データドリブンの意味は？マーケティングや経営で注目される理由

データドリブンという言葉を聞いたことがあるでしょうか。データドリブンは、勘や経験に頼るのではなく、データにもとづいたマーケティングや経営を行うことです。では具体的にどのようにはじめればいいのでしょうか。また導入すべきシステムはどのようなものでしょうか。

この記事ではデータドリブンの説明だけでなく、はじめ方や導入したいシステムについて説明します。

データドリブンとは

データドリブンとは、収集したデータを解析し、その分析結果をビジネスに活かすことです。従来の経験や勘に頼る意思決定とは異なり、データという客観的な根拠に基づいて判断を下すため、より正確で効果的な戦略実行が可能になります。

ビジネスの現場では、データに基づいて課題を発見し、解決策を導き出すために、データドリブンなアプローチが活用されています。

データドリブンが注目される理由

データドリブンが注目される理由としては以下の5つが考えられます。

ユーザーの行動や好みの多様化・複雑化

ユーザーの行動や好みが多様化、複雑化しているのが現在の状況です。たとえば商品を購入するに至る経路として、ウェブもあればSNSもあります。またチラシから商品購入になる場合もあるでしょう。

そのためどのような経路から商品購入に至るのか、その経路を分析していく必要があります。この分析は単に経験や勘に基づくものではうまくいきません。やはりデータとして収集、分析した結果に基づかなければ正確な判断ができないというわけです。

またユーザーの好みも多様化しており、各ユーザーの好みに応える商品開発も必要になってくるわけです。その際に各ユーザーの好みが一体どこにあるのかもまた、データに基づいて判断しなければなりません。

このようにユーザーの行動や好みの多様化を正確に把握して、サービスに活かして行かなければ売上につながらないのが現状だと言えるわけです。

デジタル技術の発展

デジタル技術の発展もまたデータドリブンが注目される理由の1つになっています。つまりあらゆることがデータ化できる時代になっているわけです。ウェブの解析もそうですし、SNSにも分析画面があります。

またそれ以外にも多くのシステムが存在しており、データ化できるのです。こうした仕組みがあるため、データ収集と分析の手段が多く活用できます。そのためデジタル技術の発展を受け入れ、いかにデータを使うかが重要になってきているわけです。

業務効率化と働き方改革

生産性を向上するために業務効率化が必須になってきています。複雑な業務が増えている中で、いかに効率化するかは、データに基づかなければ判断できません。また働き方改革の影響もあり、長く働けばよいという時代ではありません。

効率よく働くことで、生産性が向上するわけですから、その判断をデータに基づいてしなければならないわけです。

時代の変化に沿った効率的な選択の必要性

今までは責任者の勘や経験に頼っても大きな間違いはありませんでした。その理由としては、ユーザーの好みが今のようには多様化していなかったというのが上げられます。今までの経験の延長上でビジネスが成立したわけです。

しかしこれからの時代は、そうはいきません。たとえ同年代であっても人によって好みがバラバラです。そうしたユーザーのニーズをいち早く察知し、それに合わせてサービスを展開していく必要があります。

そのためには、データにもとづく判断が必要になってくるわけです。

AIの発展

AIの発展もデータドリブンが注目される理由のひとつとなっています。AIの発展により、自動でデータを収集できるだけでなく、分析も可能です。またそれだけでなく、今後の予想もAIによって行えます。

AIの活用は正確なデータの活用だけでなく、人材不足を補うことも可能にします。また業務効率化にもつながるでしょう。

データドリブンのメリット

データドリブンのメリットとしては以下の4つが考えられます。

施策にデータの裏付けがある

データに基づいて施策を決定していくので、なぜその施策を行ったのかのデータ的な裏付けを示すことができます。経験や勘でもうまくいくことがありますが、もう一度同じことができるかというと、再現できないことが多いです。

しかしデータに基づいて施策を行っていれば、担当者が変更しても同じ結果を得られます。属人化を防ぎ、施策のレベルを一定に保てるでしょう。

失敗の原因がわかる

データに基づいて施策を行うことで、なぜ失敗したのかの原因が特定できます。データを収集・分析することで、予想もしていなかったところに失敗の原因があるということもわかるようになるわけです。

顧客のニーズにあったサービスや商品の提供が可能になる

ニーズが多様化しているため、各顧客のニーズにあった施策を実行する必要があります。データを収集・分析することで、各顧客がどのようなニーズがあるのかわかります。その結果、それぞれの顧客に最適なサービスや商品を提供できるわけです。

新規事業の創出につながる

データを取集・分析することで、新たな価値を発見して、新規事業の創出につながることがあります。思わぬところに顧客のニーズを発見することもあるわけです。

PDCAサイクルを効率的に回せる

データドリブンは、PDCAサイクル（Plan→Do→Check→Action）を効率的に回すのに役立ちます。データに基づいて計画を立て、実行結果をデータで評価し、改善策をデータに基づいて検討することができます。

これにより、PDCAサイクルの各段階で客観的な判断が可能になり、より効果的な改善策を実行することができます。

組織全体のデータリテラシー向上

データドリブンを導入することで、組織全体のデータリテラシー向上にもつながります。データに基づいた意思決定が浸透することで、社員のデータに対する意識が高まり、データ分析や活用スキルが向上します。

これにより、組織全体のデータ活用能力が向上し、より効果的なデータドリブン戦略を展開することができます。

データドリブンのはじめ方

データドリブンはデータを経営やマーケティングに生かす手法ですが、どのようにはじめればいいでしょうか。ここではそのはじめ方について説明します。

1.データドリブンの目的をはっきりする

データドリブンの場合、何のためにデータを使うのかはっきりしなければなりません。なぜならデータの活用目的によって、収集すべきデータや分析手段が変わるからです。また目標は数値で明確化しなければなりません。

