自動化するべきか見極めが重要に

2015年のマーケティング業界を賑わせたワードと言えば、マーケティングオートメーション（自動化）ではないだろうか。マーケティング活動におけるさまざまなプロセスが自動化されていく中で、マーケティング戦略に欠かせない「Web解析」の自動化もまた進んでおり、レポート集計を自動化した上で、自動的に課題を見つけて改善案の提案までしてくれるサービスも登場している。

そうした中、「自動化することが目的となってしまっている状況に違和感を抱いている」と、オートメーション化が進むWeb解析市場に警笛を鳴らすのは、Web解析事業を手がけるサードパーティートラスト代表取締役の上村謙輔氏だ。

上村氏は、広告会社でWeb解析事業を牽引した後に独立。Web解析の技術的な知識と、実際にデータをどう活かすのかというマーケティング視点を兼ね備えたWeb解析のプロフェッショナルとしてこれまで10年近く実績を積んできた。

「ここ数年でオートメーションの流れが進む中で、分析・レポートの自動化もトレンドのようになっており、解析という市場が本質的ではない方向に進んでいる側面もあると感じています。業務効率を上げるという面で、マーケティングオートメーションは当然大切ではありますが、普及に従って自動化すべきところとそうでないところの見極めがマーケターにとって重要になってくるのではないでしょうか。その点で言うと、“集計”は自動化していくべきですが、データから課題を見つけ、具体的にどう改善していくのかを考える“分析”の面は自動化できないし、するべきではないと私は考えています。経験上、自動で発見できる課題や改善案に、マーケティングを本質的な意味で後押しするほどのパワーがあるデータは出てこないからです」と話す。

Web解析データはさまざまな要因に影響を受けるデリケートなものであり、完全に綺麗なデータが収集されていることも非常に稀。自動型ツールを使用してマーケティングに作用するような有益な成果を取得できている企業は少ないとも上村氏は指摘する。

「自動型ツールが、ページAとページBではページAを見た人の方が獲得効率が良いと評価をしても、果たしてその流入経路やコンテンツ内容は公平に比較できるものでしょうか。離脱率が高いページとして高くて然るべきキャンペーンページがピックアップされたり、またパラメータでURLが分散しておりページを統合しなくてはならない場面も多くあり、その場合は手動でデータを整えなければなりません。データクリーニングや、企業ごとにおかれた背景、市況の変化、広告施策など、マーケティング視点でデータを読んで考察を行うという工程は、ある一定の経験がなければ難しく、オートメーションで対応できる領域ではありません。Googleアナリティクスなどの普及に伴って、取り組みとしてデータ解析をしている企業は多くあると思いますが、はたして現在見ているデータが本当に正しいものなのか、レポートが会社の課題解決につながっているのかを確認する必要があります」。

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