--- title: データドリブンマーケティングとは？メリット・始め方・LINE活用方法を解説 description: データドリブンマーケティングとは？データ分析やDXとの違い、導入メリット、始め方の5ステップを解説。LINE運用で見るべきKPIや判断ルール、企業事例をもとに、データを施策改善につなげる実践方法を紹介します。 image: https://blog.cresclab.com/hubfs/JP%20Blog%20Featured%20Image%20(44).png --- [![06\_Crescendo lab\_Full color\_Horizontal logo-2-1](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/06_Crescendo%20lab_Full%20color_Horizontal%20logo-2-1.png?width=3509&height=774&name=06_Crescendo%20lab_Full%20color_Horizontal%20logo-2-1.png)](https://www.cresclab.com/jp) - プロダクト - [MAAC](https://www.cresclab.com/jp/product/maac) - [CAAC](https://www.cresclab.com/jp/product/caac) - [Crescendo AI](https://www.cresclab.com/jp/solution/crescendo-ai) - お役立ち資料 - [資料ダウンロード](https://www.cresclab.com/jp/download) - [LINEセグメンテーション](https://www.cresclab.com/jp/ebook-segmentation) - [AI × 顧客コミュニケーション](https://www.cresclab.com/jp/ebook-ai-business-communication) - [ブログ](https://blog.cresclab.com/ja) - 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本記事では、データドリブンマーケティングの意味、データ分析との違い、メリット、始め方の5ステップ、LINE運用で見るべきKPIと判断ルール、そして実践方法までを解説します。 ## ✅この記事の要点 - データドリブンマーケティングは、データを根拠に施策を**決定・改善する**考え方です。データを見ることそのものが目的ではありません。 - 進まない主な原因は「見る指標」「判断ルール」「振り返る場」が決まっていないことで、データ量の不足ではありません。 - 始め方はツール選定からではなく、解決したい課題と判断したい内容を1つ言語化することから始めます。 - 指標と次のアクションをセットで定義し、施策の頻度に応じて週次または隔週で検証すると定着しやすくなります。 - LINE公式アカウントは配信後の反応を確認しやすい接点です。ただし購買データやWeb行動まで含めて分析するには、外部データとの連携が必要になります。 --- ## データドリブンマーケティングとは？ データドリブンマーケティングとは、売上、購買履歴、Webサイト上の行動、広告成果、メッセージへの反応などのデータをもとに、施策を決定・改善するマーケティング手法です。 ![データドリブンマーケティングの概要](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/26_%E6%95%B8%E6%93%9A%E8%A1%8C%E9%8A%B7.png?width=837&height=484&name=26_%E6%95%B8%E6%93%9A%E8%A1%8C%E9%8A%B7.png) 英語の「data-driven」は「データにもとづいて動く」という意味です。担当者の経験や勘を否定するものではなく、判断の出発点となる共通の根拠をデータで示す考え方といえます。 例えば、次のような意思決定が該当します。 - クリック率が低いセグメントに対して、訴求内容を変更する - 購入後90日間反応がない顧客に、再購入を促すメッセージを送る - 広告経由の友だち追加後に購入率が高い層へ、広告予算を重点配分する - 問い合わせ履歴やWeb行動をもとに、優先的に対応する見込み顧客を決める ダッシュボードを確認するだけでは、データドリブンな運用とはいえません。「どの数値を見て、どの条件で、何を変えるのか」まで決めて初めて、データが意思決定に活用されます。 --- ## データ分析・データ活用・DXとは何が違う？ この4つの言葉は現場で混ざって使われがちです。役割が違うため、いちど整理しておくと社内の議論がかみ合いやすくなります。 | 用語 | 意味 | 主な目的 | | --- | --- | --- | | データ分析 | データを整理し、傾向や課題を読み解くこと | 示唆を得る | | データ活用 | データを施策や業務に利用すること | 施策を実行する | | データドリブン | データを根拠に意思決定すること | 判断と改善の精度を高める | | DX | デジタル技術やデータで事業・組織を変革すること | 競争力や事業構造を変える | データ分析は「読み解く作業」、データ活用は「施策に使うこと」、データドリブンは「意思決定の方法」です。