データ分析の依頼が変わる：クリエイティブ視点でデータ担当者と成果を出す連携方法
データ分析担当者との連携でクリエイティブ施策を最大化する
デジタルマーケティングにおいて、データに基づいた意思決定と、ユーザーの心を動かすクリエイティブは、成果を出す上で不可欠な両輪です。多くのデジタルマーケターの皆様は、Google Analyticsや広告運用ツールなどを活用し、日々の業務にデータを取り入れていることと存じます。一方で、データ分析の専門的な領域については、データ分析担当者や他部署との連携が必要となる場面も多いでしょう。
データ分析担当者との連携は、時に難しさを伴うことがあります。マーケターが「知りたいこと」を伝えても、期待していたデータが得られなかったり、分析結果を具体的なクリエイティブ改善や施策にどう繋げれば良いか分からなかったり、といった経験があるかもしれません。これは、それぞれの専門領域における視点や言葉遣いの違いが原因となることが少なくありません。
しかし、データ分析担当者との連携を円滑に進めることは、感覚に頼りがちなクリエイティブ施策に確かな根拠を与え、その効果を定量的に測定し、継続的な改善サイクルを回していくために非常に重要です。データ担当者と効果的に協業することで、より深いユーザーインサイトに基づいたクリエイティブ発想や、データに裏付けられた自信のある提案が可能になります。
この記事では、デジタルマーケターの皆様が、データ分析担当者と連携し、クリエイティブ施策の成果を最大化するために知っておくべき、データ分析の具体的な依頼方法と、日々のコミュニケーションにおけるヒントをご紹介します。
なぜデータ分析担当者に「正しく」依頼することが重要なのか
データ分析担当者は、高度な分析スキルや統計知識、そしてツールに関する深い理解を持っています。しかし、マーケティング施策の背景や、クリエイティブに込められた意図、具体的なビジネス目標といったコンテクストを全て把握しているわけではありません。
マーケターからの依頼が曖昧であったり、単に「このデータを出してください」という依頼に終始したりすると、データ分析担当者は依頼の真の目的を理解できず、期待する示唆に繋がらないデータを提供してしまう可能性があります。これは双方にとって非効率であり、時間と労力の無駄に繋がります。
クリエイティブ施策の効果をデータで測り、改善に繋げるためには、「どのようなクリエイティブ施策を行い、その結果として何を知りたいのか、それはなぜか」という背景や目的を明確に伝えることが不可欠です。データ分析は、単なる数字の羅列ではなく、未来のアクションを決定するための示唆を得るプロセスであるため、この「示唆」に繋がる依頼をすることが重要なのです。
クリエイティブ視点でのデータ分析依頼：具体的なステップ
では、データ分析担当者へより効果的に依頼し、クリエイティブ施策の成果に繋げるには、どのようなステップで進めれば良いのでしょうか。
ステップ1：課題と目的の明確化
まず、なぜデータ分析が必要なのか、その根本的な課題と目的を明確にしましょう。 例： * 「新しいLPのフォーム到達率が低い。どこに課題があるか特定したい。」 * 「特定層への動画広告の効果がデータでは見えにくい。ユーザーの反応を深く理解したい。」 * 「既存のバナー広告のCTRが伸び悩んでいる。どんなクリエイティブ要素が影響しているか知りたい。」
単に「LPのデータください」ではなく、「LPのフォーム到達率が低いという課題を解決するために、ユーザー行動の詳細をデータで把握し、ボトルネックとなっている箇所を特定したい」と具体的に伝えます。
ステップ2：仮説の設定
課題に対して、どのような原因が考えられるか、クリエイティブ施策がどのように機能するはずか、という仮説を立ててみましょう。これはデータ分析の方向性を定める上で非常に重要です。
例： * 「LPのフォーム到達率が低いのは、入力項目の多さか、CTAボタンのデザインか、あるいはフォーム手前のコンテンツに離脱要因があるのではないか。」 * 「動画広告の効果が見えにくいのは、ターゲット層に合わせたメッセージが伝わっていないか、あるいは動画の尺が長すぎるのではないか。」 * 「バナー広告のCTRが低いのは、配色が目立たないか、キャッチコピーが魅力的でないか、あるいはターゲット層に適切に配信できていないのではないか。」
このように仮説を共有することで、データ分析担当者は単にデータを集計するだけでなく、その仮説を検証するためのデータ収集や分析アプローチを検討しやすくなります。クリエイティブの意図を伝えることで、データ担当者も「このクリエイティブなら、こういうデータを見るべきか」と視点を合わせやすくなります。
ステップ3：検証したい指標の特定（または相談）
立てた仮説を検証するために、どのようなデータ指標を見れば良いかを検討します。マーケターとして、Google Analyticsなどで普段見ている基本的な指標（セッション、PV、CVR、離脱率、CTRなど）だけでなく、クリエイティブ施策固有の指標も考慮します。
