デモグラフィック データ
デモグラフィック データは、Web分析やオンライン マーケティングにおいて、Webサイトのターゲット層についてより深い洞察を得るため、またはペルソナを作成するために使用されます。 特に、特定のターゲット グループにオファーを戦略的に適合させるために使用され、ビジネス分析やパフォーマンス レポートのベースとして使用されます。
デモグラフィック データとは何ですか？
デモグラフィック データは、年齢、性別、居住地などの特定の属性に基づく人々のグループに関する情報であり、職業、家族構成、収入などの社会経済的な要素を含むことがあります。 デモグラフィックデータと興味は、ウェブ分析、消費者分析、およびターゲティングにおいて最も重要な統計のいくつかに属します。 人口統計学の学術分野におけるデータ収集とは対照的に、マーケティングにおける人口統計データの焦点は、出生率や死亡率に関するデータよりも、むしろ年齢、性別、興味に関するものです。
オンライン マーケティングにおける人口統計データの意義
ウェブ分析やオンライン マーケティングでは、ウェブサイトのターゲット グループに対する深い洞察を得るため、またはこの情報に基づいてペルソナを作成するために人口統計データを収集しています。 デモグラフィック データは、主に提供物の戦略的ターゲティングに使用され、ビジネス分析やパフォーマンス レポートにも使用できます。
デモグラフィック データと興味は、Web 分析、消費者分析、広告計画、ターゲティングにおける重要な測定基準です。 人口科学や統計学におけるデータ収集とは対照的に、マーケティングでは通常、出生率や死亡率に関するデータよりも、年齢、性別、関心事に焦点が当てられます。
デモグラフィック データの例
- Age: 年齢は、最も重要な人口統計学的要因の 1 つです。 Web サイトを訪問するユーザー グループや、最も多く購入する年齢層を示す良い指標となります。 Web サイトのどのコンテンツが特定の年齢層にとって興味深いか、どこで潜在的な可能性を見出すことができるかについての情報を提供します。 性別に関する情報は、ウェブサイトのどの部分やどの製品が男性や女性により適しているかを示します。 性別に基づいてヒットを並べ替えると、男性または女性をターゲットにしたキャンペーンを計画するための基礎として使用できます
- 教育。 学歴に関するデータは、たとえば、ユーザーが大学に通っているかどうかを示します
- 収入。 収入に関する情報は、例えば、高級製品を購入するために高収入のユーザーをターゲットにすることを容易にします。 ユーザーの興味に関するデータは、ウェブサイトへの訪問者が何に興味があるかを示し、消費者行動に関する結論を導き出すことを可能にします。
さらに、デモグラフィック データを使用すると、たとえば、特定のキーワードや関心を持つ 18 歳から 24 歳の人たちのつながりを確立するように、ユーザー グループをセグメント化できます。
デモグラフィック データの収集
デモグラフィック データは、Google Analytics などのソフトウェア ソリューションによって収集されます。 ここでは、ユーザー総数のデータを推定するために、ユーザー総数のサブセットが使用されます。 このソフトウェアは、追跡を確実にするさまざまなプロトコルを使用して、このデータを収集します。 例えば、サーバーとクライアント間の通信において、地理的な情報および言語情報が収集されます。 Cookie やイベント トラッキングの使用により、性別や興味に関するより多くの情報が記録、保存されます。
これらの情報は、Google ディスプレイ ネットワークおよび参加しているパートナーから取得されます。 したがって、このデータを広告に使用することは理にかなっています。
さらに、レポートとして機能を使用できるようにするためには、アカウントでのアクティブ化が必要です。
Google 製品によるデータの使用とは別に、ウェブサイト運営者は、自身のデータを使用してデモグラフィック データを収集およびセグメント化することができます。 この方法では、オンラインショップは自社の顧客データを分析・評価し、広告キャンペーンを最適化できます。ここでも、現行のデータ保護規制および GDPR を遵守することが重要です。
デモグラフィック データの例
- 年齢。 年齢は、最も重要な人口統計学的要因の1つです。 ウェブサイトを訪問するユーザーグループや、最も購入する年齢層の指標となります。 Web サイトのどのコンテンツが特定の年齢層にとって興味深いか、どこで潜在的な可能性を見出すことができるかについての情報を提供します。 性別に関する情報は、ウェブサイトのどの部分やどの製品が男性や女性により適しているかを示します。 性別に基づいてヒットを並べ替えると、男性または女性をターゲットにしたキャンペーンを計画する基礎として使用できます。
- 興味。 ユーザーの興味に関するデータは、ウェブサイトの訪問者が何に興味を持っているかを示し、消費者行動に関する結論を導き出すことを可能にします。 たとえば、ユーザーの側から特定の製品カテゴリーに親和性があれば、販売者はその興味に焦点を当てた広告を考えることができます。
- 言語：オンラインマーケティングやウェブサイトのデザインでは、ターゲットグループの言語が重要です。 これは、国際的なオンラインショップに特に当てはまります。 例えば、広告の施策やコンテンツは、ターゲットグループが話す言語に合わせる必要があります。
- 国名。 ユーザーはどの地域、都市、国から来るのか？
さらに、デモグラフィック データを使用すると、たとえば、18 ～ 24 歳の人と特定のキーワードや関心との関連性を確立するなど、ユーザー グループをセグメント化することが可能になります。 この種のセグメンテーションは、リマーケティング キャンペーンに特に有効です。
デモグラフィック データから何がわかるのでしょうか。
デモグラフィック データが Web サイトの分析に役立つさまざまなシナリオがあります。
- どのようなグループのユーザーが Web サイトを訪問しているのか。 若いユーザーは、年配のユーザーとは異なる関心を持っています。
- これらのグループのうち、最も多くの収益をもたらすのはどれですか?
- 最も収益性の高い顧客は、たいてい特定の年齢層です。
- 売上を伸ばすには、コンテンツをどこに配置すべきでしょうか？
- 広告のターゲットを絞るにはどうすればよいでしょうか？ 若い女性ユーザーは、年配の男性ユーザーとは異なるタイプの広告を見たいと思っています。
- リマーケティングを向上させる要因は何ですか？
- 電子メールキャンペーンをより効率的にし、特定のグループに直接ターゲットを絞るにはどうしたらよいでしょうか？
結論
従来のトラッキングと比較して、Web 分析におけるデモグラフィック データは、ユーザーの行動に対してより深い洞察を提供することができます。 ユーザー グループに関する情報は、広告キャンペーンの効果を高め、Web サイトのオファーを最適化し、そして最後に、売上を伸ばすために使用することができます。 使用するソフトウェアの詳細な理解が必要ですが、特に人口統計データを製品群の戦略的調整、広告施策、リマーケティングに利用する場合、この努力は長期的に報われます。 同時に、このデータの合法的な利用を無視してはならない。データは匿名であるべきで、データの収集とクッキーの使用についてユーザーに通知しなければならない。 同時に、ユーザーはデータ収集に反対する機会を持たなければなりません。