イントロダクション：その「ターゲット」、本当に顧客を見ていますか？
マーケティング担当者なら、一度はこんな経験があるのではないでしょうか。「都市部在住の30代女性」といったターゲットを明確に設定し、チームで議論を重ねてキャンペーンを打ち出したものの、期待したほどの反響が得られない。時間と予算をかけたにもかかわらず、手応えが薄い…。
この問題の根源は、努力の不足ではなく、ターゲティングの「土台」にあるのかもしれません。従来のターゲティングは、しばしば「こうであったらいいな」という作り手の願望や理想像が反映された「思い込み」に基づいています。本来、顧客理解を深めるためのペルソナが、いつの間にか客観的なデータを無視した「妄想ペルソナ」になってしまうのです。
このような「とりあえず設定した」だけのターゲットは、本来の目的を見失い、形骸化してしまいます。その結果、誰の心にも響かない、当たり障りのないメッセージを発信し続けることになりかねません。
データで「発見」する新しい顧客像
そこで本記事では、こうした状況を打開する手法としてクラスタリング分析を提案します。クラスタリング分析は、私たちが顧客を「分ける」のではなく、データ自身に顧客を「見つけさせる」アプローチです。購買履歴やWebサイトでの行動といった客観的なデータから、これまで見過ごされてきた、リアルで意外な顧客グループを浮かび上がらせます。
この記事を読めば、従来のターゲティングの限界から、クラスタリング分析の具体的な実践方法、そしてAIを活用した未来のターゲティングまで、ブランドの届け方を根本から見直すための知識と手法が身につきます。
なぜ、今までのターゲティングでは不十分なのか？
多くの企業がターゲティングの重要性を認識しているにもかかわらず、なぜ成果に結びつかないのでしょうか。その背景には、従来の手法が抱えるいくつかの構造的な課題があります。
担当者の「思い込み」が生み出す、”使えない”ペルソナ
マーケティングでよく使われる「ペルソナ」は、顧客理解を深める強力なツールです。しかし、その作成プロセスがデータに基づかず、担当者の主観や「こうあってほしい」という理想像に偏ってしまうと、そのペルソナは「使えない」ものになってしまいます。
例えば、「うちの製品の顧客は、きっと情報感度が高くて、ライフスタイルを重視しているはずだ」という思い込みからペルソナを作ると、実際の顧客層とはかけ離れた人物像が完成します。このようなペルソナに基づいて企画された施策は、当然ながら的外れなものとなり、ビジネス課題の解決にはつながりません。また、年収や家族構成といった情報が多すぎると、かえって本質的な課題が見えにくくなることもあります。
「30代女性」では誰も捉えられない、セグメンテーションの限界
「30代女性」や「会社員」といった、大まかな属性で市場を区切るデモグラフィックセグメンテーションは、もはや現代の多様化した社会では機能しにくくなっています。消費者の価値観やライフスタイルは複雑化しており、同じ「30代女性」でも、キャリアを追求する独身女性、子育て中の母親、フリーランスで働く女性では、求める価値、情報収集の方法、使えるお金も全く異なります。
このような多様な人々を一つのグループとして捉え、同じメッセージを送っても、誰の心にも深く刺さることはありません。結果として、限られたマーケティングリソースが分散し、効率が低下してしまうのです。
組織のサイロが生む「ターゲットの不一致」
ペルソナやターゲット設定が形骸化するもう一つの大きな原因は、組織内の連携不足です。マーケティング部門が作ったペルソナが、営業部門や商品開発部門では全く共有されていない、あるいは認識がずれているというケースは少なくありません。
マーケティングは「新規リード獲得に強い層」、営業は「成約しやすい層」、開発は「新機能を評価してくれる層」と、各部門がそれぞれ異なる顧客像を思い描いていると、顧客に届けるメッセージや体験に一貫性がなくなり、ブランド全体としてちぐはぐな印象を与えてしまいます。データに基づいた客観的な顧客像を共有できていないことが、組織全体の非効率を生んでいるのです。
デジタル化の進展は、顧客行動を複雑にし、企業が扱うデータ量を爆発的に増加させました。顧客との接点が無数に存在する現代において、かつてのような単純な顧客モデルは通用しません。この変化に対応できない企業は、顧客の関心を引けず、市場での存在感を失っていくリスクに直面しています。つまり、データに基づいた顧客理解は、単なる効率化の手法ではなく、変化の激しい市場で生き残るための戦略的な必須要件となっているのです。
