では、これらの統計をより価値のある方法で活用するために、マーケティング担当者は具体的にどのような点に注意を払うべきでしょうか?
この指標リストの冒頭で、データが柔軟であると言ったのは冗談ではないことをお伝えしておきます。マーケターは、ここに挙げた要素は、データがインサイトを提供する素晴らしい方法のほんの一部に過ぎないことを認識する必要があります。この点を念頭に、主要なデータ指標をいくつか見ていきましょう。
外れ値
おそらく、データセット内の外れ値は、重要度を示す最も貴重な指標です。複数のデータソース（Webデータ、CRMデータ、ソーシャルチャネルやツールなど）から生データを抽出する際、単回帰分析を実行し、外れ値（通常5～10%の誤差範囲内）を分析することで、どこで確実に成果が上がっているのか、また、どの取り組みが不十分なのかについて、優れた洞察が得られます。
どのようなデータセットで外れ値を監視すべきかは、理解しようとしている内容によって大きく異なります。エンゲージメント統計（もちろん、まずエンゲージメントとは何かを明確に定義しておく必要があります）、コンバージョン、クリック、オーディエンスデータなど、様々なデータセットで外れ値を監視できます。事実上、あらゆる独立したデータセットで、この非常に有用な分析を行うことができます。
オーディエンスクラスター
ソーシャルメディア（そしてこの場合はソーシャルデータ）の最も魅力的な側面の一つは、オーディエンスメンバーが提供する詳細な情報のレベルです。アンケートや質問票、さらには国勢調査とは異なり、ソーシャルメディア上のオーディエンスプロフィールでは、オーディエンスに関する、あなたが気づいていなかった疑問への答えが得られます。これをスケールアップ（オーディエンスが数十万、数百万人規模に拡大）すると、特定のターゲットを絞ったプールに分類できる小規模なオーディエンスクラスターを作成できるようになります。
高いパフォーマンスを示すキャンペーンやコンテンツを特定するには、エンゲージメントの高いオーディエンスの特性を分析することが重要です。このデータは、コンテンツ戦略や編集カレンダーなどの基盤となるだけでなく、より効率的なマーケティング戦略の実行にも役立ちます。コンバージョンに至ったオーディエンスを分析し、相関関係を特定することで、ブランドポジショニングの改善や、最大限のリターンを得るためにリソースをより効果的に投資することが可能になります。
相関
アクティブなソーシャルネットワークからオーディエンスデータを分析する場合でも、投稿レベルのデータを分析する場合でも、正と負の両方の相関関係に細心の注意を払う必要があります。必ずしもピアソンの積率相関検定を実行するほど深く掘り下げる必要はありませんが（正直なところ、エクスポートしたデータセットの範囲によっては不可能な場合もあります）、可能であれば分析に役立ててください。
それが不可能な場合は、特定のクラスター内で発生する類似性に細心の注意を払うだけで十分です。例えば、Facebookでのシェア数でパフォーマンスの高い投稿を分析し、選択されたアイテムの大部分に共通する類似点（投稿日時、特定の色のトレンド、投稿の長さなど）があるかどうかを確認します。
業界動向
私は、Radian6、Brandwatch、Crimson Hexagon などのデータ収集および業界監視ツールを使用する利点について、マーケティング担当者に真っ先に伝えます。データ収集ツールを使用すると、マーケティング担当者は、競合他社よりも先に業界内の注目のトレンドを把握し、対応できるようになります。
業界、ブランド、競合他社に関する話題の盛り上がりや話題を注意深く観察しましょう。この活動から得られる洞察は、次のキャンペーンのインスピレーションを得たり、競合他社が犯した避けるべき失敗を浮き彫りにしたりするなど、様々な形で役立ちます。
競争力のあるインテリジェンス
同様に、上記のようなデータ収集ツールは、競合他社に関するデータを集約するのに最適です。さらに、Compete、Zuum、Rival IQなど、競合他社のデータを追跡するために特化して設計された製品群も存在します。これらの製品がもたらす洞察は、競合他社の中で差別化を図る上で非常に重要です。
競合他社に関して追跡すべき点としては、いわゆる「ネガティブスペース」に細心の注意を払うことが挙げられます。キャンペーンやブランドのプレゼンスを分析することも重要ですが、競合他社がまだ存在していない場所には、大きなチャンスが潜んでいます。業界のモニタリング活動において、競合他社の平均的なシェア・オブ・ボイス（声のシェア）に注目し、競合他社に関する話題が減少（あるいは全く存在しない）しているかどうかを観察しましょう。そこが参入障壁が最も低く、未開拓市場への投資がはるかに容易になる場所です。
予算の最適化
最後に最も重要な点の一つを挙げましょう。データは、広告予算を最大限に活用する方法についての洞察を即座に提供します。予算の最適化を自動化するツールは数多くありますが、時には手動で調整する必要がある場合もあります。
Facebook、Twitter、LinkedInで広告を掲載する場合、目標は新規顧客を獲得するか、最小限のコストでエンゲージメントを高めることです。これらのネットワークでは、成果を上げることと、 (NAIST) と さらなる投資を促すために、できるだけ早く予算を使い切るようにしましょう。手動入札戦略では、クリック単価と平均クリック率に注意を払い、各入札から得られる可能性を最大限に引き出すために、ゆっくりと調整する必要があります。
上記のスクリーンショットを見ると、予算の最適化にこのアプローチが採用されており、クリック単価の平均は平準化されている一方で、クリック数の合計とクリックスルー率は時間の経過とともに減少する可能性が高い（一般的な）傾向とは対照的に、時間の経過とともに増加しています。
このようにデータを活用する基本的な考え方はシンプルです。10セントで済むクリックに、なぜ1ドルも支払う必要があるのでしょうか？広告キャンペーン中に得られるリアルタイムデータは、広告予算を最も効果的に使う方法を決定するため、綿密に監視する必要があります。
結論
データは価値があると言うのは、控えめな表現に過ぎません。データは、まさにあなたの戦略そのものなのです。ただ、その現れ方は様々です。データをどのように活用し、形作るかという点においては、選択肢は豊富にありますが、上記に挙げた要素は、戦略を改善し、より迅速かつ効率的な成果を生み出すのに役立つことは間違いありません。
___
by コーリー・パドヴィーン