DXはさらに広く、業務プロセスや顧客体験、ビジネスモデルの変革まで含みます。 「データドリブンに取り組む」と言いながら分析レポートの本数だけが増えている場合、それはデータ分析の強化であってデータドリブン化ではありません。DXの進め方については[マーケティングDXとは？](https://blog.cresclab.com/ja/marketingdx?hsLang=ja)で詳しく解説しています。 ### 日本語で言い換えると 社内資料で横文字を避けたい場合は、次のように置き換えられます。 - データドリブンマーケティング：**データにもとづくマーケティング** - データドリブン経営：**データにもとづく経営判断** - データドリブンな組織：**共通の数値をもとに判断できる組織** 「データ主導型」という訳もありますが、データが人の判断を置き換えるわけではありません。データを共通の判断材料として使い、担当者の知見と組み合わせることが重要です。 --- ## データドリブンマーケティングのメリットは？ データドリブンマーケティングが求められる背景には、顧客接点と取得できるデータの増加があります。 企業は、Webサイト、EC、広告、CRM、店舗、LINE公式アカウントなど、複数の接点で顧客とコミュニケーションを取るようになりました。一方で、データが部門やツールごとに分かれていると、顧客の行動を一貫して捉えられません。 データにもとづく判断ができると、主に次の4つの改善が期待できます。 1. **施策の優先順位を決めやすくなる** 成果への影響が大きい課題から着手できます。 2. **顧客ごとにコミュニケーションを最適化できる** 購買履歴や反応に応じて、配信対象や内容を変えられます。 3. **施策の再現性を高められる** 成功・失敗の理由を記録し、次の施策に反映できます。 4. **部門間で共通認識を持ちやすくなる** 共通の指標と定義を使うことで、議論を進めやすくなります。 --- ## データはあるのに活用できないのはなぜ？ データ活用が進まない主な原因は、データ量の不足よりも、運用ルールが定まっていないことにあります。 ### 1. 見る指標が決まっていない 開封率、クリック率、CVR、CPA、ROASなど、すべての指標を同時に追うと、どの数値をもとに判断すべきかが曖昧になります。 まずは施策の目的に直結する指標を絞りましょう。例えば、Webサイトへの送客が目的ならクリック率、購入が目的ならクリック後の購入率を優先します。 ### 2. 数値が変化したときの判断ルールがない 「クリック率が下がった」という事実だけでは、次の行動は決まりません。「基準値を下回ったら、配信対象と訴求のどちらを見直すか」まで事前に定める必要があります。 判断ルールは、次の形式で文章にすると明確になります。 > セグメント別クリック率が基準値を下回った場合は、訴求または遷移先のどちらか一方を変更し、次回配信で再検証する。 この一文を先に書いておくかどうかが、データドリブンとそうでない運用の実質的な分かれ目です。後から解釈すると、結論はいつも「もう少し様子を見ましょう」になります。 ### 3. 振り返りと意思決定の場がない レポートを共有しても、次の施策を決める場がなければ改善にはつながりません。施策の実施頻度や顧客数に応じて、週次または隔週で数値を確認し、その場で担当者・期限・検証指標まで決める運用が必要です。 --- ## 何から始めればいい？始め方の5ステップ データドリブンマーケティングは、次の5つの手順で始められます。 ### ステップ1：決めたいことを明確にする 最初に「データを使って何を決めたいのか」を具体化します。 例えば、「次回配信の対象者を決めたい」「休眠顧客の条件を決めたい」「問い合わせにつながりやすい流入経路を特定したい」といった内容です。「データを活用したい」は目的になりません。 ### ステップ2：判断に必要な指標を絞る 目的に直接関係する指標を2〜3個に絞ります。次回配信の対象者を決める場合は、過去の購買有無、直近のクリック有無、最終反応日などが候補です。 ### ステップ3：必要なデータを取得できるか確認する データの取得元、更新頻度、管理者、定義を確認します。 LINEとWeb上の行動をつなぐ場合は、[LINE ID連携](https://blog.cresclab.com/ja/line-id-binding?hsLang=ja)や[GA4とLINEの連携](https://blog.cresclab.com/ja/ga4-line-integration?hsLang=ja)が選択肢になります。複数部門にデータが分散している場合は、[データ統合](https://blog.cresclab.com/ja/data-consolidation?hsLang=ja)や[CDP](https://blog.cresclab.com/ja/line-marketing-cdp-data-japan?hsLang=ja)の検討も必要です。 ### ステップ4：指標とアクションをセットで決める 「どの数値が、どの水準になったら、何をするか」を文章にします。