例： * LPであれば、特定のコンテンツセクションのスクロール率、ボタンのクリック率、フォームの入力完了率や途中離脱率など。 * 動画広告であれば、再生完了率、特定時点での離脱率、サイレント視聴率、クリック率など。 * バナー広告であれば、表示回数、クリック率、クリック後のサイト内行動、特定の属性ごとの反応率など。
もし、どのような指標を見れば良いか分からない場合は、正直にその旨を伝え、課題と仮説を共有した上で「この仮説を検証するためには、どのようなデータや指標を見るのが効果的でしょうか？」とデータ分析担当者に相談してみましょう。専門家としての視点から、より適切な指標を提案してくれるはずです。
ステップ4：必要なデータの定義
見るべき指標が定まったら、具体的に「どの期間」の「どの対象（ユーザーセグメント）」の「どのようなデータ」が必要なのかを定義します。可能な範囲で、データのソース（例：GA4の特定の探索レポート、広告管理画面の特定のレポート項目など）を指定できると、よりスムーズです。
例： * 「過去1ヶ月間のデータで、特定の広告クリエイティブA/Bパターンからの流入ユーザーについて、LPのセッションごとのイベント発生状況（スクロール、ボタンクリックなど）の詳細データが欲しい。」 * 「過去3ヶ月間のPCユーザーとモバイルユーザーそれぞれについて、特定ページのセッションあたりの平均滞在時間と離脱率を比較したい。」
データ担当者は指定された条件に基づいて正確なデータを抽出・集計します。具体的な条件を伝えることで、手戻りを減らすことができます。
ステップ5：期待する示唆・アウトプットの共有
最も重要なステップの一つです。単にデータを集計してもらうだけでなく、「このデータ分析から、何が分かると一番嬉しいか」「得られた示唆を、次のどのようなクリエイティブ改善や施策に繋げたいか」を具体的に伝えましょう。
例： * 「LPのユーザー行動データから、特に離脱が多い箇所や、注目されているコンテンツが分かると嬉しいです。そこからLPの構成やコピー改善のヒントを得たいと考えています。」 * 「動画広告の視聴データから、どのメッセージが響いているか、あるいは飽きられているかが分かると、次回の動画企画や編集に活かしたいです。」
このように、データ分析の結果をどう活用したいか、具体的なアクションプランにどう繋げたいかという「出口」を共有することで、データ分析担当者は分析の切り口や、レポートのまとめ方を調整し、より実践的な示唆を提供しやすくなります。
データ担当者とのコミュニケーションを深めるヒント
依頼時だけでなく、日々のコミュニケーションもデータ担当者との連携においては重要です。
- 共通言語の意識: 互いの専門用語（例：データ分析側の「ディメンション」「メトリクス」「セグメント」、マーケティング側の「ペルソナ」「カスタマージャーニー」「CTA」など）について、理解しようと努め、必要に応じて補足説明を求める・加える姿勢を持つことが大切です。
- 定期的な情報交換: 依頼した分析の進捗確認だけでなく、現在の主要なマーケティング施策の状況や課題、あるいはデータ担当者が最近発見した興味深いデータ傾向などを定期的に共有する場を設けることで、互いの視点や関心事を理解し合えます。
- 分析結果へのフィードバック: 受け取った分析結果について、「このデータは非常に役立ちました、〇〇の改善に繋がりました」といったフィードバックを返すことで、データ担当者は自身の業務がマーケティング成果に貢献していることを実感でき、より主体的に協力してくれるようになります。逆に、「この点は少し分かりにくかった」「この視点のデータも見てみたかった」といった建設的なフィードバックも、今後の連携改善に繋がります。
- リスペクトと信頼関係の構築: データ分析は多くの時間と専門知識を要する業務です。データ担当者の専門性を尊重し、感謝の気持ちを伝えることで、良好な信頼関係が築かれ、よりスムーズで協力的な関係が生まれます。
まとめ：データ×クリエイティブの融合は連携から
データ分析担当者との連携は、単なるデータ収集依頼ではなく、デジタルマーケティングの成果を共に作り上げていくための重要な「協業」です。マーケターがクリエイティブの意図や施策の背景、そしてデータ分析から得たい「示唆」と「次のアクション」を明確に伝えることで、データ担当者はより的確で実践的な分析を行うことが可能になります。
今回ご紹介した具体的な依頼のステップ（課題・目的、仮説、指標、データ定義、期待する示唆の共有）と、日々のコミュニケーションのヒントを参考に、ぜひデータ分析担当者との連携を強化してみてください。相互理解と効果的なコミュニケーションこそが、データ分析とクリエイティブを真に融合させ、マーケティング施策の成果を最大化するための鍵となります。データという強力な羅針盤を最大限に活用し、クリエイティブな発想を成功に導いていきましょう。