2022年のマーケティングアナリストの9つのスキル

労働統計では、マーケティングアナリストの仕事は2020年から2030年の間に22％増加すると推定されています。

そして、この成長の背後にある原動力は、グローバルなデータ生産の増加です。 市場調査アナリストの役割は、過去には定性的調査に重点を置いていたでしょう。 しかし、最近では、マーケティングアナリストは、マーケターというよりもデータサイエンティストに似ています。

また、この役割にはデータ分析と統計データのスキルが必要なため、魅力的な有料パッケージが付属しています。

したがって、2022年にマーケティングアナリストになるためのキャリアアドバイスを探している場合、またはトップ企業での役割を果たす可能性を高めたい場合は、この記事が役に立ちます。

マーケティングアナリストの需要がある理由

2022年のマーケティングアナリストにとって不可欠な9つのスキル

1.高度なデータ分析

2.実験計画の経験

3.アトリビューションモデリング

4.予測

5.プロジェクト管理とレポート

6.市場調査スキル

7.カスタマーサービスのノウハウ

8.思考の創造性と多様性

9.ソフトスキルの組み合わせ

2022年に必要なスキルを身に付けていることを確認してください

マーケティングアナリストの需要がある理由

Market StrategiesInternationalの主任アナリストであるKatieZmijewskiは、企業がデジタルマーケティングアナリストを必要とする理由として、絶えず進化する消費者の需要を挙げています。

eコマースはもはやニッチな販売媒体ではありません。 2025年までに、eコマースの売上高は全世界の小売売上高の24.5％を占めるようになるでしょう。 そして2021年、消費者はeコマースの購入に4.9兆ドルを費やしました。 その性質上、eコマースの売上は多くの貴重なeコマースデータを生成します。

残念ながら、ほとんどのマーケティングチームには、このデータを分析するスキルがありません。

ここでデジタルマーケティングアナリストが登場します。彼らは市場調査を実施し、データを解釈して、企業のマーケティングキャンペーンを改善できる洞察を明らかにします。 この役割で成功するには、基本的なマーケティングの原則と詳細志向の精神を組み合わせる必要があります。

また、データの生成が急増しているため、アナリストの仕事やマーケティングアナリストの需要も急増しています。

米国では、マーケティングアナリストの給与の中央値は、ボーナスを含めて年間71,833ドルです。 ただし、給与は場所や会社によって異なります。 また、学士号は必要ありませんが、マーケティングや分析に関連する学士号を取得すると、キャリアの目標に役立ちます。

‍

‍

キャリアパスは、シニアアナリストに移る前に、ジュニアマーケティングアナリストとして始まります。 その後、分析ディレクター、マーケティングディレクター、マーケティングマネージャー、最高マーケティング責任者などの管理職があります。

しかし、ポジションの技術的な性質により、キャリアパスを切り替えてデータアナリストまたはデータサイエンティストになることも可能です。

2022年のマーケティングアナリストにとって不可欠な9つのスキル

マーケティングアナリストとして卓越し、大金を稼ぎ、ランクを上げるには、次の最高のスキルを持っていることを確認してください。

1.高度なデータ分析

高度なデータ分析は、マーケティング分析に関しては間違いなく最も重要なスキルです。

LinkedInの調査によると、WebAnalyticsとGoogleAnalyticsは、最も需要の高いデジタルマーケティングスキルの2つです。 これに加えて、2021年に5番目に視聴されたコースはGoogleAnalyticsでした。

マーケティングアナリストとして分析する必要のある統計データの種類は次のとおりです。

• 販売データ。
• 顧客データ。
• 競合他社の分析。
• 市場調査。
• 製品データ。

特に、2022年には2つの主要なデータ分析スキルがあります。

データの視覚化

あなたは技術データを理解することに慣れているかもしれませんが、他の利害関係者はそうではありません。 視覚化は生データを取得し、それを次のような視覚要素に変換します。

• テーブル
• チャート
• グラフ
• そして地図

これらのビジュアルは、利害関係者がデータをより適切に解釈するのに役立ちます。 よく知っている上位の視覚化ツールは次のとおりです。

• Tableau
• Power BusinessIntelligence
• そしてGoogleCharts

ステップバイステップのヘルプが必要な場合の効果的な視覚化の概要は次のとおりです。

データクリーニング

Tableauは、データクリーニングを、「データセット内の誤った、破損した、誤った形式の、重複した、または不完全なデータを修正または削除するプロセス」と説明しています。

また、データクリーニングは、優れたマーケティングキャンペーンにつながる正確な洞察を明らかにするための重要な部分です。

このガイドでは、すべてのマーケティングデータのクリーニング手順とベストプラクティスについて説明しました

多くの場合、洞察を生成するために、複数の場所から複数の形式にわたってデータをプルする必要があります。 したがって、データを均一な構造に配置し、不整合やエラーを取り除く必要があります。