| 項目 | 従来型ターゲティング | クラスタリング分析 |
|---|---|---|
| 分類の基準 | 年齢・性別などの属性、担当者の直感や仮説 | 購買履歴、行動データなど、客観的なデータ |
| アプローチ | トップダウン（先にセグメントを定義する） | ボトムアップ（データからセグメントを発見する） |
| セグメントの性質 | 広範で静的、定義が曖昧になりがち | 具体的で動的、データに基づき明確 |
| 陥りやすい罠 | 思い込みによる「妄想ペルソナ」、部門間の認識のズレ | データの質への依存、結果の解釈の難しさ |
| 結果 | 誰にでも当てはまるが、誰にも刺さらないメッセージ | 特定のグループに深く響く、パーソナライズされた施策 |
クラスタリング分析とは？マーケターのための基本ガイド
では、従来のターゲティングが抱える課題を解決するクラスタリング分析とは、具体的にどのような手法なのでしょうか。ここでは、マーケターが知っておくべき基本を分かりやすく解説します。
本質は「似たもの同士」でグループ分けする統計手法
クラスタリング分析の最もシンプルな定義は、「異なる性質のものが混ざった集団の中から、似たもの同士を集めてグループ（クラスター）を作ること」です。例えば、買い物かごにリンゴ、オレンジ、バナナがごちゃ混ぜに入っている状態から、見た目や形、大きさといった特徴をもとに、それぞれの果物の山に分ける作業をイメージしてください。この作業を、統計的な手法を用いてデータの世界で行うのがクラスタリング分析です。
マーケティングにおいては、顧客の購買データやアンケート結果といった膨大な情報の中から、「何が似ているか」をコンピュータに判断させ、顧客を自動的にグループ分けします。その「類似性」の基準は、Webサイトのアクセス頻度や購入商品の価格帯、特定の商品の好みといった、顧客の実際の行動や意識に基づいています。
セグメンテーションとの決定的違い：「分ける」から「見つける」へ
クラスタリング分析を理解する上で最も重要なのが、従来のセグメンテーションとの違いです。この違いは、アプローチの方向性にあります。
- セグメンテーション（分ける）：マーケターが「年齢」や「居住地」といった基準を先に決めて、市場をトップダウンで分割する手法です。これは、既知の地図を区画整理するような作業です。
- クラスタリング分析（見つける）：特定の基準を設けず、データそのものに語らせるボトムアップのアプローチです。これは「教師なし学習」と呼ばれる機械学習の一種で、データの中に隠れている自然なグループ構造を「発見」します。未知の大陸を探検し、そこに存在する集落を見つけ出す作業に似ています。
この違いにより、クラスタリング分析は、私たちが直感的には思いつかないような、新しい顧客セグメントを発見できる可能性があります。例えば、「高所得者層」という安直なセグメントではなく、「週末にまとめ買いをする節約志向のファミリー層」や「平日の夜に自分へのご褒美として高価格帯のスイーツを買う単身者層」といった、行動に基づいたリアルな顧客像が浮かび上がってくるのです 。
2つの主要な分析手法（専門知識は不要です！）
クラスタリング分析には様々な手法がありますが、マーケターが知っておくと便利な代表的な手法は「階層クラスター分析」と「非階層クラスター分析」の2つです。専門家でなくても、その基本的な考え方を理解しておけば、分析結果を正しく解釈し、戦略に活かすことができます。
階層クラスター分析
トーナメントの対戦表や家系図をイメージすると分かりやすいでしょう。最初はすべてのデータ（顧客一人ひとり）を独立したグループとみなし、そこから最も似ているもの同士を次々とペアにしてまとめていきます。最終的には、すべてのデータがひとつの大きなグループにまとまるまで、この結合を繰り返します。
この分析結果はデンドログラム（樹形図）という図で可視化されます。デンドログラムを見れば、どの顧客とどの顧客が似ていて、どの段階でグループが結合されたかが一目瞭然です。マーケターは、この樹形図のどこで「切る」かを決めることで、戦略的に意味のある数のクラスター（グループ）を得ることができます。比較的小さなデータセットで、顧客全体の構造を視覚的に理解したい場合に有効な手法です。
非階層クラスター分析（k-means法）
