# マーケティングのデータ活用とは？種類・分析方法・進め方を解説 - URL: https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/marketing-data-utilization/ - カテゴリ: マーケティング > データ分析 - 執筆: 藤井 俊輔（代表取締役） / 監修: 玉城 彪眞（マーケティングディレクター） - 公開日: 2026-09-14 / 最終更新日: 2026-10-29 - 発行: waltsu株式会社（waltsu MAGAZINE） ## こんな人におすすめ - データはあるが施策につなげられていない - GA4を毎月レポートするだけで終わっている - 広告とCRMのデータがつながっていない 企業にはGA4、Search Console、広告、CRM、POS、問い合わせ、SNSと、大量のマーケティングデータが蓄積されています。それでも「アクセスが10％増えました」で終わる月次レポートが続いているなら、それはデータを見ているだけで、活用にはなっていません。 マーケティングのデータ活用とは、顧客・Web・広告・購買・CRMなどのデータを分析し、顧客理解と意思決定、施策の改善につなげることです。ゴールは数字を正確に把握することではなく、データを見た結果として何かを変えることです。本記事では、データの7種類、分析方法、CRMとCDPの役割、進め方の7ステップ、AI活用、注意点までを解説します。 **この記事のゴール（読了目安 約10分）**：「集める・見る・報告する」で止まっているデータ運用から抜け出し、目的から必要なデータを逆算して、施策の変更と検証まで一周させられるようになる。 ## この記事の結論 - 分析は「知ること」、活用は「変えること」。何を変えたかまで進める - データは目的から逆算して選ぶ。全部集めることから始めない - 広告は問い合わせ数で切らず、商談・受注・LTVまで接続して評価する - AIが出すのはパターンと仮説であり、因果の判断は人が担う ## データ活用とは データ活用は、分析で分かったことを意思決定に使い、施策を変えるところまでを含みます。データを根拠に判断するデータドリブンマーケティングにも触れます。 ### データ分析との違い データ分析は「何が起きたか」を理解する作業です。CVRが2％から1.5％に下がった、と把握するところまでを指します。一方データ活用は、**その結果を意思決定に使うところまで**を含みます。 たとえばCVR低下を流入別に分解し、SNS経由だけが落ちていると分かり、LPを見ると訴求が広告と一致していなかった。だからLPを直す。ここまで来て初めて活用です。「何が分かったか」で終わらせず「何を変えたか」まで進めてください。 ### データドリブンマーケティングとは 勘や経験だけに頼らず、データを根拠にマーケティングの意思決定と改善を行う考え方です。「この広告が良さそう」ではなく「この広告はCPAが低いだけでなく受注率とLTVも高い」と判断して予算を寄せる、といった動き方になります。 主要ベンダーの定義でも、顧客理解を深めて戦略と戦術の意思決定に使う手法として説明されています。重要なのはデータを見ることではなく、**データによって行動が変わること**です。 ![何が起きたかを知る分析と、何を変えるかまで進む活用の違い](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/09/marketing-data-utilization01.png) ## マーケティングで使うデータの7種類 扱うデータは大きく7つに整理できます。以下の表にまとめます。 | 種類 | 代表例 | 分かること | |---|---|---| | 顧客属性 | 年齢、地域、業種、企業規模、役職 | 誰か | | 行動 | Web閲覧、検索、アプリ、メール開封 | 何をしたか | | 購買 | 商品、金額、頻度、LTV | 何を買ったか | | 広告 | 表示、クリック、CPA、ROAS | どの施策に反応したか | | 営業・CRM | 商談、受注、失注理由、案件金額 | 売上までどう進んだか | | 顧客の声 | インタビュー、口コミ、問い合わせ | なぜそうしたか | | 外部 | 市場、競合、検索トレンド | 顧客以外の環境 | すべてを集める必要はありません。