PythonとRを使用して手動でデータをクリーンアップすることは可能ですが、ETL（抽出、変換、読み込み）ツールを使用してデータを準備することもできます。 ETLプラットフォームは、手動の介入なしにデータを集約、クリーンアップ、および保存します。

2.実験計画の経験

マーケティングアナリストとして、実験計画は注意を払うべき傾向を明らかにするために重要です。

MarketerHireの成長担当副社長であるAaronChristensenは、「少なくとも、マーケティングアナリストは、テストグループとコントロールグループを設定し、実験を実行し、結果を比較した経験が必要です」と考えています。

このスキルにより、マーケティングアナリストは、基本的なA / Bテストを超えて、iOS15のプライバシー更新などの状況の変化に適応できます。

実験できるいくつかの側面には、会社のものが含まれます。

• マーケティング予算の割り当て。
• ランディングページのコピー。
• PPCキャンペーン。
• グラフィックデザインの選択。
• メールキャンペーン。

多くのトップマーケティングアナリストも、機械学習を使用して実験をサポートしたり、新しいアイデアを生み出したりしています。

機械学習のメリットは次のとおりです。

• リアルタイムの実験監視といくつかのマーケティングテストにわたる自動分析。
• さらに分析して実験を設計できる自動トレンド認識。

たとえば、Mailchimpには、インタラクションの分析に使用できるクリックマップが用意されています。 次に、A / Bテストを作成して、マーケティング活動にどのような改善を加えることができるかを確認できます。

3.アトリビューションモデリング

アトリビューションモデリングは、会社のマーケティング活動の影響を理解するために不可欠です。

これには、どのチャネルとタッチポイントがマーケティングの転換に関与しているかを分析することが含まれます。

例えば：

• コンテンツマーケティング。
• Twitterの広告。
• 広告キャンペーンと有料検索。
• Google広告。
• メールキャンペーン。

そして、実行するアトリビューションモデルを決定するのは、マーケティングアナリストとしてのあなたの仕事です。 問題は、選択できるモデルが多数あり、それぞれが異なる方法で値を分配することです。

AgencyAnalyticsのPeterFoyは、6つの一般的なアトリビューションモデルをリストしています。

• 最初の相互作用
• 最後の相互作用
• 最後の非直接クリック
• 線形
• 時間減衰
• 位置ベース

さらに、特定のマーケティングニーズに合ったカスタムアトリビューションモデルを作成することもできます。

それぞれのアトリビューション方法には長所と短所があり、特定の状況では他の方法よりもうまく機能するものもあります。 したがって、各方法とそれをいつ使用するかを理解する必要があります。

アトリビューションモデリングについて詳しく知りたい場合は、次のいずれかを行うことができます。

• GoogleのMCFモデルツールを試してみてください
• 彼らのアナリティクスアカデミーを通して学びましょう。

4.予測

予測を使用すると、潜在顧客の数やコンバージョン率など、収益に影響を与える要因を予測できます。

予測のもう1つの側面は、過去のやり取りに基づいて顧客の行動を予測することを含む予測モデリングです。

この動作を使用して、次のことができます。

• コンバージョンにつながる可能性が高い顧客に向けてマーケティングリソースを歪めます。
• いつどこで顧客にコンテンツを提供するかを決定します。
• 関連するクロスセルおよびアップセルを通じて、顧客の生涯価値を高めます。
• デジタルマーケティング戦略を作成します。

ただし、マーケティング予測は以下に影響を与える可能性があるため、予測は会社の他の部分にも直接影響します。

• 長期的な管理上の決定。
• 営業チーム。
• 投資家の認識。
• 製品戦略。

正確な予測を作成するために、マーケティングアナリストは以下に依存しています。

• MATLAB：データの処理、クリーニング、整理、および視覚化にかかる時間を短縮するプログラミング言語。 また、予測を自動化できる機械学習モデルを実行することもできます。 ‍
• Microsoft Excel：元のデータ分析プラットフォームは今日でも人気があります。 VBA、そのネイティブプログラミング言語、およびMicrosoftのAnalysis ToolPakは、マーケティングアナリストが基本的な統計および分析タスクを短縮するのに役立ちます。

️情報に基づいた決定を下すのに役立つ自動化ツールをお探しですか？ トップ10の予測分析ツールのリストをお読みください。️

これらの言語について詳しく知りたい場合は、以下を確認してください。

• MATLABによるプログラミング入門。‍
• そして、データ分析と視覚化のためのExcelスキル。

5.プロジェクト管理とレポート

マーケティングアナリストは、予測、実験計画、データ分析にまたがる多くのプロジェクトを実行することになります。

これらすべての可動部品を正常に機能させるには、プロジェクト管理スキルが必要です。 また、次のような多くの利害関係者と調整する必要があります。

• エンジニア
• グラフィックデザイナー
• マーケティングチーム
• 販売および事業開発

TrelloやBasecampなどのプロジェクト管理ツールを使用することをお勧めします。 これらのツールは、利害関係者に情報を提供し、作業効率を向上させながら、プロジェクトの進捗状況を追跡するのに役立ちます。

