富士フイルムビジネスイノベーション株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長・CEO：浜 直樹） は、【経営層】BtoB企業の経営者・役員・事業責任者/事業部長257名、【現場層】BtoB企業のマーケティング担当者257名を対象に、データドリブンマーケティングの取り組み実態比較調査を実施しました。
調査サマリー
01｜データドリブンマーケティングの実施レベル、経営層の56.4%が「自社の位置づけがわからない」実態、現場層より30.7ポイント高い結果に
02｜データドリブンマーケティングを「重視している」経営層は、わずか19.5%に留まる、一方、現場層は57.6%で、38.1ポイントの差
03｜データ活用が進む企業では、経営層の約6割、現場層の約8割が、その成果を実感
調査概要
- 調査名称
事業会社の広告運用における内製化実態調査
- 調査方法
IDEATECHが提供するリサーチデータマーケティング「リサピー®」の企画によるインターネット調査
- 調査期間
2024年9月20日〜同年9月25日
- 有効回答
事業会社に勤めており、Web広告の運用に携わっているマーケティング担当者500名
* 構成比は小数点以下第2位を四捨五入しているため、合計しても必ずしも100とはなりません。
調査結果
「Q1.データドリブンマーケティングの実施において、あなたのお勤め先は現在どのレベルに達していると考えていますか。」と質問したところ、経営層（n=257）は「わからない/答えられない」が56.4%、現場層（n=257）は「わからない/答えられない」が25.7%という結果となりました。
- レベル1：データ収集・分析ツールの導入、それを活用したデータ収集段階：20.7%
- レベル2：ダッシュボード化やレポーティングによるデータの可視化と基本分析段階：8.6%
- レベル3：統計的手法やAIを用いた、データに基づく仮説立案と検証データ分析段階：2.7%
- レベル4：分析結果に基づくマーケティング戦略の立案・実行段階：3.9%
- レベル5：新規事業開発や長期戦略策定など組織全体でのデータ活用段階：1.9%
- その他：5.8%
ー65歳：実施していない
ー58歳：これから
ー51歳：レベル0
ー56歳：全く初歩の取組前
ー60歳：データドリブンマーケティングを導入していない - わからない/答えられない：56.4%
- レベル1：データ収集・分析ツールの導入、それを活用したデータ収集段階：24.1%
- レベル2：ダッシュボード化やレポーティングによるデータの可視化と基本分析段階：18.7%
- レベル3：統計的手法やAIを用いた、データに基づく仮説立案と検証データ分析段階：7.8%
- レベル4：分析結果に基づくマーケティング戦略の立案・実行段階：16.7%
- レベル5：新規事業開発や長期戦略策定など組織全体でのデータ活用段階：6.6%
- その他：0.4%
- わからない/答えられない：25.7%
「Q2.あなたのお勤め先では、データドリブンマーケティングがどの程度重視されていますか。」と質問したところ、経営層（n=257）は「非常に重視されている」が4.7%、「やや重視されている」が14.8%、現場層（n=257）は、「非常に重視されている」が24.1%、「やや重視されている」が33.5%という回答となりました。
- 非常に重視されている：4.7%
- やや重視されている：14.8%
- あまり重視されていない：24.9%
- 全く重視されていない：37.7%
- わからない/答えられない：17.9%
- 非常に重視されている：24.1%
- やや重視されている：33.5%
- あまり重視されていない：17.5%
- 全く重視されていない：8.6%
- わからない/答えられない：16.3%
「Q3.データドリブンマーケティングを推進する上で、最も大きな課題は何だと思いますか。」と質問したところ、経営層（n=257）は「データを活用できる人材の不足」が23.0%、「データの統合・管理の難しさ」が9.3%、現場層（n=257）は「データを活用できる人材の不足」が30.0%、「データの統合・管理の難しさ」が20.2%という結果となりました。