閾値は一律の正解を探すのではなく、自社の過去実績を基準に設定するのが現実的です。 ### ステップ5：小さく実行し、改善する 最初からすべてを自動化する必要はありません。まずは対象を1つの施策やセグメントに限定し、手作業で1サイクル実行します。手作業で回らないルールは、自動化しても回りません。運用できることを確認してから、レポート作成や配信を自動化します。 --- ## LINE運用で見るべきKPIはどれ？ ![データ分析から施策実行まで](https://www.lycbiz.com/sites/default/files/styles/image_webp/public/media/jp/service/line-official-account/202604/img/img_repeater-01.png.webp?itok=MxIO_1EE) 出典：[LINEヤフー for Business「LINE公式アカウント」](https://www.lycbiz.com/jp/service/line-official-account/?utm_source=chatgpt.com) 見るべき指標は、施策の目的によって異なります。LINEを活用する場合は、顧客行動の段階ごとに主要指標を設定すると整理しやすくなります。 | 顧客行動の段階 | 主なKPI | 定義（分母） | 数値をもとに決めること | | --- | --- | --- | --- | | 集客 | 友だち追加数・経路別追加率 | 新たに友だちになった人数／経路ごとの内訳 | 強化する流入経路 | | 初期接触 | あいさつメッセージのクリック率 | 配信対象者のうちクリックした割合 | 最初に提示する情報や導線 | | 育成 | セグメント別クリック率 | 配信対象者のうちクリックした割合 | 配信対象・訴求・配信頻度 | | コンバージョン | クリック後の申込率・購入率 | クリックした人のうち申込・購入した割合 | 遷移先ページやオファー | | 継続・再購入 | 最終反応日・再購入率 | 一定期間内に再度購入した顧客の割合 | 再接触施策や休眠条件 | **確認頻度は施策の性質に合わせてください。** 集客と育成は週次、コンバージョンは隔週から月次、継続・再購入は月次が目安です。購入サイクルが長い商材では、月次で評価する指標を組み合わせることも重要です。 申込率・購入率は、配信対象者を分母にするのか、クリックしたユーザーを分母にするのかで意味が変わります。どちらを使うかを社内で統一しておいてください。集計方法が人によって違うと、同じ数字を見ても判断が一致しません。 開封率は配信状況を把握する参考指標として有効です。ただし施策の最終成果を判断するには、クリック、問い合わせ、申込、購入など、次の行動につながる指標もあわせて確認する必要があります。 顧客を購買履歴で分類する場合は[RFM分析](https://blog.cresclab.com/ja/rfm?hsLang=ja)、顧客との取引価値を見る場合は[LTV](https://blog.cresclab.com/ja/ltv?hsLang=ja)、広告費に対する売上効果を見る場合は[ROAS](https://blog.cresclab.com/ja/roas?hsLang=ja)も参考になります。 --- ## 判断ルールはどう決める？ 判断ルールは「指標」「基準値」「次のアクション」の3点をセットで定義します。 | 指標 | 基準値の例 | 基準を下回った場合 | 基準を上回った場合 | | --- | --- | --- | --- | | セグメント別クリック率 | 直近3か月の中央値 | 訴求またはリンク先を変更して再検証 | 対象セグメントや類似層へ展開 | | ブロック率 | 通常時の平均値 | 配信頻度・対象・内容を見直す | 現行運用を継続 | | 申込率・購入率 | 直近3か月の中央値 | 遷移先ページやオファーを見直す | 他のセグメントで検証 | | 最終反応日 | 例：90日 | 再接触シナリオへ移行 | 通常のコミュニケーションを継続 | 基準値は業種、商材、顧客数、配信目的によって異なります。外部の平均値だけで判断せず、自社の過去実績やキャンペーン条件を踏まえて設定してください。また、季節要因や大型キャンペーンなど、例外として扱う条件も事前に決めておくと検証しやすくなります。 この表を1枚作っておくと、会議が「どう思うか」の議論から「どのルールに当てはまるか」の確認に変わります。 --- ## LINE公式アカウント単体でどこまでできる？ **ここは誤解が生まれやすい部分です。** LINE公式アカウントは配信後の反応を確認しやすい接点ですが、取得できるデータには範囲があります。標準機能でできることと、外部連携が必要になることを先に分けておきましょう。 | やりたいこと | LINE公式アカウント単体 | 追加で必要になるもの | | --- | --- | --- | | メッセージの配信 | できる | なし | | 配信数・開封数・クリック数の確認 | できる | なし | | オーディエンスを作成して対象を絞った配信 | できる | なし | | ステップ配信（時間差の自動配信） | できる | なし | | 購買履歴にもとづく配信 | 購買データを保持しないためできない | EC・CRMとの連携 | | Web行動とLINEの反応をつなげた分析 | 制限がある | GA4連携・LINE ID連携 | | 顧客データを横断した分析・レポート | できない | CDP・BI（MAAC・DAACなど） | つまり、LINE公式アカウントでは、友だちの属性やメッセージへの反応などをもとに対象を絞った配信ができます。