こちらは、あらかじめ「いくつのグループに分けたいか（k個）」を決めてから分析を始める手法です。最も代表的な「k-means法」では、まずk個のグループの中心（重心）を仮に設定します。次に、すべてのデータを最も近い重心のグループに割り振ります。そして、新しくできたグループの重心を計算し直し、その新しい重心に基づいて再度データを割り振る、という作業を、グループのメンバーが変化しなくなるまで繰り返します。
街の中にk個の公民館を仮設し、住民に一番近い公民館に集まってもらう。次に、集まった住民たちの中心地点に公民館を移設し、また一番近い公民館に集まってもらう、というプロセスを繰り返すイメージです。大量のデータを効率的に分類したい場合に適しており、マーケティングの現場で広く使われています。
どちらの手法を選ぶべきか？
どちらの手法を選ぶかは、マーケティングの目的によって決まります。市場の全体像がまだ見えておらず、「そもそも、うちの顧客はどんなグループに分かれているんだろう？」と探索的に理解したい場合は、階層クラスター分析が適しています。一方、「次のキャンペーンで3つの異なるアプローチを試したいから、顧客を3つのグループに分けたい」というように、最初から目的とするグループ数が決まっている場合は、非階層クラスター分析（k-means法）が有効です。目的ドリブンで手法を選択することが、分析を成功させる第一歩です。
【実践編】明日から使える！クラスタリング分析5つのステップ
クラスタリング分析は、もはやデータサイエンティストだけの専門領域ではありません。ここでは、マーケターが主体となって進めるための、実践的な5つのステップを紹介します。
目的設定 — 「何を発見したいのか？」
分析を始める前に、最も重要な問いに答える必要があります。それは「この分析で何を知りたいのか？」です。目的が曖昧なまま分析を始めても、得られるのは単なる数字の羅列です。目的を明確にすることで、必要なデータや適切な分析手法が見えてきます。
目的の具体例：
- 🎯 優良顧客の特定：LTV（顧客生涯価値）が高い顧客グループの特徴を明らかにし、同様の顧客を育成・獲得する施策を考えたい。
- 💡 新市場の発見：既存の製品・サービスがアプローチできていない、潜在的なニーズを持つ顧客グループを見つけたい。
- 💻 Webサイトの改善：サイト内での行動パターンが異なるユーザーグループを特定し、それぞれに最適化されたコンテンツや導線を提供したい。
データ準備 — 「何を使って分析するのか？」
目的が決まったら、分析に使うデータを準備します。複数のデータを組み合わせることで、より多角的で深い顧客理解が可能になります。
主なデータソース：
- 顧客データ（CRMなど）：年齢、性別、居住地などの基本的な属性情報。
- 購買データ：購入日、購入頻度、購入金額（RFM分析）、購入した商品のカテゴリなど。
- 行動データ（Web解析ツールなど）：サイト訪問回数、閲覧ページ、滞在時間、メール開封率、クリック率など。
- 意識データ（アンケートなど）：満足度調査、価値観に関する質問への回答、SNSでのコメントなど。
注意点：データの品質が分析の精度を決定します。「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミしか出てこない）」という言葉の通り、不正確なデータや欠損の多いデータからは意味のある結果は得られません。分析前にデータのクリーニングや整理を行うことが必要です。
分析実行 — 「どうやって分けるのか？」
データの準備ができたら、いよいよ分析を実行します。このステップは、BIツール（Tableauなど）、CDP、統計ソフト、あるいはExcelのアドイン機能などを使って行われることが一般的です。
非階層クラスター分析（k-means法）を使う場合、「クラスターの数をいくつにするか（kの決定）」という課題に直面します。ここで役立つのが「エルボー法」という考え方です。
下のグラフのように、横軸にクラスター数、縦軸に「各クラスター内のばらつき度合い」をとってプロットすると、クラスター数を増やすほどばらつきは小さくなっていきます。しかし、ある点を境にその下がり方が緩やかになります。このグラフが「肘（エルボー）」のようにカクッと曲がる点が、それ以上分割しても分析の精度が大きくは改善しない「最適なクラスター数」の目安となります。
クラスターの解釈 — 「彼らは何者か？」
