コンサルタントやアナリストなど、「データを分析して、示唆や改善案を得る仕事」をしてきた方の次のステップは、その情報を使って戦略や施策を開発し、成果を生み出すことです。そういう方に挑戦してもらいたいと思っています。

－こう語るのは、コレクシアの事業開発部門長で、顧客体験マーケティング事業の責任者でもある、芹澤さんです。事業がどういう問題意識から生まれたのか、何を実現するサービスなのか、詳しくお話を聞きました。

「データ分析の限界」がスタート地点

―今日はよろしくお願いします。アイコンの猫ちゃん可愛いですね！

芹澤：ありがとうございます。猫に仕えているので（笑）

―なるほど（笑）まず、芹澤さんのバックグランドからお聞かせください。

芹澤：私は元々データサイエンスを専門としており、データドリブンのマーケティングを推進してきました。業務の9割以上が、予測や最適化といった定量的なデータを分析する業務でした。しかし、以前から「数値データにはできることの限界がある」という課題感がありました。確かに分析をすれば何らかの示唆は得られます。しかし、製品企画が直接出てくるわけではありません。コンピューターが動画CMやクリエイティブを作ってくれるわけではないですし、ブランドが語るべきストーリーやメッセージを作成してくれるわけでもありません。

―データ分析をしても、分析の後で人が考える必要があるわけですね。

芹澤：結局、データを分析して示唆や改善案を出しても、クリエイティブや製品企画などの施策に落とし込めなければ、ビジネスには貢献できません。複雑な予測モデルを開発しても、プラットフォームで各種の数値を動かして最適化していても、マーケティングをしているという実感が得られませんでした。

―モノづくりをしていない、ということですか。

芹澤：そうですね。モノづくりに限らず、データをこれだけいじっているのに、実際の戦略や施策、広告やクリエイティブ、ストーリーやコンテンツを生み出していない。そこに疑問を感じていました。しかしそこから這い出ようとしても、日本のマーケティングには、データと施策の間に”断絶”があるんです。

アナリストやリサーチャーに、マーケターへのキャリアが用意されていない

－断絶とはどういうことでしょうか。

芹澤：日本のマーケティングには、データが戦略や施策につながらず名ばかりのデータドリブンになってしまう、構造的な問題があるということです。大きくは3つ挙げられると思います。

1.アナリストやリサーチャーに、マーケターへのキャリアパスが用意されていない
2.「データ以上、企画未満」の領域を埋める仕組みがない
3.「顧客について考えること」に投資をする文化がない

まず、アナリストやリサーチャーがマーケターになるキャリアパスは、あまり一般的ではありません。分析や顧客理解を主業務とする人は、基本的にずっとデータサプライヤーのままです。そうなるとマーケティング全体を俯瞰する機会が得られないので、自分の今の業務が全体の中でどんな意味を持つのか分からないまま、日々のデータ処理とレポート作成に追われることになります。これでは、データを使って戦略や施策を生み出す能力が身に付きません。

データドリブンがアイデアドリブンに転じる理由

―データを分析するスキルと、データから何かを生み出すスキルは別ということですね。

芹澤：そういうことです。データから示唆を得たり顧客を理解した後、それらの情報を「使って」施策をどう組み立てるのかという部分の経験が得られないわけです。私はこの部分を「データ以上、企画未満」の領域、と呼んでいます。

―2つ目の「データ以上、企画未満」の領域を埋める仕組みがない、という問題ですね。

芹澤：「データ以上、企画未満」の領域とは、データが得られてから、次のビジネスアクションが決まるまでの間のことです。もしくは会議やワークショップで、データとアイデアがミートしそうな場のことです。そこまではデータドリブンで進んでも、日本では十中八九、このタイミングの前後で“声の大きな人”ドリブンや“先に言った人”ドリブンに転じます。理由は先に述べた通り、データと戦略立案や事業計画、企画などがスムーズにつながらないので、「データ以上、企画未満」の領域が、データとは無関係な属人的なアイデアで埋められてしまうわけです。私はここに、データから次の戦略や施策を生み出すことのできる「つなぎの仕組み」が必要だろうと考えています。

日本には「顧客について考えること」に投資する文化がない

―データドリブンが途切れるわけですね。なぜこのようなことが起こるのでしょうか。

芹澤：根底には、「考えることに投資する文化がない」という要因があると思います。日本では調査や分析、実験といった「顧客について考えること」に大きなコストを投下する習慣がありません。目に見えて成果につながるアウトプットを直接的に生み出さない、と信じられているからです。例えば、営業ならお客さんや案件といった明確な成果があります。開発や流通、広告も何かしらのアウトプットがあります。

―開発なら製品、流通なら物流、広告ならクリエイティブといった、成果物がありますよね。

芹澤：しかし、データ分析にはそれらに相当する一定のアウトプットがありません。むしろデータや顧客理解は、成果を生み出すためにどの職種でも間接的に期待される”付帯業務”として認識されてきました。これは言い換えると、「データさえあれば、アイデアや企画は出てくるものと思われている」ということです。PDCAという言葉が多用されているせいか、チェック（C）さえすれば自ずとアクション（A）が生まれるように錯覚されがちですが、誰もがデータから良いアイデアを導き出せるわけではありません。

顧客をどう理解してどうアウトプットすれば、成果につながるのか

―言われて見れば確かにデータがあるなら何か出てくるだろう、と期待してしまう節はありますね。そこが先ほどの「データ以上、企画未満の問題」につながるわけですね。個人の力量次第になってしまうと。

芹澤：そうです。そこで、「顧客について考えて施策を生み出す」ことに再現可能な手順とアウトプットまでの道のりを与えて、顧客データをビジネスの成果につなげる仕組みとして開発したのが、顧客体験マーケティングです。

－具体的にどんな場面で、どんなアウトプットを作れるのですか。

芹澤：マーケティングで一般的にアウトプットとされるものは、すべて作成可能です。分かりやすい所でいえば、動画CMやそこで語るストーリー、コピーなど広告のクリエイティブや、新商品企画などがイメージしやすいと思います。他にも、記事コンテンツや顧客参加型の体験型イベント、店頭施策なども作成可能です。

―クリエイティブや商品企画が、顧客データドリブンで開発できる仕組み、ということですか？

芹澤：簡単に言えば、そうなります。こうしたアウトプットは今まで「勘と経験」「センスや感性」「想像力と創造力」に頼る所が大きかったわけですが、そこにデータドリブンのメスを入れていきます。データ分析を活かしてビジネスに貢献する、ということを突き詰めて、1つの形に仕上げたサービスとして提供できるのではないかと思います。

データ×AIの時代に備えるスキルセット

―マーケティングの働き方や、クリエイティブやコンセプトの在り方が変わりそうです。

芹澤：そうですね。「考えること」に出口を用意して、アウトプットを生み出す道筋を与える。このことは顧客体験がビジネスの中心になっていくにつれて、より大きな意味を持ちます。この先データ×AIが進めば、生活の中心はどんどんデジタルへ移っていくでしょう。そのような世界になった時、ビジネスの成功則はもはや我々の頭の中や過去事例にはなく、デジタル中心の世界の価値を当たり前に享受して生きている顧客の体験から学ぶしかありません。そのような局面で、ブランドが価値となる条件を顧客の体験から学び、その理解を基に「ブランドが語るべきストーリー」や「提供すべき体験」を生み出し、施策や商品コンセプト、クリエイティブなどに落とし込むスキルは、マーケターに限らずビジネスパーソン全般にとって今後重要になるかと思います。

―本日はありがとうございました。