購買履歴やWeb上の行動など、LINE公式アカウントだけでは取得できないデータを活用する場合は、EC、CRM、GA4、CDPなどとの連携が必要です。 この境界を先に確認しておくと、「データドリブンにしたいのに数字が足りない」という状態を避けられます。LINE上の反応を識別されたIDに紐づけて扱えることは、[ファーストパーティデータ](https://blog.cresclab.com/ja/first-party-data?hsLang=ja)としてのLINEの強みです。 なお母数について、LINEヤフーによると、LINEの国内月間アクティブユーザーは2026年3月末時点で1億人です。同社は、この人数が日本の総人口の約80%以上に相当すると説明しています（※1）。 > ※LINEアプリの月間アクティブユーザー数は、LINEヤフーによる自社調査に基づく数値です。 --- ## LINE運用でどう実践する？週次・月次の改善サイクル LINE運用では、次の4ステップを繰り返すと、データを施策に反映しやすくなります。実施頻度は施策の性質に応じて、週次または隔週で設定してください。 **1. 確認｜前回配信の結果を見る** クリック率、ブロック率、申込率などを、KPI表の順に確認します。ここで見るのは「基準値から外れた指標があるか」だけです。 **2. 特定｜対象セグメントと要因を絞る** 外れた指標について、属性、タグ、反応履歴から対象セグメントを絞り、要因の仮説を1つ立てます。 **3. 決定｜次回の変更内容を決める** 判断ルール表に沿って、対象、訴求、導線、配信日時のどれを変えるかを決めます。一度に複数を変えると、次回どちらが効いたのか判断できません。 **4. 記録｜判断理由と変更点を残す** 「セグメント別クリック率が基準値を下回ったため、遷移先をカテゴリページから商品ページへ変更した」のように、判断の根拠と変更点を1〜2行で残せば十分です。 4つめの記録を省くと、翌週の結果が良かったのか悪かったのかを判断できません。記録するのは担当者名ではなく、判断に使ったデータとルールです。 購入サイクルが長い商材では、週次で見る指標（クリック率・ブロック率）と月次で評価する指標（購入率・再購入率・LTV）を分けて運用すると無理がありません。 判断ルールが固まった施策は、シナリオ配信で自動化できます。休眠顧客への再接触や購入後のフォローについては[オートマチックジャーニー](https://blog.cresclab.com/ja/automated-customer-journey?hsLang=ja)、B2Bの見込み顧客育成については[リードナーチャリング](https://blog.cresclab.com/ja/lead-nurturing?hsLang=ja)で解説しています。 --- ## データドリブンに切り替えた事例はある？ 「香り」を軸とした事業を展開する商社兼メーカーである株式会社フィッツコーポレーションの事例が参考になります。同社は全国小売企業への卸売りとECを中心に事業を展開しています（※2）。 [![Showcase Banner-2](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/Showcase%20Banner-2.png?width=2560&height=1280&name=Showcase%20Banner-2.png)](https://www.cresclab.com/jp/success-story/fits) 導入前の課題は、まさにこの記事で挙げた「決め方」の問題でした。公開事例には、「メッセージ配信がゴールとなってしまい、その結果や蓄積されたデータを次の施策へ十分に活かせていない」と記載されています（※2）。配信は実行できているが、その結果が次の判断に接続していない状態です。 MAACの導入後に実施された取り組みとして、公開事例では次のように記載されています（※2）。 - 開封から購入までの数値を一元的に管理できる環境の整備 - 「配信時間帯や通知メッセージの件名についてA/Bテストを継続的に実施しました。」 - 友だち追加経路を詳細に把握し、それにもとづいてタグを設計すること 結果として、「この戦略的なタグ活用により、97%という高いタグ保持コンタクト率（タグが付与されたアクティブな友だちの割合）を実現。」と記載されています（※2）。また導入の背景として、「フィッツの顧客層が「購入者層37.5%、ブランド関心層62.5%」という構成であった」ことが挙げられています（※2）。 この事例のポイントは、配信結果を確認するだけでなく、顧客の状態を把握できるタグを設計し、次のコミュニケーションに活用したことです。詳細は[FITSの導入事例](https://blog.cresclab.com/ja/success-case-fits?hsLang=ja)をご覧ください。 --- ## 社内に定着させるには何が必要？ ### 1. 意思決定できる人が振り返りに参加する 数値を確認する人と施策を決める人が分かれていると、改善までに時間がかかります。定例会には、対象や予算、訴求内容を決定できる担当者を含めてください。 ### 2. 指標と用語の定義を統一する 「見込み顧客」「商談」「休眠顧客」などの定義が部門ごとに異なると、同じデータを見ても判断が一致しません。指標の定義、集計期間、データの取得元を明文化する必要があります。 顧客接点と部門ごとの役割を整理する場合は、[カスタマージャーニー](https://blog.cresclab.com/ja/customer-journey?hsLang=ja)の作成も有効です。 ### 3. 仮説と結果を記録する データドリブンマーケティングは、すべての判断を必ず成功させる仕組みではありません。仮説と結果を記録し、想定と異なった場合に早く修正するための仕組みです。担当者個人ではなく、判断に使用したデータとルールを振り返る運用にしましょう。 --- ## データ活用を支援するMAAC・DAACとは？ 施策や判断ルールが増えると、複数のツールからデータを集め、レポートを作成する作業が負担になります。その段階では、データの統合や分析を支援するツールの活用が有効です。 **LINE、Web、広告、CRM、POSなどにデータが分散し、レポート作成や部門間のデータ共有に時間がかかっている企業**では、データを統合して分析できる基盤が必要になります。 クレッシェンドラボの**DAAC（ダーク）**は、製品ページで「顧客データと広告データを統合し、意思決定まで実行するAIツール。」と説明されています（※3）。公式に記載されている主な機能は次のとおりです（※3）。 ![データ分析ダッシュボードの画面](https://cdn.prod.website-files.com/696de2ba59fd7c13820af2d5/6a01aee39c7a59443377572d_Hero_DAAC%20Dashboard_JP.avif) - **AIデータハブ**：「LINE、Web、CRM、広告、POSなど、あらゆる顧客接点から生まれるデータをシームレスに一箇所へ統合します。」 - **自律型AI意思決定エンジン**：発見したインサイトを「リアルタイムでMAACやCAACでの施策（配信・接客）に直結」させる - **オーディエンスグラフ（360°顧客属性分析）**：LINEの反応とWebのデータから顧客を可視化 - **カスタマージャーニー分析**：「AIが自動で「次に打つべきアクション（次の一手）」を提示」 - **分析レポート自動生成**：BIによるレポートの自動作成 DAACは顧客データの統合・分析と意思決定を支援し、分析結果をMAACやCAACでの配信・接客施策につなげる役割を担います。施策の実行はDAAC単体ではなく、これらの製品との連携で成り立ちます。 - **MAAC（マーク）**：LINE・メール・SMS・Web・Facebook・Instagramでの配信とマーケティング施策の実行 ![MAACマーケティングツールの画面](https://cdn.prod.website-files.com/696de2ba59fd7c13820af2d5/6a7d5805a7641faa99617b70_JP_MAAC_hero_compressed.gif) - **CAAC（カーク）**：LINE・Web・Instagram・Facebookなどの問い合わせを一元管理 ![LINEを活用したデータマーケティング](https://cdn.prod.website-files.com/696de2ba59fd7c13820af2d5/69d64bfb0be316d41eb135b0_Group%201171276806.avif) 詳しくは[DAACの製品ページ](https://www.cresclab.com/jp/product/daac)をご覧ください。他社ツールとの比較検討をされている場合は[比較ページ](https://www.cresclab.com/jp/alternatives)もご用意しています。 --- ## まとめ データドリブンマーケティングとは、客観的なデータをもとに施策を決定し、結果を次の改善につなげる考え方です。 実践する際は、次の順番で進めましょう。 1. データを使って決めたいことを明確にする 2. 判断に必要な指標を絞る 3. 必要なデータを取得できるか確認する 4. 指標と次のアクションをセットで決める 5. 小さく実行し、結果を記録して改善する 最初の一歩は、データを増やすことではありません。「次の施策について何を決めたいのか」を1つ言語化することです。目的が明確になれば、必要なデータと見るべき指標も絞りやすくなります。 ### 課題別｜次に読むとよい記事 **データを統合したい** - [LINE ID連携](https://blog.cresclab.com/ja/line-id-binding?hsLang=ja) - [GA4とLINEの連携](https://blog.cresclab.com/ja/ga4-line-integration?hsLang=ja) - [データ統合](https://blog.cresclab.com/ja/data-consolidation?hsLang=ja) - [CDP](https://blog.cresclab.com/ja/line-marketing-cdp-data-japan?hsLang=ja) **顧客を分析したい** - [RFM分析](https://blog.cresclab.com/ja/rfm?hsLang=ja) - [LTV](https://blog.cresclab.com/ja/ltv?hsLang=ja) - [ROAS](https://blog.cresclab.com/ja/roas?hsLang=ja) - [広告効果測定](https://blog.cresclab.com/ja/ad-measurement?hsLang=ja) **LINE施策を自動化したい** - [オートマチックジャーニー](https://blog.cresclab.com/ja/automated-customer-journey?hsLang=ja) - [リードナーチャリング](https://blog.cresclab.com/ja/lead-nurturing?hsLang=ja) LINEを軸にしたデータ活用や顧客コミュニケーションの改善については、[クレッシェンドラボへお問い合わせ](https://blog.cresclab.com/ja/blogcontactus?hsLang=ja)ください。[各種お役立ち資料](https://www.cresclab.com/jp/download)も無料でご覧いただけます。 --- ## よくある質問 **Q1. データドリブンマーケティングとは何ですか？** データドリブンマーケティングとは、売上、購買履歴、Web行動、広告成果、メッセージへの反応などの客観的なデータをもとに、マーケティング施策を決定・改善する考え方です。重要なのは、データを確認するだけでなく、具体的な意思決定につなげることです。 **Q2. データドリブンマーケティングは何から始めればよいですか？** 最初に「データを使って何を決めたいのか」を1つ明確にします。次に、必要な指標を絞り、データの取得可否を確認し、数値が変化した場合のアクションを決めます。ツールの選定は、運用方法を整理したあとに行います。 **Q3. データドリブンとDXの違いは何ですか？** データドリブンはデータにもとづく意思決定の方法です。DXは、デジタル技術やデータを活用して業務、顧客体験、組織、ビジネスモデルなどを変革する取り組みです。データドリブンな意思決定は、DXを推進する土台のひとつです。 **Q4. データドリブンマーケティングに必要なKPIは何ですか？** 必要な指標は施策の目的によって異なります。LINE運用では、友だち追加数、セグメント別クリック率、クリック後の申込率・購入率、ブロック率、最終反応日などが代表例です。目的に直結する指標を少数に絞り、次のアクションとセットで管理します。申込率・購入率は分母を配信対象者とするかクリック者とするかで意味が変わるため、社内で定義を統一してください。 **Q5. データドリブンマーケティングの事例はありますか？** 株式会社フィッツコーポレーションの事例が公開されています。「メッセージ配信がゴールとなってしまい、その結果や蓄積されたデータを次の施策へ十分に活かせていない」という課題から、開封から購入までの数値を一元管理し、タグ設計まで踏み込んだ運用に切り替えた事例です。公開されている数値には算定期間や母数の記載がないため、数値そのものよりも取り組みの構造を参考にしてください。 **Q6. 専任のデータ分析担当者がいなくても始められますか？** 始められます。まずは1つの施策を対象に、見る指標と判断ルールを決め、表計算ソフトなどを使って手作業で検証します。運用が定着し、データ量や対象施策が増えた段階で、分析やレポート作成の自動化を検討します。 **Q7. LINE公式アカウントだけでデータドリブンマーケティングはできますか？** 配信数、開封数、クリック数などを使った改善は可能です。ただし、クリック後の申込・購入や、他チャネルを含む顧客行動まで分析するには、Web、EC、CRM、POSなどのデータとの連携が必要です。 --- ## 出典 - ※1 LINEヤフー for Business「LINE公式アカウント」：「LINE利用者は1億人※2に上り、幅広い年齢層が利用。」注記は「自社調べ LINEアプリ 月間アクティブユーザー 2026年3月末時点」。約80%以上という比率の注記は「LINEの国内月間アクティブユーザー 1億人÷日本の総人口1億2336万7千人（2025年12月1日現在\[確定値\] 総務省統計局）」 https://www.lycbiz.com/jp/service/line-official-account/ - ※2 クレッシェンドラボ「【FITS 導入事例】配信中心から脱却、MAAC でデータドリブンな LINE 戦略へ」（2025年6月26日） https://blog.cresclab.com/ja/success-case-fits - ※3 クレッシェンドラボ「顧客データ基盤CDP×AI分析｜DAAC」 https://www.cresclab.com/jp/product/daac - ※4 クレッシェンドラボ「台湾発クレッシェンドラボ、次世代の1to1マーケティングを実現する 自律型AIエージェント『DAAC（ダーク）』を発表」（2025年12月2日） https://www.cresclab.com/jp/newsroom/20251202 - ※5 PR TIMES「クレッシェンド・ラボ、AIデータ分析エンジン『DAAC』に次世代データ基盤「AIネイティブCDP」を搭載」（2026年2月24日） https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000018.000106190.html 本記事はクレッシェンドラボが作成しています。