分析ツールは顧客をグループ分けしてくれますが、そのグループが「何者」なのかを解釈するのはマーケターの役割です。ここが最も創造性が求められるステップです。
各クラスターがどのような特徴を持っているのかを、平均年齢、購入頻度、よく買う商品カテゴリ、サイト訪問時間帯などのデータからプロファイリングします。そして、その特徴を端的に表す、覚えやすく、チームで共有しやすい名前を付けましょう。
クラスターの命名例：
- クラスター1：「高頻度・低単価・週末利用」→ 堅実ストック買いファミリー
- クラスター2：「低頻度・高単価・平日夜利用」→ ご褒美買い・都心OL
- クラスター3：「情報収集熱心・レビュー重視」→ じっくり比較検討派
ペルソナへの昇華 — 「具体的な人物像を描く」
最後に、名前を付けたクラスターを、血の通った具体的なペルソナへと昇華させます。データという骨格に、物語という肉付けをしていく作業です。
クラスターのデータに基づいたプロフィール（年齢、職業など）に加えて、その人物が抱える課題や目標、価値観などをストーリーとして描き出します。顔写真（イメージ写真）を添えることで、より実在感のある人物像としてチーム内で共有しやすくなります。
ペルソナ化の例（堅実ストック買いファミリー）：
佐藤さん一家（夫38歳、妻35歳、子2人）。週末に車で大型スーパーへ行き、1週間分の食料品や日用品をまとめ買いする。安全性とコストパフォーマンスを重視し、購入前には必ず口コミサイトや比較ブログで情報収集。悩みは「子育てで忙しく、買い物に時間をかけられないこと」。目標は「家計をしっかり管理しながら、家族との時間を大切にすること」。
このようにデータから生まれたペルソナは、チームの思い込みではなく、実際の顧客行動に基づいているため、あらゆるマーケティング施策の強力な羅針盤となります。
| ステップ | 重要な問い | 主なタスク | 注意点 |
|---|---|---|---|
| 1. 目的設定 | 何を知りたい？ | マーケティング課題を明確にする | 目的が曖昧だと分析が迷走する |
| 2. データ準備 | 何を使う？ | 関連データを収集・整理・加工する | データの質が結果の質を左右する |
| 3. 分析実行 | どう分ける？ | 分析手法を選択し、実行する | クラスター数の決定に客観的な視点を持つ |
| 4. クラスター解釈 | 彼らは何者か？ | 各グループの特徴を分析し、命名する | 分析者の主観に頼りすぎない |
| 5. ペルソナ化 | どんな人？ | 具体的な人物像とストーリーを描く | データから離れた理想像を作らない |
ブランド認知を飛躍させる！クラスター分析の応用戦略
クラスタリング分析によってリアルな顧客像（ペルソナ）が見えてきたら、次はその知見を具体的なアクションに繋げる段階です。データに基づいたペルソナは、マーケティング活動のあらゆる場面で、施策の精度を飛躍的に高めます。
広告・コミュニケーションの最適化
ペルソナごとに響くメッセージ、好まれるビジュアル、そして利用するメディアは異なります。クラスター分析に基づいたペルソナがいれば、これらの要素を最適化し、広告の費用対効果（ROI）を向上させることができます。
- メッセージの最適化：「堅実ストック買いファミリー」には「家族みんなで安心して使える、大容量でお得」といった実利的なメッセージを。「ご褒美買い・都心OL」には「頑張った自分への特別なひととき」といった情緒的な価値を訴求します。
- クリエイティブの最適化：前者には家族の笑顔の写真を、後者には洗練されたライフスタイルを想起させるようなビジュアルを用いることで、共感を呼び起こします。
- チャネルの最適化：ファミリー層には生活情報サイトやFacebook、都心OLにはInstagramやファッション系メディアといったように、ペルソナが日常的に接触するチャネルに広告を配信することで、無駄なくメッセージを届けることができます。
コンテンツマーケティングとSEOへの活用
ペルソナの悩みや情報収集行動を理解することは、効果的なコンテンツ戦略の鍵となります。各ペルソナがどのようなキーワードで検索し、どのような情報を求めているかを分析することで、ターゲットに「見つけてもらう」ためのコンテンツを作成できます。
例えば、「じっくり比較検討派」のペルソナは、「〇〇 比較」「〇〇 口コミ」「〇〇 選び方」といったキーワードで検索する可能性が高いです。このペルソナに向けて、競合製品との詳細な比較記事や、選び方のポイントを解説する網羅的なガイドコンテンツを用意することで、検索エンジンからの流入を獲得し、信頼を醸成することができます。これは、単なるキーワード対策を超えた、顧客インサイト起点のSEO戦略と言えます。