- データの統合・管理の難しさ：9.3%
- データ分析ツールの習熟度：6.2%
- データに基づく意思決定のスピード：5.1%
- 部門間のデータ共有の難しさ：4.7%
- 経営層と現場のコミュニケーションの不足：2.7%
- その他：2.3%
ー63歳：推進する必要が無い、する気が無い
ー58歳：コスト
ー48歳：費用が無料でないこと
ー60歳：必要なデータ量がない - 特にない：27.6%
- わからない/答えられない：19.1%
- データを活用できる人材の不足：30.0%
- データの統合・管理の難しさ：20.2%
- データに基づく意思決定のスピード：11.3%
- データ分析ツールの習熟度：10.1%
- 部門間のデータ共有の難しさ：6.2%
- 経営層と現場のコミュニケーションの不足：3.5%
- その他：0.8%
ー65歳：経営者の理解
ー46歳：データ分析ツールの導入 - 特にない：5.8%
- わからない/答えられない：12.1%
Q1で「レベル3」「レベル4」「レベル5」と回答した方に、「Q4.データドリブンマーケティングを実施する中で、どの程度成果を実感していますか。」と質問したところ、経営層（n=22）は「非常に実感している」が9.1%、「やや実感している」が50.0%、現場層（n=80）は「非常に実感している」が23.8%、「やや実感している」が55.0%という結果となりました。
- 非常に実感している：9.1%
- やや実感している：50.0%
- あまり実感していない：40.9%
- 全く実感していない：0.0%
- わからない/答えられない：0.0%
- 非常に実感している：23.8%
- やや実感している：55.0%
- あまり実感していない：20.0%
- 全く実感していない：1.2%
- わからない/答えられない：0.0%
Q4で「非常に実感している」「やや実感している」と回答した方に、「Q5.データドリブンマーケティングを実施する中で、どのような成果を実感しましたか。」と質問したところ、経営層（n=13）は「客観的なデータに基づく意思決定ができるようになった」が53.8%、現場層（n=63）は「客観的なデータに基づく意思決定ができるようになった」が58.7%という結果となりました。
- 客観的なデータに基づく意思決定ができるようになった：53.8%
- リアルタイムでの課題把握と対応が可能になった：38.5%
- 顧客ニーズに合わせたサービス開発・改善が可能になった：38.5%
- クロスセル・アップセル施策の最適化などにより、顧客単価が増加した：23.1%
- 効果の低い施策の特定と削減により、予算の利用効率が上がった：23.1%
- マーケティング施策の費用対効果（ROI）が向上した：15.4%
- 広告のコンバージョン率が向上した：0.0%
- その他：7.7%
- わからない/答えられない：0.0%
- 客観的なデータに基づく意思決定ができるようになった：58.7%
- リアルタイムでの課題把握と対応が可能になった：41.3%
- マーケティング施策の費用対効果（ROI）が向上した：36.5%
- 広告のコンバージョン率が向上した：36.5%
- クロスセル・アップセル施策の最適化などにより、顧客単価が増加した：33.3%
- 効果の低い施策の特定と削減により、予算の利用効率が上がった：31.7%
- 顧客ニーズに合わせたサービス開発・改善が可能になった：31.7%
- その他：0.0%
- わからない/答えられない：3.2%
Q5で「わからない/答えられない」以外を回答した方に、「Q6.Q5で回答した以外に、データドリブンマーケティングを実施する中で、実感している成果があれば、自由に教えてください。（自由回答）」と質問したところ、経営層（n=13）は「対応の的確性、スピード」、現場層（n=61）は「新規顧客数の増加」などの回答を得ることができました。
- 64歳：納得感の醸成。
- 45歳：わかりやすくなった。
- 54歳：MAとのリンク。
- 52歳：対応の的確性、スピード。
- 64歳：経営管理。
- 61歳：売上の安定に役立つ。
- 47歳：正確な統計が取れるので、売り込みをしやすくなる。
- 53歳：事業目的と合致した戦略策定と執行が可能になる。