記事内では当社製品であるDAAC、MAAC、CAACを紹介しており、製品に関する記述は公式ページの記載に限っています。料金や実績数値の開示状況についても、事実をそのまま記載しています。 ![author image](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/IMG_5874.png?width=95&height=95&name=IMG_5874.png) ##### [Nari Fujiie](https://blog.cresclab.com/ja/author/nari-fujiie) LINEマーケティングとAI活用の最新トレンドをわかりやすく発信し、貴社のマーケティング課題解決に役立つインサイトをお届けします。 記事をシェアする - - - 関連タグ - [LINEマーケティング](https://blog.cresclab.com/ja/tag/lineマーケティング) /- [LINE拡張ツール](https://blog.cresclab.com/ja/tag/line拡張ツール) ## 関連記事 ##### [![LINE会員証とは？作り方・費用と店舗・ECの会員情報をつなぐ方法](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/JP%20Blog%20Featured%20Image%20(56).png?width=284&height=165&name=JP%20Blog%20Featured%20Image%20(56).png) LINE公式アカウント |2026/10/05 LINE会員証とは？作り方・費用と店舗・ECの会員情報をつなぐ方法 Nari Fujiie](https://blog.cresclab.com/ja/line-membership-card?hsLang=ja) ##### [![ECのCRMとは？顧客管理の進め方・施策・ツールの選び方](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/JP%20Blog%20Featured%20Image%20(55).png?width=284&height=165&name=JP%20Blog%20Featured%20Image%20(55).png) LINE公式アカウント |2026/10/02 ECのCRMとは？顧客管理の進め方・施策・ツールの選び方 Nari Fujiie](https://blog.cresclab.com/ja/ec-crm?hsLang=ja) ##### [![かご落ちとは？原因と対策｜メール・LINEで購入を取り戻す方法](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/JP%20Blog%20Featured%20Image%20(54).png?width=284&height=165&name=JP%20Blog%20Featured%20Image%20(54).png) LINE公式アカウント |2026/10/01 かご落ちとは？原因と対策｜メール・LINEで購入を取り戻す方法 Nari Fujiie](https://blog.cresclab.com/ja/cart-abandonment?hsLang=ja) ##### [![](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/JP%20Blog%20Featured%20Image%20(53).png?width=284&height=165&name=JP%20Blog%20Featured%20Image%20(53).png) LINE公式アカウント |2026/09/29 ShopifyのAI機能とは？Sidekick・Shopify MagicとLINE連携の活用方法 Nari Fujiie](https://blog.cresclab.com/ja/shopify-ai?hsLang=ja) TOP ![cl logo-13-1](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/cl%20logo-13-1.png?width=567&height=95&name=cl%20logo-13-1.png) COPYRIGHT© Cresclab 2026. 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