まず、「データマーケティング」という言葉を端的に説明すると、「データを経営に活かす」ということだと思っています。

データを企業の“資産”とみなしたときに、それをどう活用して、企業の経営や成長につなげていくか。

それをサポートしているツールがb→dashです。

シンプルな例で言うと、たとえばある企業が商品を買ってもらうためにウェブ広告を出すとします。

そのとき、低コストで多くのお試し購入客を獲得できたら、「この広告枠に掲載したらお試し購入が増えて、そこから本購入顧客をもっと獲得できるぞ！」と思いますよね？

でもフタを開けてみたら、実は「そのウェブ広告で獲得したお試し顧客は本購入をほとんどしなかった」みたいなことがあるわけです。

そうです。なので、それぞれのデータを統合して見る必要があるわけです。

データが統合されると、どの経路から獲得したユーザーの購買率が高いのかということはもちろん、どの人がリピートしてくれたのか、さらには周辺商品を買ってくれたのかなど、あらゆることが見えてきます。

すなわち、「本当に投資をする価値のあるポイント」が明らかになるんです。

はい。また、マーケターはこういった分析以外にも、持っているデータを使ってさまざまな施策を考えます。

たとえば、「これまでサイトを◯分以上閲覧したユーザー」や「ここ1週間でサイトに◯回以上訪れたユーザー」など、特定の行動をした人だけにクーポンを送ったり、サイト上でポップアップを出したり、自動でLINEを送ったり。

こういった施策も、統合されたデータを活用していかないと成果につながらないんです。

僕もこれまでさまざまな化粧品会社のマーケティングのコンサルをやってきたんですけど、そこでもデータ結合の重要性を感じましたね。

たとえば、新規顧客向けの人気トライアルキットがあって、担当者はそれを頑張って売ってたんですけど、購入者のデータを見てみたらリピート率がめちゃくちゃ低かったんです。

それを売ってもしょうがないということで「リピート率の高い商品」を調べてもらったら、上位3つの商品の満足度が飛び抜けて高いことがわかりました。

であれば、この3つの商品をどうやって新規顧客に買ってもらうかという発想にならないといけないですよね。

これはごく当たり前のことのように聞こえるかもしれませんけど、ふだん自分で統合したデータに触れてないと、担当者は「本当に見るべきデータ」がわからないんですよ。

僕、こういう現場をいくつも見てきて思うんですけど、そもそも企業のなかに自分のことを「マーケター」だと認識している人はほとんどいないんですよね。

「広告を打って新規獲得をする人」「キャンペーン施策を考える人」「LINEの運用をする人」みたいな役割の人がいるだけ。

なぜそのような状態になっているかというと、データが分断されているからです。

どの担当者も「データを活用したい」という気持ちからさまざまなツールを導入するんですが、データが統合されていないと本質的なデータ分析はできないし、価値のある施策を打つこともできないので、結局限られた役割に終始してしまうんですよね。

なので、データ活用をするためには、まずCDP（カスタマーデータプラットフォーム）やDMP（データマネジメントプラットフォーム）と言われる「データ統合ツール」を導入しなければいけないんです。

ただ、いざツールを導入してデータを統合して見られるようになっても、まだ問題があるんですよ。

たとえば先ほどの化粧品会社に、「マーケティングの精度を高めたいから、どの経路から購入してもらった場合にリピート率が高いのかを調べてほしい」と依頼しても、「そのデータを出すのはちょっと時間がかかりそうです…」となっちゃうんです。

これ、ホントあるあるなんですけど（笑）。

データを統合したとしても、用途に合わせてそれを「運用」することができないと、結局データって使えないんですよね。

データ運用というのは、たとえば分析のために特定の条件でデータを抽出したり、施策のためにそれを加工したりすることです。

この作業が、めちゃくちゃマーケターにとって負担なんです。

これまでこの作業工程には、SQLと呼ばれるデータベース言語の知識が必要でした。

要は、プログラミングのような作業が必要なんです。たとえば、こんなコードを書かないといけなくて…

ですよね。

これをマーケター自身でできない場合、社内の情報システム部に依頼することになるんですが、すると「その作業には1カ月かかります」みたいなことを言われてしまうんです。

彼らだって、いつでもすぐ動けるわけではないですしね。

でも、上司からは「あの施策はまだか、この分析はいつできる？」とプレッシャーをかけられたりして。

そうなるともう、社外のSIerやITコンサルなどに外注するしかないですよね。

でもそれはそれで、ほしいデータの抽出を依頼するたびに「データテーブル作成で100万円かかります」とか、「2人月の稼働で300万円になります」などと言われてしまって、どんどんコストが膨れていくんです。

実際にほとんどの会社やマーケターがここでつまずいており、データマーケティングで成果を出せていません。

データの整備に追われてばかりでは、本来のマーケティングの仕事なんてできませんから。

そうです。

ここでやっとb→dashの説明になるのですが（笑）、多くの会社が苦しんでいるこの「データ運用」の課題を解決するために、b→dashはプログラミング不要でデータの処理や加工を実現する「Data Palette（データパレット）」という世界初の技術を開発しました。

