起きたのかを正確に把握する 

具体例：

• 各チャネルの流入数とCVRの推移
• 曜日・時間帯別の売上パターン
• 商品カテゴリ別の成長率
• 地域別の顧客数分布

注意点： ここで止まってしまうと「ただの報告」になる

 ② 診断的分析：要因の特定（Why did it happen?）

目的： 現象の背景にある要因を明らかにする 

具体例：

• 広告別のCPA差異とその要因分析
• エリア別売上変動の背景調査
• キャンペーン効果の詳細検証
• 離脱率上昇の原因特定

重要な視点： 相関関係と因果関係を区別する

 ③ 予測的分析：未来の意思決定（What will happen?）

目的： 今後の施策の成果を予測し、意思決定を支援する 

具体例：

• 次回キャンペーンでの成果予測
• 広告予算配分のシミュレーション
• 季節性を考慮した売上予測
• 新商品の需要予測

成功の鍵： 過去のデータから学んだパターンを未来の戦略に活用する

実践につなげるための4ステップ実行プラン

もし「データはあるのに活用できていない」と感じているなら、以下のステップを順番に実行してください。

Step 1: 自分のマーケティング課題を問いとして言語化する

実践方法：

• 現在直面している課題を3つリストアップ
• それぞれを「なぜ〜なのか？」「どうすれば〜できるか？」の形で問いに変換
• 優先度の高い問いを1つ選ぶ

例： 課題「新規獲得が伸び悩んでいる」 ↓ 問い「新規獲得単価が高くなっている真の要因は何か？」

Step 2: その問いに答えるために必要な指標を特定する

実践方法：

• 問いに答えるために必要なデータを洗い出す
• 現在取得できているデータと不足しているデータを整理
• 不足データの取得方法を検討

例： 必要なデータ：チャネル別CPA、広告クリエイティブ別CVR、ランディングページ別離脱率

Step 3: 仮説を立て、それを検証できるようにデータを集める

実践方法：

• 問いに対する仮説を2-3個立てる
• 各仮説を検証するためのデータ分析を設計
• 分析を実行し、仮説の妥当性を確認

例： 

• 仮説1「特定の広告チャネルのCPAが悪化している」 
• 仮説2「ランディングページの離脱率が上昇している」 
• 仮説3「競合の参入により獲得難易度が上がっている」

Step 4: 分析から得た気づきを次の施策に反映する

実践方法：

• 分析結果から具体的なアクションプランを策定
• 施策を実行し、効果を測定
• 結果を踏まえて次の問いを設定

例： 

• 分析結果「ランディングページのファーストビューで50%が離脱」 
• 施策「ファーストビューの改善A/Bテストを実施」 
•  効果測定「CVR改善率を測定し、効果の高いパターンを本格導入」

まとめ：データ分析はマーケターの思考力を磨く最強の道具

データ分析は、単なる数字の処理ではありません。それは、マーケターが自らの意思決定を洗練させるための「考える道具」です。

直感や経験を否定するものではなく、それを補完し、強化するための存在なのです。

重要なのは完璧を目指すことではなく、今日から始めることです。小さな問いから始めて、仮説を立て、検証し、行動に移す。この サイクルを回し続けることで、確実にスキルと成果が積み重なります。

今すぐできる最初の一歩

• 1. 最も大きなマーケティング課題を1つ選ぶ
• 2. それを明確な問いの形に変換する
• 3. その問いに答えるために必要なデータを確認する
• 4. 仮説を立てて、今週中に簡単な分析を実行する

データ分析をうまく活用したいと思ったその瞬間から、すでに成果への第一歩を踏み出しています。次は、社内でどんな問いを立てられるか、チームで話し合ってみてください。そこから、データ分析は”意味のある行動”として動き出します。