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

デジタルマーケティング

2022.08.09

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。今まで経営者の勘や経験に頼ってきたものを、データに基づいて判断するようにしていこうという試みが多くの企業でなされています。

こうした流れの中で、多くの企業はデータドリブンに注目。データに基づいた経営をはじめているわけです。

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。

このようにデータドリブンにおいてもPDCAをくり返すことが非常に重要になってくるわけです。定期的にデータを分析して、改善していきましょう。

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。