改善したいことが決まれば、**必要なデータも自然に絞られます**。 ## 定量と定性を組み合わせる よくある失敗が、数字だけを見ることです。料金ページの離脱率が高いと分かっても、なぜ離脱しているのかは数字からは読み取れません。 そこで顧客インタビューや営業へのヒアリングを重ねると、「追加料金が発生しそうで不安だった」といった理由が出てきます。**定量が「何が起きているか」、定性が「なぜ起きているか」**を担当します。片方だけでは打ち手が決まりません。営業やカスタマーサポートの記録は、**社内にある定性データとして真っ先に確認すべき場所**です。 ## Web・検索データの活用 GA4では流入、閲覧ページ、離脱、CVを確認します。ここで見誤りやすいのが、**セッション数だけの比較**です。SEOが1万セッション、広告が2千セッションでも、CVRがそれぞれ0.5％と4％なら評価は逆転します。さらに受注まで追えば、また違う結論になります。 Search Consoleは順位を見る道具としてだけでなく、**ユーザーが実際に何を知りたがっているかを読むデータ**として使ってください。「AIマーケティングとは」という記事が実際には「AIマーケティング 事例」で多く表示されているなら、公開時の仮説と実態にずれがあるということです。既存記事の改善方法は別記事で解説しています。 ## 広告とCRMをつなげて見る 広告管理画面だけで判断すると、判断を誤ることがあります。広告Aが問い合わせ100件でCPAが低く、広告Bが50件でCPAが高かったとします。管理画面上はAの勝ちです。 ところがCRMまで追うと、Aは商談20件で受注2件、Bは商談30件で受注10件だった。事業成果で見ればBが勝ちです。広告データは、**問い合わせ数で切らずに商談・受注・LTVまで接続**してください。この接続ができていないと、獲得単価は下がったのに売上が伸びないという状態が続きます。 ## データを顧客単位でつなぐ 多くの企業でデータは部門ごとに分断されています。広告は広告代理店、Webはマーケティング、商談はCRM、購買は基幹システム。それぞれ正しく管理されていても、同じ顧客の動きとしてはつながっていません。 つなぐ順番は、**まず1人の顧客が広告から受注まで追えるかを確認すること**です。ここで登場するCRMとCDPは役割が異なります。CRMは顧客との取引や営業活動を管理するもの、CDPはWeb・購買・アプリ・CRMを統合してマーケティングに使いやすくする基盤です。**導入すれば活用できるわけではない**点は共通しています。 ## データ活用の6つの目的 用途を整理すると、顧客理解、セグメンテーション、パーソナライズ、予測、予算配分、商品やサービスの改善の6つになります。 中小企業がまず効果を感じやすいのは、**顧客理解と予算配分**です。どの顧客層が受注につながっているか分かれば、広告予算の寄せ先が決まります。パーソナライズや予測はデータが顧客単位でつながっていることが前提のため、順番は後です。段階に合わない目的から入ると、投資だけが先行します。 ## データ活用の7ステップ 進め方は、改善したいことを決める、KPIを決める、必要なデータを選ぶ、分析する、仮説を立てる、施策を変える、検証する、という7ステップです。 順番の要は3番目です。「使えるデータを全部集める」から始めると、統合作業だけで数か月が過ぎます。受注を増やしたいなら、PVではなく流入から問い合わせ、商談、受注、LTVまでの流れを見る。**目的からデータを逆算**すれば、着手範囲は驚くほど小さくなります。 ![改善目的からKPI、必要データ、施策、検証へ進む7ステップ](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/09/marketing-data-utilization02.png) ## ツールは後から選ぶ 最初にツールを選ばないでください。役割を理解したうえで、**必要になった段階で導入するのが順番**です。 | ツール | 役割 | 導入を検討する段階 | |---|---|---| | アクセス解析 | Web上の行動を把握する | 最初から | | CRM | 商談と受注、失注を管理する | 問い合わせ後の追跡が必要になったら | | BI | 複数データをまとめて可視化する | 手作業の集計が限界になったら | | CDP | 顧客単位でデータを統合する | チャネルが増えて分断したら | CDPを導入すればデータ活用が成功するわけではありません。