現在特許も申請中なんですが、今回の資金調達ラウンドで100億円規模のお金が集まったのは、特にこの技術を評価していただいたからなんです。

世界有数の投資ファンドのデューデリジェンス（企業価値診断）でも、「Data Palette」を絶賛していただきました。

こんな感じで、画面上の操作でいつでも自由にデータを加工できるんです。

さきほどの黒い画面にあったようなプログラミング作業は不要です。

先ほど藤原さんが「本当の意味でマーケターと呼べる人は少ない」という話をしてましたが、マーケターの本来の仕事は、「データを活用して経営にインパクトを与える戦略を考えること」じゃないですか。

ただ、実際には大量のデータを整理しているだけで手一杯になってしまっている人が多いんです。

そうですね。ただ、b→dashを使えばその工数を劇的に削減できます。

データの統合や加工に1回あたり300時間ほどかかっていたクライアントが、Data Paletteを使うことでその時間を3時間に短縮できたという実績もあります。

あと、マーケティング担当者が作業に追われてしまうと、その人に仕事がついてしまうのもリスクなんですよね。

データの出し方などの作業工程が、その人じゃないとわからない状態になってしまうんです。

運用が属人的になってしまっている企業はかなり多いですね。

担当者の異動や退職は企業にとっては避けられないことですが、最悪のケースだと、それが原因で100進んでいたデータマーケティングがいきなり“ゼロ”になってしまうこともありえますから。

ただこれは、使っているツールの操作がわかりづらいことが原因になっているケースも多いです。

その意味でも「誰でも同じように使える」というのは非常に重要なことで、それがb→dashが使いやすさにこだわってきた理由のひとつなんです。

そういう印象を抱いているマーケターの方も少なからずいらっしゃると思います。

ただ、僕らが声を大にして言いたいのは、「御社はこれだけたくさんのデータを持っているのに、それを経営に活かさなくていいんですか？」ということなんです。

さらに言うと、今まではマーケターに「作業をする」という逃げ道があったわけじゃないですか。

b→dashのようなツールでそれをなくして「あなたのミッションはトップラインを伸ばすことです」と提示したら、その人は絶対に“考える”はずなんです。

なので、b→dashは単なる業務効率化ツールではなく、企業の本質的なデータ活用を実現する「経営ソリューションツール」なんです。

ちなみに、先ほどデータを統合するには専用のツールを導入しないといけないと言いましたが、b→dashはデータの統合基盤も有しています。

“基盤”というとわかりにくいかもしれませんが、要はb→dashひとつであらゆるデータを瞬時に統合できるようになっているということです。

b→dashは、もともとこの点を強みにして立ち上がったんです。

はい、そうです（笑）。

「機能の網羅性」も、b→dashを評価していただいている大きなポイントですね。

データの統合・運用ができるようになり、ではいよいよ施策を打とうとなっても、これまではマーケティングオートメーション、メール配信、分析、レコメンド、Web接客、LINE連携、広告連携など、やりたいことに応じてたくさんのツールを導入しなければいけませんでした。

b→dashは、そういったデータマーケティングに必要な、あらゆる機能を搭載しているんです。

そうですね…一つひとつの機能を見ると、そこに特化したマーケティングツールよりもできることが制限されている部分もあります。

たとえば、他社さんのツールでは1時間で600万通のメールを送れるものもありますが、b→dashではまだ200万通しか送れません。

いえ、ほとんどの企業は200万通送信できれば困らないと思いますよ。

b→dashが大切にしている開発方針のひとつに、「90％ルール」というものがあるんです。

「10％のニーズを突き詰めるよりも、90％のクライアントに必要とされる機能を網羅すべき」という方針です。

企業があらゆるデータを活用するようになり、世の中にデータマーケティングツールが増えるほど、「ひとつのツールでまかなえる」ことの価値は高くなってきていると思うんです。

そうなんです。

我々はその「90％ルール」に基づいて機能拡張を続けてきたので、データマーケティングという領域では、ほとんどの企業にとって足りない機能はないと自負しています。

労働人口が減っていく日本では、生産性を上げていくことが急務になっています。また、今後は日本だけでなく、世界の多くの国々が同様の問題に直面します。

そんな時代に、僕らは「データを民主化」することで誰でもデータを当たり前に使える社会をつくり、労働生産性を上げるインフラになりたいんです。

ありがとうございます。ただ、そのためにはもっともっとデータ活用のハードルを下げないといけないと思ってます。

ですので、調達した資金は徹底的にサービスの開発に投下していくつもりです。

はい。そして、最終的にはインテルがあらゆるPCに「インテル、入ってる」状態をつくったように、データを活用するすべての会社に「b→dash、入ってる」状態をつくっていきたいですね。