各プロジェクトの最後に、マーケティング部門に実用的な洞察を提供するレポートとダッシュボードを作成する必要があります。

キャリアを通じて、マーケティングの傾向を強調するリアルタイムのレポートダッシュボードとレポートを作成します。 そして、上記の視覚化とクリーニングの言語とツールを使用してこれらを作成します。

マーケティングアナリストとして作成できるダッシュボードの例を次に示します。

レポートにさらに視覚的な形式が必要な場合は、インフォグラフィックを作成してレポートの一部として統合する方法を学ぶこともできます。

6.市場調査スキル

市場調査は、あらゆるマーケティングアナリストにとって基本的なスキルです。 このスキルにより、実践的な実験を設計し、マーケティング戦略の改善に役立つデータを収集できます。

2022年のマーケティングアナリストは通常​​、定量的データを扱います。 ただし、顧客へのインタビューや調査などの定性的な調査が必要になる場合があります。

市場調査の例としては、次のものがあります。

• 競合他社の戦術の分析
• マーケティングツールの分析
• 新製品または新サービスに対する製品市場の適合性の判断
• カスタマージャーニーデータの分析
• マーケティング結果を分析するための新しい方法の開発

7.カスタマーサービスのノウハウ

マーケティングでは、顧客がどのように動いているかを理解することが重要です。 一般的な顧客サービスのスキルを知ることは、顧客や利害関係者との強力な関係を構築するのにも役立ちます。

顧客とチャットしたり、顧客体験を理解するために顧客サービスに時間を費やしたりすることにはお金がかかります。 顧客から直接フィードバックを得ると、顧客の要望やニーズをよりよく理解できるようになり、より優れたマーケティング実験を作成できるようになります。

顧客と話す機会がない場合は、次のようなさまざまな部門と連絡を取るようにしてください。

• 販売および事業開発。
• アカウント管理
• カスタマーサクセス
• Cスイートリーダーシップチーム

これらの部門の人々はすべて、異なる理解の角度を持っています。 そして、それらを実用的な実験に統合して、マーケティング活動をサポートするのはあなた次第です。

8.思考の創造性と多様性

人々はしばしば技術的な役割を創造性を欠いていると誤解します。 しかし、これは真実から遠く離れることはできませんでした。特にマーケティングアナリストにとってはそうです。

消費者の好みは常に変化します。 たとえば、より視覚的な形式のマーケティングに対する需要が高まるにつれ、ますます多くの企業がビデオマーケティングキャンペーンを採用し始めています。 したがって、創造性と思考の多様性は、独創的な思考につながります。

しかし、創造性については誤解があります。 それは車輪の再発明についてではありません。 それは、通常は別々であるものとアイデアを結びつけることです。

そして、創造性と思考の多様性を改善するための最良の方法は、広く読んで、聞いて、学ぶことです。

有名なコピーライターであるEddieShleynerは、彼の技術とは関係のないさまざまな情報源からインスピレーションを得ています。

例えば：

• デヴィッド・ゲルブの二郎は鮨の夢—意図と工芸の映画。 ‍
• チャールズ・ブコウスキーによる「太陽に手を伸ばす」—著者が書いた個人的な手紙のコレクション。 ‍
• アーネストヘミングウェイによる完全な短編小説—架空の物語のコレクション。

9.ソフトスキルの組み合わせ

マーケティングアナリストは、一日中数字を処理する画面の後ろに座っていません。

コミュニケーション、批判的思考、機知に富んだスキルなどのソフトスキルが効果を発揮します。

次のことを行う必要があります。

• 研究および分析プロジェクトを設計します。
• データのプライバシーと追跡の問題をナビゲートします。
• 実験のアイデアを生成します。
• 顧客やさまざまな利害関係者と通信します。

これに加えて、見つけた洞察について説得力のある物語を作成する必要があります。 難しい数字を報告するだけでは十分ではありません。 あなたはそれらの数字を取り、あなたの会社がそれらで何ができるかを説明する必要があります。

コミュニケーションスキルの詳細については、LinkedInでEddieShleynerやNicolasColeなどのコンテンツやコピーライターをフォローしてください。 彼らは心理学、ストーリーテリング、およびその他のスキルに関するヒントを共有しています。

マーケティングアナリストとして達成するすべてがスキルのレパートリーに依存している必要はないことを覚えておいてください。 テクノロジーと変換ツールを使用すると、必要な結果を得るまでの道のりを支援できます。

2022年に必要なマーケティングアナリストのスキルを身に付けていることを確認します

これらの9つの重要なスキルは、2022年の需要の高いマーケティングアナリストとしての地位を確立し、やりがいのあるキャリアを築くのに役立ちます。

しかし、それらについて読むだけでは十分ではありません。 投稿全体で言及されているリソースに焦点を当てて使用するために、（少なくとも）1つのスキルセットを選択してください。

マーケティングアナリストであることと専門家からの業界の洞察についてもっと知りたい場合は、Improvadoのブログをチェックしてください。