- 46歳：売上増加。
- 57歳：作業効率が、格段にあがった。
- 54歳：新規顧客数の増加。
- 55歳：ビッグデータにより顧客の当社サービスに対する志向の偏りと平均化するためのファクターチェックが容易になった。
- 43歳：数字で明確化されることで、目標が立てやすくなった。
Q1で「レベル1」「レベル2」と回答した方に、「Q7.現在の段階にとどまっている理由について、該当するものを教えてください。（複数回答）」と質問したところ、経営層（n=75）は「データドリブンマーケティングを推進できる人材が不足しているから」が50.7%、「データ分析の結果を具体的なアクションに落とし込めていないから」が41.3%、現場層（n=110）は「データドリブンマーケティングを推進できる人材が不足しているから」が63.6%、「データ分析の結果を具体的なアクションに落とし込めていないから」が40.0%という結果となりました。
- データドリブンマーケティングを推進できる人材が不足しているから：50.7%
- データ分析の結果を具体的なアクションに落とし込めていないから：41.3%
- リソースが足りず、より高度な分析や施策の実行が困難だから：29.3%
- 目的や目標が明確でないまま、ツールを導入してしまったから：25.3%
- 経営層のデータ活用に対する理解や支援が不足しているから：16.0%
- 部門間でのデータ共有や連携が十分に行えていないから：13.3%
- データの品質や信頼性に課題があるから：9.3%
- その他：2.7%
ー59歳：経営層の理解不足
ー63歳：十分に活用されていない。
- データドリブンマーケティングを推進できる人材が不足しているから：63.6%
- データ分析の結果を具体的なアクションに落とし込めていないから：40.0%
- 経営層のデータ活用に対する理解や支援が不足しているから：29.1%
- 目的や目標が明確でないまま、ツールを導入してしまったから：23.6%
- 部門間でのデータ共有や連携が十分に行えていないから：21.8%
- データの品質や信頼性に課題があるから：11.8%
- リソースが足りず、より高度な分析や施策の実行が困難だから：10.0%
- その他：0.0%
- わからない/答えられない：4.5%
Q7で「わからない/答えられない」以外を回答した方に、「Q8.Q7で回答した以外に、「レベル1」「レベル2」にとどまっている理由があれば、自由に教えてください。（自由回答）」と質問したところ、経営層（n=70）は「今までは既存顧客で売上及び利益が確保出来ていたため、導入が遅れてしまった」、現場層（n=105）は「業務が多く人手が少なくリソースが足りない」などの回答を得ることができました。
- 61歳：多角的な視点で必要データの入手とそれを掛け合わせたデータ分析のノウハウがまだ育ってきていない。（経験不足）
- 57歳：データの正確さ、量が不足、方法の理解が進まない。
- 48歳：費用の兼ね合いと、そのデータをどう生かすのか、生かしたと言える根拠がない。
- 55歳：今までは既存顧客で売上及び利益が確保出来ていたため、導入が遅れてしまった。
- 61歳：データが経営に活用されている実例やできない課題が共有化、可視化されていないから。
- 54歳：別業務も兼任しているためスピード感は非常に遅い。
- 57歳：独特な市場を狙っており、結果につながる道筋が曖昧な状態。
- 31歳：ツール不足。
- 63歳：データドリブンの概念が理解されていない、データ活用のリテラシーレベルが低い。
- 59歳：経験則の方を重視する文化だから。
- 43歳：業務が多く人手が少なくリソースが足りない。
- 35歳：部門間でのデータ分析の重要性理解の差。
「Q9.データドリブンマーケティングの推進において、組織内で最も進めた方が良いと感じるものを教えてください。」と質問したところ、経営層（n=257）は「データ分析スキルを持つ専門人材の増加」が15.6%、「データ管理の一元化」が12.1%、現場層（n=257）は「データ分析スキルを持つ専門人材の増加」が24.9%、「データ管理の一元化」が14.4%という結果となりました。
- データ分析スキルを持つ専門人材の増加：15.6%
