継続性の困難：3つめは、継続的にコンテンツを量産することが難しいといった課題です。

①の課題と同様にそもそもコンテンツ制作にかけられる人員や時間が慢性的に不足しているケース。効率的な制作体制や業務プロセスが整っていないなどの理由から継続的にコンテンツを量産することが難しいというのが3つめの課題です。

これらの課題を乗り越え、コンテンツマーケティングの成果を着実に積み上げるためには、憶測ではなく「データ」という客観的な事実に基づいてコンテンツを企画・制作・改善していく視点が不可欠です。

データドリブン・コンテンツ最適化とは？

では、「データドリブン・コンテンツ最適化」とは具体的にどのようなものでしょうか。

これは、収集したデータを分析し、その洞察に基づいてコンテンツを改善し続けることで、効果を最大化するアプローチです。

例えば、メールマガジンの件名や配信時間を決める際に、担当者の「今回はこれが響くはずだ」「この時間が読まれやすいだろう」といった「勘」や「経験」に頼るのではなく、「過去の配信データ（開封率、クリック率、コンバージョン率など）」を分析し、「開封率が高い件名の傾向」や「クリックされやすい配信時間帯」という根拠に基づいて決定する。これがデータドリブンな意思決定です。

このように、データに基づいた改善を繰り返すことで、コンテンツは読者にとってより価値が高く、エンゲージメント（開封、クリック、読了など）に繋がりやすくなります。

これはメルマガに限らず、ブログ記事、Webサイト、SNS投稿など、あらゆるコンテンツに当てはまります。

データドリブン・コンテンツ最適化に不可欠なデータとは？

データドリブンなコンテンツを最適化する上で欠かさないものが、基になるデータを収集するためのツールになります。ここではコンテンツ最適化において特に重要となる基本的なデータカテゴリをご紹介します。