特定のオーディエンスを獲得するための投資は、時に大きな賭けのように思われ、不利な状況に陥ることがあります。

そして、文字通り何千ものデータプロバイダーが、自社のインサイトを利用すれば完璧なオーディエンスを見つけることができると言っていることに気づきます。しかし、どの選択があなたを勝者にするのでしょうか？

すべてを試すだけの時間やお金がないことを前提に、データを購入する前に聞いておきたい10の質問を紹介します。

1.データは実際の購入者を反映しているのか、それとも単なる見かけ倒しなのか？

10年に一度の国勢調査で、その人がどのようにコミュニケーションをとっているかは、その人がどれだけ忠実な消費者であるかということの全体像を示すには程遠い。

データは、広告された製品/サービスを購入した、または購入を促す行動をとった消費者を反映したものでなければなりません。データセットは、年齢、性別、収入などの理由で広告に反応する「可能性が高い」人々のステレオタイプを表すだけであってはなりません。

18歳から54歳の女性 "といったレガシーな人口動態セグメントを超えるデータセットに挑戦する。そのデータセットが実際に過去の消費者行動を測定しているかどうかを確認する。

あなたの製品やサービスの実際の消費者ではなく、そのような人にアプローチしたいのです。

2.データの出所はどこか（いつからか）？

マーケティング担当者は、自分たちが使っているデータセットの出所を知らないことがあまりに多い。データの出所を知る理由は無数にあり、データを購入した人に影響を与える可能性のあるプライバシーや責任に関する問題も少なくない。

しかし、データの出所を把握することは、一貫性を保つ上でも重要です。過去1年間、同じソースが使われていますか？もしそうでなければ、年によって結果が異なり、何が有効で何が有効でなかったかを理解することができない危険性があります。

もし売り手がデータの出所を明らかにしないなら、それには何か理由があるのでしょう...そしてそれはおそらくあなたのためにならないでしょう。

3.あなたのデータが単に大きいだけでなく、代表的（スマート）であることをどのように確認しますか？

そのためには、あなたのデータが、あなたが到達したいと考えている消費者を本当に代表していることを確認することが重要です。

消費者向けパッケージ商品（CPG）の売上データを考えてみよう。これは、デジタルマーケティング担当者が利用できるようになった業界データセットの一例である。どの世帯に広告を見せるか優先順位をつけるために小売販売データを使用する場合、使用しているデータセットが食料品店、大型店舗、コンビニエンスストアだけでなく、すべての店舗で購入されたものを網羅していることを完全に確認する必要があります。

CPGの例でさらに考えてみましょう。あなたがトイレットペーパーのマーケティング担当者だとします。オフラインの販売データを使って、デジタル・キャンペーンを目にする精密なマーケティング・オーディエンスを作ることは、当然のことのように思えるかもしれません。しかし、そのデータがオフラインの食料品販売データからだけ得られたものだとしたらどうでしょう？トイレットペーパーを大型店やコンビニエンスストアで購入する潜在的な消費者を見逃してしまうことになります。トイレットペーパーを購入するすべての店舗を代表するデータでなければ、セグメンテーション戦略は特定の顧客を見逃し、それらの店舗での売上増加の合計を控えめにしてしまうことになります。

最後に、すべてのデータセットがリンクしていることを確認しましょう (メディアを提供する世帯や個人に対して)。データセットがお互いを「見る」ことができなければ、データセットが一つしかないのと同じことになる。データセットの混在は、「ビッグ」データと「スマート」データの大きな違いの一つである。

4.ソースの更新頻度を教えてください。

データによっては、すぐに古くなってしまうものもあります。市場は不安定で、消費者の態度も急速に変化することがあります。特に、季節変動が激しいカテゴリー、頻繁なリコール、地域による傾向の違い、入手の問題などがある場合は、データのソースがどの程度の頻度で更新されているかを考慮することが重要です。

5.ソースに対してどのようなコントロールをしていますか？

出ては消えるデータセットに注意すること。新しいデータが生まれ、古いデータが手放すに値することは珍しくないが、ニールセンについて 選択肢があることは確かに珍しいことだ。出所を見つけて、あなたの同意なしに蒸発することがないようにしましょう。

6.個人を対象としたデータですか、それとも世帯全体を対象としたデータですか？

マーケターによって目標は異なる。通信事業者の広告主は個人のプロフィールに関心を持つでしょうし、CPGのマーケティング担当者は世帯単位で購買行動を考えるかもしれません。いずれにせよ、製品を購入する可能性のある人物と、その人物がすでに製品を購入したかどうかを、データから完全に把握できるようにする必要があります。

7.どの程度の粒度までなら可能か？

購買データセットの粒度を理解することは、その有用性を理解する上で非常に重要である。

SKUレベルとUPCレベルのデータを例にとって考えてみよう。SKU（Stock Keeping Unitの略）データでは、ブランドとサブブランドを区別することはできません。UPCレベルのデータは、関連する製品を区別するのに重要な役割を果たします。

8.データ（世帯または個人）の履歴はどの程度ありますか？

堅牢なヒストリカルデータは、季節性という課題を克服しようとするマーケッターや、時間をかけてゆっくりと進行する市場のマクロトレンドを理解しようとするマーケッターにとって必要なものである。新しい仕事、子供、結婚、その他の無限の可能性は、消費者が製品を購入する方法とするかどうかに影響します。

また、ある行動が本当に新しいものなのか、それとも突発的なものなのかを判断するために、長期にわたってデータをモニターすることも重要です。

9.データはどこで、どのように活用できるのか？

特定のデータセットを有効にするために、どのような制限があるのかを前もって理解しておく。そのデータが適用される場所やユースケース、適用されないケースがあることを確認しておく。

10.データに対する典型的な反応や反響は？

規範とベンチマークは重要である。すべてのデータセットにこれを求めるのはフェアではないかもしれませんが、どのような結果が得られるかを尋ねるのは必要なことです。あなたが初めて車に乗ったわけではないことを証明するために、あらゆる種類のケーススタディや証拠が利用可能であるべきです。

以下、そのポイントを紹介します。

• すべてのデータセットが同じように作られているわけではありません。企業レベルのデータソースに投資する前に、どのような質問をすればよいかを知っておいてください。
• 出典や収集方法を公開しない企業のデータセットは使用しない。
• ビッグデータは、スマートデータ（より小さく、バランスのとれたデータセットによって調整された）でなければ、誤解を招く可能性があります。
• 歴史的な収集、データの粒度、データセットがどれだけ代表的であるかは、コストだけでなく、効果とコストの両方に影響します。

この記事は、www.marketingprofs.com に掲載されたものです。