ツールはいずれも意思決定を良くするための手段であり、何を判断したいかが決まっていなければ、統合されたデータも使われないまま残ります。 ## AIで何が変わるか AIは集計、分類、異常検知、セグメンテーション、予測、仮説出しを高速化します。もっとも大きな変化は分析の精度ではなく、**分析と改善の頻度**です。月1回だった分析が週1回になり、広告案が3本から30本になれば、同じ期間で試せる回数が増えます。 一方で、データ側の課題は残ったままです。[Salesforceが約4,500人のマーケターに聞いた調査](https://www.salesforce.com/news/stories/state-of-marketing-2026/)では、マーケティング組織の75％が何らかの形でAIを利用している一方、分断されたシステムとデータ品質の低さが依然として最大の障壁として挙げられています。どのAIを使うかより、**どんな顧客データを持ち、どう意思決定へつなげるか**が問われる局面です。 ## 相関と因果を混同しない AIが「料金ページを見た人はCVしやすい」というパターンを出したとします。ここで「料金ページへの導線を増やそう」と判断するのは早すぎます。 料金を見たからCVしたのか、購入意欲が高い人がたまたま料金を見ているのか。前者なら導線強化に意味がありますが、後者なら効果はありません。AIが出すのはパターンと仮説であり、**因果の判断は人が担います**。切り分けは、**片方だけ変えて比べれば答えが出ます**。 ## 個人情報とデータバイアス 顧客データを扱う以上、利用目的、第三者提供、安全管理、アクセス権の確認は避けて通れません。AIによる高度なプロファイリングは、個人の権利や利益への影響も考慮する必要があります。外部のAIサービスへ渡す際は、**不要な識別情報を先に落として**ください。 データの偏りにも注意します。取得できているのは、**自社サイトに来た人、問い合わせた人、購入した人だけ**です。検討をやめた人や自社を知らない人は含まれていません。既存顧客だけを見て「顧客はこういう人だ」と結論づけると、市場全体を見誤ります。 ## 【プロの視点】意思決定を何回変えたか マーケティングではPV、CTR、CVR、CPA、ROASと、多くの数字を追いかけます。ただし数字を見ただけでは、データ活用にはなりません。 たとえばCPAが20％悪化したとします。月次会議で「悪化しています」と報告し、原因は来月調べます、で終わる。これはレポーティングです。データ活用なら、どのキャンペーンで悪化したのかを特定し、CVRが落ちているのかCPCが上がっているのかを切り分け、LPのどこで離脱しているかを見て、顧客に確認し、料金の見せ方を変え、再計測するところまで進みます。 違いは分析の精度ではなく、**そこから行動が生まれたかどうか**です。だから良いデータチームは、分析レポートを多く作るチームではありません。**「事業の意思決定を何回変えたか」で評価すべきチーム**です。 この基準を持つと日々の判断が変わります。ダッシュボードを1つ増やす作業と、料金ページの離脱理由を顧客3人に聞く作業のどちらを優先すべきかが、はっきりします。前者で増えるのは見える数字、後者で生まれるのは打ち手1つです。 月次レポートを作っているなら、末尾に「今月、この数字を見て何を変えたか」という欄を足してみてください。3か月連続で空欄なら、そのレポートは止めても事業に影響しません。厳しく見えますが、作成時間を検証に回せるという意味でもあります。 ![数字を報告して終わる流れと意思決定まで進む流れの比較](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/09/marketing-data-utilization03.png) ## 【waltsu視点】学んだことと変えたこと データ活用の相談を受けると、多くが「まずデータを統合したい」という話から始まります。CRMに100万件あり、これをCDPに集めてダッシュボードを作りたい、という流れです。 ただ、データが100万件あっても、**打つ施策が去年と同じなら価値はほとんど生まれていません**。