- データ管理の一元化：12.1%
- 組織全体でデータを共有・活用する体制の構築：8.2%
- AIや機械学習を活用したデータ処理・分析の効率化：4.7%
- 自動化ツールの導入によるデータ処理・分析時間の効率化：3.9%
- データ分析のための時間の捻出：3.1%
- KPIの設定とデータに基づく定期的な効果測定の実施：1.9%
- その他：0.0%
- 特にない：32.3%
- わからない/答えられない：18.3%
- データ分析スキルを持つ専門人材の増加：24.9%
- データ管理の一元化：14.4%
- 自動化ツールの導入によるデータ処理・分析時間の効率化：13.6%
- 組織全体でデータを共有・活用する体制の構築：12.8%
- AIや機械学習を活用したデータ処理・分析の効率化：8.9%
- KPIの設定とデータに基づく定期的な効果測定の実施：5.1%
- データ分析のための時間の捻出：4.7%
- その他：0.0%
- 特にない：4.7%
- わからない/答えられない：10.9%
「Q10.今後、データドリブンマーケティングをより推進していきたいと思いますか。」と質問したところ、経営層（n=257）は「非常にそう思う」が9.4%、「ややそう思う」が24.9%、現場層（n=257）は「非常にそう思う」が31.1%、「ややそう思う」が40.9%という結果となりました。
- 非常にそう思う：9.4%
- ややそう思う：24.9%
- あまりそう思わない：21.8%
- 全くそう思わない：27.6%
- わからない/答えられない：16.3%
- 非常にそう思う：31.1%
- ややそう思う：40.9%
- あまりそう思わない：9.7%
- 全くそう思わない：2.7%
- わからない/答えられない：15.6%
まとめ
今回は、【経営層】BtoB企業の経営者・役員・事業責任者/事業部長257名、【現場層】BtoB企業のマーケティング担当者257名を対象に、データドリブンマーケティングの取り組み実態比較調査を実施しました。
まず、データドリブンマーケティングの実施レベルでは、経営層の56.4%が「自社の位置づけがわからない」と回答し、現場層より30.7ポイント高い結果になりました。データドリブンマーケティングを「重視している」経営層は、わずか19.5%で、現場層の57.6%に対して38.1ポイントの差があります。また、データドリブンマーケティング推進の課題としては、経営層・現場層ともに、「データを活用できる人材の不足」や「データの統合・管理の難しさ」が上位に挙げられました。さらに、データドリブンマーケティングの取り組みが進んでいる企業では、経営層の約6割、現場層の約8割が、その成果を実感しており、具体的な成果では、「客観的なデータに基づく意思決定ができるようになった」が最多となっています。一方で、データドリブンマーケティングが進んでいない企業からは、その理由として、「推進できる人材が不足」「データ分析結果を具体的なアクションに落とし込めていない」などの声が寄せられました。最後に、データドリブンマーケティング推進に関する今後の意向を尋ねたところ、現場層の72.0%が推進に意欲的であるのに対し、経営層では34.3%に留まり、現場層の方が37.3ポイント高い結果となりました。
今回の調査では、経営層と現場層の間で、データドリブンマーケティングへの意識の差が顕著であることが明らかになりました。このギャップが企業の成長を妨げる要因となっており、データ分析スキルを持つ人材の不足が問題視されています。企業のマーケティングDXを支援するプラットフォームを導入することで、経営層と現場層の連携強化とデータ活用の推進が期待できるでしょう。
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- 会社名
富士フイルムビジネスイノベーション株式会社（FUJIFILM Business Innovation Corp.）
- 設立
1962年（昭和37年）2月20日
- 代表者
代表取締役社長・CEO 浜 直樹
- 所在地
〒107-0052 東京都港区赤坂九丁目7番3号
- 事業内容
オフィスソリューション事業 グラフィックコミュニケーション事業 ビジネスソリューション事業