商品・サービス開発へのフィードバック
クラスター分析は、時に「ブルーオーシャン」、つまり競合がまだ気づいていない未開拓の市場機会を教えてくれます。分析の結果、既存のどの商品でも満たされていない、特有のニーズを持つ顧客グループが発見されることがあります。
例えば、あるSaaSツールにおいて「高度な機能を求めるパワーユーザー」と「基本的な機能だけで十分なライトユーザー」という2つのクラスターが見つかったとします。もし、市場の製品がパワーユーザー向けの高機能・高価格なものばかりであれば、「シンプルで使いやすく、安価なプラン」を求めるライトユーザー層は、満たされないニーズを抱えていることになります。この知見は、新しい料金プランや、機能を絞った新バージョンを開発するための強力な根拠となります。
カスタマージャーニーマップの精度向上
「すべての顧客」に共通する単一のカスタマージャーニーは存在しません。クラスタリングで得られたペルソナごとに、個別のカスタマージャーニーマップを作成することで、施策の解像度が格段に上がります。
「堅実ストック買いファミリー」と「ご褒美買い・都心OL」では、商品を認知するきっかけ（タッチポイント）から、情報収集の方法、購入を決定する際の思考や感情、そして購入後の行動まで、すべてのプロセスが異なります。ペルソナ別のジャーニーマップを作成することで、各グループがどの段階でどのような課題を抱えているのかを特定し、その課題を解決するための的確なアプローチを設計できるのです。
クラスタリング分析の応用は、一度きりの施策改善に留まりません。むしろ、ビジネス全体を成長させる「好循環のエンジン」として機能します。精度の高いターゲティングで効果的なマーケティングを行えば、より質の高いデータが蓄積されます。そのデータで再度クラスタリングを行えば、さらに顧客理解が深まります。深まった理解は、より顧客に響く商品開発やサービス改善につながり、顧客満足度を向上させます。満足した顧客は、優良なデータ（ロイヤリティや好意的なレビュー）をさらに提供してくれるのです。このように、クラスタリング分析は、マーケティングを単なる顧客獲得の手段から、事業全体の革新を促す戦略的なハブへと進化させる力を持っています。
ターゲティングの未来：AIと倫理が共存する新時代
クラスタリング分析は、データドリブンマーケティングの入り口です。テクノロジーの進化は、ターゲティングをさらに高度で、リアルタイムな領域へと導いています。しかし、その進化は私たちマーケターに新たな責任も問いかけます。
AIによる自動クラスタリングと動的セグメンテーション
近年、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）や高度なMA（マーケティングオートメーション）ツールには、AIがクラスタリングを自動で行う機能が搭載され始めています。これにより、マーケターは複雑な分析作業から解放され、より戦略的な示唆の抽出に集中できるようになります。
さらに進化しているのが「動的セグメンテーション」です。これは、顧客を一度分類したら終わりではなく、顧客の最新の行動に応じて、所属するクラスターがリアルタイムで更新される仕組みです。例えば、普段はセール品しか見ない顧客が、急に高価格帯の商品を閲覧し始めたら、AIがその行動を検知し、自動的に「セール狙い層」から「アップセル候補層」へとセグメントを移動させます。これにより、その顧客に送るメールの内容や表示する広告を瞬時に切り替えるといった、高度なパーソナライゼーションが可能になるのです。
予測マーケティングへの扉：未来の行動を先読みする
顧客を「理解」するクラスタリングの次に来るのが、顧客の未来を「予測」する予測マーケティングです。クラスタリングによって作られた精度の高いセグメントは、未来予測モデルの土台となります。
- LTV（顧客生涯価値）予測：将来的に優良顧客になる可能性が高いクラスターを特定し、その層に重点的にリソースを投下することで、長期的な収益を最大化します。
- チャーン（離反）予測：解約や離反の兆候を示す行動をとるクラスターを早期に発見し、彼らが離れてしまう前にクーポン配布やサポート連絡といった先回りの引き止め策を講じます。