逆に顧客インタビュー10件とSearch Consoleと商談記録から「顧客は価格ではなく導入後の運用を不安に感じている」と分かり、Webに運用フローを足し、広告をサポート訴求に変え、営業が導入後の説明を厚くしたなら、データ量は少なくても事業への影響は大きくなります。 だからデータ活用のKPIは、データ量やダッシュボードの数ではなく、次の3つで見てください。 - 今月、顧客について新しく分かったことはいくつあるか - その結果、何を変えたか - 変えた後に再計測したか この3つが回っていれば、データ量が少なくても改善は進みます。 つまりデータ活用とは、データをたくさん持つことではありません。顧客について昨日まで分からなかったことを今日分かるようにし、その結果として商品、Web、広告、営業を変えることです。 AIによって集計と分類と分析が速くなるほど、人がやるべきことは「このデータから何を学んだか」「だから何を変えるか」に寄っていきます。**分析にかかる時間が減った分を、検証の回数に振り向けられるかどうか**。ここが分かれ目です。 最初の一歩は小さくて構いません。GA4とSearch Console、そして受注データ。この3つを1枚に並べ、どの流入が受注につながっているかを見るだけで、翌月の予算配分の判断が変わります。統合基盤の検討は、その判断が難しくなってからで間に合います。 ![大量データで施策が変わらない場合と少量データで施策が変わる場合の比較](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/09/marketing-data-utilization04.png) ## よくある質問 **Q. データ活用とは何ですか？** A. 顧客、Web、広告、購買、CRMなどのデータを分析し、顧客理解と意思決定、施策改善へつなげることです。収集や可視化で終わらせず、実際のアクションまで進めることが要点になります。 **Q. 何から始めればよいですか？** A. 改善したいことを1つ決め、その判断に必要なデータだけを選ぶところからです。使えるデータを全部集めることから始めると、統合作業で時間が尽きます。GA4、Search Console、受注データの3点から十分に始められます。 **Q. CRMとCDPの違いは何ですか？** A. CRMは顧客との取引や営業活動の情報を管理する仕組みです。CDPはWeb、購買、アプリ、CRMなど複数のデータを顧客単位で統合し、マーケティングに使いやすくする基盤を指します。 **Q. 中小企業でも活用できますか？** A. できます。高度な基盤やAIは必須ではありません。すでにあるアクセス解析、Search Console、顧客管理、売上データをつなぎ、施策の判断に使うところから始められます。 **Q. データが多いほど成果は上がりますか？** A. 必ずしも上がりません。重要なのは量ではなく、意思決定に必要か、品質が高いか、顧客単位でつながるか、施策に使えるかです。使われないデータは、保管コストだけが残ります。 マーケティングのデータ活用とは、数字を集めることでもダッシュボードを作ることでもありません。データから顧客を理解し、仮説を立て、施策を変え、顧客の反応を見て、また次のデータへ戻る循環を作ることです。 見るべきは、データを見た結果として広告、Web、商品、営業が変わったかです。ツールもAIも、その判断を良くするための手段にすぎません。 まずは流入と受注データを1枚に並べ、どの経路が売上につながっているかを確認するところから始めてみてください。そのうえで、どの指標を追うべきか、分断したデータをどうつなぐかの判断に迷う場面が出てきたら、waltsuがデータの整理から仮説設計、施策の実行と検証までご支援します。 ## 執筆者 **藤井 俊輔**（代表取締役）ベンチャー企業の外部CMOや水族館のマーケティング担当などに従事。オンライン/オフライン問わず集客を中心としたマーケティング施策に強み。 プロフィール: https://www.waltsu.co.jp/magazine/supervisor/shunsuke-fujii/ この記事は waltsu 公式ブログの記事（https://www.waltsu.co.jp/blog/marketing-data-utilization/）をもとに再編集したものです。