目標が数値化できていないと、データの活用の仕方がわからないだけでなく、社員の間で目標を共有できず成功しないことが多いでしょう。

2.データを収集する

まずデータを収集します。集めるデータは目的ごとに違います。ウェブ上で収集可能なデータもあれば、店舗でアンケートを取る場合もあるでしょう。またすでにデータが蓄積されている場合もあります。

たとえば顧客情報などはすでにデータとして残っているでしょう。そうしたデータを一か所に集めておく必要があります。こうしたデータ収集にはシステムが必須です。これからデータを集める企業の場合、システム導入からはじめるべきでしょう。

3.データの可視化をする

データは膨大に集めることが可能です。そのすべてのデータを分析していては、時間もコストも無駄です。そのため膨大なデータの中から、必要な情報のみを選びます。こうした作業は人に任せるのは無理です。システムを導入して効率よく行いましょう。

4.データの分析をする

データの分析は専門的な知識を持ったデータアナリストやデータサイエンティストが必要です。数値をただ出すだけでなく、次の施策につながるように定性的な傾向も出せなければなりません。こうした人材が社内にいない場合は、外注するのもひとつの方法でしょう。

5.施策を検討し実行する

データの分析が終わったら、その分析結果をもとに施策を検討し実行します。ただしその施策がうまくいかない場合もあります。その際にはなぜうまくいかなかったので、データにもとづいて改善しなければなりません。

効果測定には、KPI（重要業績評価指標）を設定し、その達成度を評価するのが一般的です。もしKPIが達成できなかった場合は、データに基づいて原因を分析し、改善策を検討します。改善策を実行した後も、再度効果測定を行い、PDCAサイクルを回し続けることが重要です。

データドリブンで導入したいシステム

システムが無くてもデータドリブンは可能ですが、システムが無いと効率が悪く、結果としてうまくいかない可能性が高いです。ではどのようなシステムが必要なのでしょうか。ここではデータドリブンに必要なシステムについて目的に合わせて紹介します。

DMP

DMPはユーザーのウェブ上のデータと自社の顧客データを組み合わせて、施策に生かすプラットフォームです。マーケティングや新規顧客開拓など集客全般に関わる部分で活用されています。

ウェブ解析ツール

自社のウェブサイトを解析するツールです。PVやUUを可視化することで、自社サイトやLPの効果について分析できます。ウェブ解析ツールとしては、Googleアナリティクスが有名です。

MA

MAはマーケティングオートメーションの略でマーケティングに関する作業を自動化します。たとえばダイレクトメールやSNSへの投稿を自動化でき、その結果のデータ分析も行えるわけです。そのため見込み客の顧客化などで使われます。

SFA

SFAはセールス・フォース・オートメーションの略で、営業の進捗状況やプロセスを共有できるシステムです。営業マンにとって必要な情報や機能がそろっており、営業分析が容易にできます。

CRM

CRMはカスタマー・リレーションシップ・マネジメントの略で、個人情報を含む顧客に関するあらゆる情報を一元管理するシステムです。クレームなども情報として管理しており、顧客との関係を可視化、優先度の高い顧客向けのアプローチを可能にします。

BI

BIはビジネス・インテリジェンスの略で、自社の情報を一元管理して分析するシステムです。レポーティングやシミュレーションなどの機能があります。ただし規模が大きくなると、費用が高額になる傾向があります。

データドリブンの活用事例

ここでは、データドリブンの活用事例を3つ紹介します。

小売業における顧客ターゲティング

ある小売業者は、顧客の購買履歴や属性データなどを分析し、顧客をいくつかのグループに分類しました。そして、グループごとに最適な商品やキャンペーン情報をメールで配信しました。これにより、メールの開封率やクリック率が向上し、売上増加につながりました。

金融業における不正検知

ある金融機関は、顧客の取引履歴や属性データなどを分析し、不正な取引パターンを検知するシステムを構築しました。これにより、不正取引を早期に発見し、顧客の損失を未然に防ぐことができました。

製造業における生産管理

ある製造業者は、生産ラインのセンサーデータや過去の生産実績などを分析し、生産効率を改善するシステムを構築しました。これにより、生産ラインの停止時間を短縮し、生産量を増加させることができました。

データドリブンを導入する際の注意点

データドリブンを導入する際には以下の点に注意しましょう。

人材の確保をする

データドリブンを実施するためには、データ分析ができる人材を確保する必要があります。データサイエンティストがデータ分析の専門家として必要であり、自社のビジネスに対する理解が深い人材も必要です。しかしデータサイエンティストは人材不足で、確保するのはなかなか難しいと言えます。

自社のビジネスに対する理解が深い人材を確保しつつ、データドリブンに活用できるシステムを導入していく方が現実的です。

社内体制の整備を行う

データドリブンのためにはデータを統一して管理しなければなりません。各部署で違うデータを管理していると、データドリブンの実現はできません。まずは社内でデータを統一して管理してく、組織作りが必要になってくるでしょう。

データドリブンで競合他社と差を付けよう！

データをマーケティングや経営に生かす必要性は誰しもが認めていますが、それでもなかなかできないのが実情です。しかし競合他社が導入していない中で、データドリブンマーケティングやデータ経営をはじめることで、他社と差をつけられます。

データを経営やマーケティングに取り入れることで、売上アップだけでなく、業務効率化にもつながります。少しずつでもよいのでデータを経営やマーケティングに取り入れるようにしましょう。

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