- 需要予測：特定のクラスターが次にどの商品を、いつ頃購入しそうかを予測します。これにより、在庫の最適化や、最も効果的なタイミングでのキャンペーン実施が可能になります。
忘れてはならない「データ倫理」と「プライバシー」
強力なデータ分析能力は、大きな責任を伴います。顧客の信頼を失えば、どんなに優れた技術も意味をなしません。これからのマーケターには、法規制の遵守はもちろん、倫理的な視点を持つことが強く求められます。
- 透明性の確保：どのようなデータを、何のために収集し、どう活用するのかを顧客に対して分かりやすく説明する責任があります。
- 公平性の担保：AIのアルゴリズムが、意図せず特定の層を不当に差別したり、社会的な偏見を助長したりすることのないよう、常に監視し、公平性を保つ努力が必要です。
- 法規制の遵守：日本の個人情報保護法や、EUのGDPRなど、国内外のプライバシー関連法規を遵守することは、企業活動の絶対条件です。
企業は、顧客が「このブランドになら自分のデータを提供しても良い」と思えるだけの価値を提供する必要に迫られます。その価値とは、まさにAIやクラスタリング分析によって実現される、深くパーソナライズされた快適な顧客体験です。つまり、倫理的なデータ活用とプライバシー保護は、顧客との信頼関係を築き、良質なデータを集めるための基盤そのものなのです。これからのマーケティングは、顧客との信頼に基づいた「価値交換」が中心となります。
まとめ：データで顧客を「再発見」し、選ばれるブランドへ
本記事では、従来の思い込みに基づいたターゲティングから脱却し、クラスタリング分析を用いてデータから顧客を「再発見」するための考え方と具体的な手法を解説しました。
クラスタリング分析は、単なるデータ分析手法ではありません。それは、顧客一人ひとりのリアルな姿を映し出し、マーケティング、商品開発、営業といった部門間の壁を越えて「私たちが向き合うべき顧客は誰なのか」という共通認識を築くための羅針盤です。この客観的な顧客理解こそが、施策の精度を高め、マーケティングROIを向上させ、最終的には顧客から「選ばれるブランド」を構築するための土台となります。
AIや予測分析といった未来は、もうすぐそこまで来ています。しかし、その第一歩は、今あなたの手元にあるデータと向き合うことから始まります。まずは難しく考えずに、自社のCRMやWeb解析ツールを眺め、「私たちの顧客の中には、どんな隠れたグループがいるのだろう？」と問いかけることから始めてみてはいかがでしょうか。その小さな問いが、あなたのブランドの届け方を大きく変えるきっかけになるはずです。
FAQ（よくある質問）
専門的な統計ソフトやデータサイエンティストがいなくてもできますか？
はい、始めることは可能です。近年、多くのBIツール（Tableau、PowerBIなど）やCDP、さらにはExcelのアドインなど、マーケター自身が直感的に操作できるツールでも基本的なクラスタリング分析が実行できるようになっています。まずはこうしたツールでスモールスタートし、分析の目的設定や結果の解釈といったビジネス視点でのプロセスを主導することが重要です。より高度で複雑な分析が必要になった段階で、データ専門家と協業することを検討すると良いでしょう。
BtoBビジネスでもクラスター分析は有効ですか？
はい、非常に有効です。BtoCとは分析に使う変数が異なりますが（例：個人の年齢や趣味ではなく、企業の業種、従業員規模、導入している技術、担当者の役職など）、基本的な考え方は同じです。顧客企業をニーズや課題、サービスの利用状況などに基づいてクラスター化することで、より効果的なアカウントベースドマーケティング（ABM）や、セグメント別の営業戦略を立案することが可能になります。
どのくらいのデータ量があれば分析できますか？
一概に「何件以上」という明確な基準はありません。分析手法にもよりますが、階層クラスター分析であれば、数百件程度のアンケート回答データなど、比較的小さなデータセットでも構造を把握することは可能です。一方で、非階層クラスター分析（k-means法）は、数千件以上のより大きなデータセットで安定した結果が得られやすいとされています。重要なのはデータの「量」だけでなく、顧客の特徴を捉えるための「質」と「多様性」です。まずは手元にあるデータで試してみて、どのような示唆が得られるかを確認することから始めるのが良いでしょう。
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
