前の記事でデジタルマーケティングの基礎を説明したんだけど、収集についての補足説明をしてなかったなと思い投稿します。
PCDAサイクルのA(Action）である改善のためには、データ収集が必要不可欠です。
目次
データドブリンマーケティング
収集したデータを用いて行うマーケティングのことです。
データドブリンマーケティングを効果的に行うには、目的に応じて収集すべきデータを見極め適切な方法で収集することが大切です。
収集すべきなのは「KGI・KPIの測定に必要なデータ」「効果検証・仮説の立証に必要なデータ」です。
不要なデータを収集すると、余計なコストがかかる上に絞り込みが大変になるため注意が必要です。
一般的にはアクセス解析ツール（Googleアナリティクスなど）を利用します。
これはWebサイトのタグ（HTMLのコード）を追記したり、SDK(ソフトウェア開発キット）というパッケージを実装したりしてデータを計測します。
インターネット広告も各広告ツールが発行するタグを使います。
（このタグを複数ページに貼る作業の手間を軽減するために、タグ管理ツールのようなものがあります。）
データを収集する方法一覧
| 概要 | メリット | デメリット | |
| アクセス解析ツール | 自社のWebサイトやアプリへのアクセスデータを収集する | 低コストで多くのサンプルを得ることできる | 安定的なデータを取得しずらい 自社の管轄外のデータを取得できない |
| アンケート インタビュー | ユーザーに直接質問する | 安定的なデータの取得が可能 | 時間的コストがかかる 多くのサンプルを得ることが難しい |
| 外部企業が提供する パネルデータの購入 | パネルデータ（同一のユーザーを継続的に観察したデータ）を購入する | 競合他社含むインターネット全体におけるユーザーの行動の概要がつかめる | 金銭的なコストが高い 詳細なデータを取得することが難しい |
アクセス解析ツール
GoogleアナリティクスとFirebase
Webサイトのユーザーのデータを収集・保存、分析・活用するためのツールです。
Firebaseと組み合わせることでモバイルアプリケーションのユーザデータにも対応できるようになります。
トラッキング（追跡）できるデータ
| 集客 | どのようなメディアからユーザーが来訪しているか |
| 回避 | ユーザーがどのような行動をしているか |
| 目的／目標 | 起業が目的（問い合わせ、購入など）としている目標値をユーザーが達成しているか |
| 集客 | 回避 | 目的／目標 |
| 検索エンジン ソーシャルメディア インターネット広告 その他媒体 | ページの閲覧 ボタンのクリック | 商品の購入 問い合わせ |
データ分析内容
| ユーザー属性の分析 | 訪問しているのはどんなユーザーか？ 国、地域、性別、年齢 |
| 来訪元の分析 | ユーザーが来訪するきっかけ 来訪している間の広告の集客結果 |
| 行動の分析 | ユーザーが見ているページの種類 各ページを何分ぐらい見ているか |
| コンバージョンの分析 | 目的は達成されているのか 目的達成に最も貢献した施策はどれか |
とまあ、こういうデータをグラフやチャートで確認できるようにしてくれるのがGoogleアナリティクスです。
ちなみにGoogleアナリティクスもFirebaseも無料で利用可能です。
他にもClarity（Microsoftのツール）などもあるので、使いやすいものをチョイスすれば良いかと。
DWH（データウェアハウス）
Webサイトでの行動ログなど様々なデータを集約し保管する場所です。
Googleアナリティクスなどのデータはそれぞれ異なるデータベースで管理されていますが、特定のデータベースだけでは分析が上手くいかないこともあります。
そういった場合にDWHの構造が有効です。
加工前のデータをデータレイクという領域に保存し、DWHには分析（活用）に必要な加工済みのデータを保存します。
そうすることで複数のシステムから集約したデータを高速で処理・可視化できるようになります。
データベースに関しては↓の記事を読んでください。
Google CloudのBigQueryというサービスで、データの保管や機械学習を活用した高度なデータ分析なども行えます。
まとめ
データウェアハウスのところがわかりにくい感じになってしまいましたが、個人で使うのは大半がアクセス解析ツールまでなので、詳しい説明は割愛しました。（説明に専門用語も増えてしまい収まりも悪くなるので。）
今後クラウド関係の記事も書いていこうと思っているので、そこで触れることもあるでしょう。
今日はこの辺でかんべんしてやってください。
↓この本にわかりやすく詳しく説明がしてありますので、気になった方は読んでみてください。
データ分析をする人の視点で書かれている読みやすい本です。
