データドリブンマーケティングとは
データドリブンとは、取得できるデータを活用し、マーケティングや経営といったビジネスにおいて必要な意思決定を行うことを指します。顧客データをもとにビジネス戦略を立てていくことは、データドリブンがという手法が生まれる前から行われていました。
近年、IT技術の普及やデジタル化が進むことで、扱うデータや必要とするデータが急増してきたことによって、より精度の高いデータを集める必要とされてきました。
また、顧客の消費行動も複雑化してきていることもあり、顧客のニーズに応えたり、新規の顧客に対してアプローチがしやすくするためにも適切なデータを選択し、正しく分析するためにデータドリブンが誕生しました。
データドリブン経営とは
データドリブンによって、データを収集し、分析した結果をもとに企業経営を行うことを指します。ビジネスプランに合ったデータや顧客の行動データから、収支・分析・蓄積を意識することでデータドリブンを経営にも活用することができます。
データドリブン経営には、
・データ分析から得られた結果から企画の着想を練る
・データ分析に加え、蓄積を重視し、データベースが完成した段階で企画の着想を練る
と大きく２つに分けることができます。後者の方は、十分なデータが必要なため、顧客の直接的なニーズに応えやすいというメリットがあります。
この場合は、企画の最終的な目標が明確でなければ、せっかく集めたデータも効果を発揮しない可能性があるので注意が必要です。
データドリブン経営の要素
データドリブン経営には大きく分けて
「プラットフォーム」
「分析ツール」
「社内での推進」
の３つの要素があります。
プラットフォーム
データを大量に集める必要があるデータドリブンにはデータを集めるためのプラットフォームが必要です。このプラットフォームを基盤として、データを収集、蓄積、分析が可能になります。
分析ツール
データ分析にはそれぞれの目的に合わせた分析ツールがあり、分析について、初心者の方でもツールを使えばある分析が可能になります。ツールの役割としては、収集、データ加工、分析など多岐にわたります。
社内での推進
もし、企業内でデータを活用していくとなると各社員がデータを活用するという意識が必要です。社内においてもデータ活用についての意識の推進や活用を進めていき、組織文化の再構築をしていく必要があります。
データドリブン経営の進め方
データドリブンは簡潔にいうと、データを集めて、そのデータをもとに行動していくというシンプルな手法ですが、実際にそのように進めていくのでしょうか。また、進めていくことでの注意点としてはどのようなポイントがあるのかを解説していきます。
データ収集
データドリブンは名前の通り、データが必要になってくるのでデータを収集する必要があります。しかし、闇雲にデータを大量に集めればいいというわけではありません。大量なデータを集めたとしても、必要なデータでなければ、無駄なデータが増えるだけですよね。
そうならないように、データ収集する前には目的に必要なデータを見極めていくことが必要です。
そのために社内で効率よくデータを収集できるインフラを構築しておく必要があります。そもそもデータがまだ存在しない場合には、POSシステムや顧客管理システムなどを導入し、データを作成するところが第一歩となります。
現代はデジタル化が進み、各企業ではデータ収集のためにインフラを整えている企業も増えてきました。データドリブンを実行するためにには、企業内で集めたデータを一元管理ができるようなシステムは欠かせないものとなります。
データ可視化
データの可視化とは「見える化」というこです。どれだけ、データを収集し、分析したところでデータを確認できないと意味がありません。そこで収集した大量のデータから、必要であるデータだけを分析するためにデータを可視化します。データの可視化は人の手でも行えますが、膨大な時間と手間がかかります。
そのためにBI・DMP・WEB解析ツールといったシステムが、データの可視化によく使われるシステムと言われているので、それらを活用することをオススメします。
データ分析
データを収集し、可視化することができたら次は分析に入ります。分析ではデータを読み込み、細分化した上で目的に合わせて分析しなくてはいけません。
例えば、売上向上を目的とした上でのデータ分析においては、売上データを解析し、売上が上がった時間と上がらなかった時間の比較やお客さんの年齢、性別などの特徴を抽出することで課題が見つかりやすくなります。ツールを活用すれば、専門的なITの知識がなくてもある程度の分析をすることができます。
しかし、より精度の高いデータを分析したいのであれば、アナリストやデータサイエンティストと呼ばれている専門知識を持つ人材に依頼する方法もいいでしょう。
アクションプラン策定
データを分析した次は行動に移すためにアクションプランを策定します。分析から得た情報をもとに、経営規模にあったアクションプランを策定しましょう。
ここで組織に適さないアクションプランになってしまうと、本来の目的に対して逆効果になってしまいます。データドリブンで得られた結果を最大限に活かすためには目的に適したアクションプランを策定しましょう。
アクションプラン実行
アクションプランの策定が終わったら、迅速に実行していきます。
実行した後に結果がでなければ、アクションプランに問題がある可能性が高いため、修正して、再度実行する必要があります。評価においては、データ収集や分析といった今までのステップを振り返って問題点を見つけていくことも必要です。市場の変化は激しく、市場が変わればデータの有効性も失われることもあります。
そういった場合には今までのデータ収集から見直していきましょう。
データドリブン経営のメリット
データドリブン経営のメリットについても解説していきます。
人間が把握できないことも理解できる
もし、顧客の行動を理解することができたらどんなにいいことだろうかと考えたことはありますか？実際に顧客の行動を完全に予測することは難しいです。
しかし、データによる分析をし、予測することで人間が予測するよりニーズに応じた商品開発やサービス改善が可能になってきます。
スピーディーな判断が可能
日本企業ではKKDによる意思決定を尊重しています。
KKDとは
K：勘
K：経験
D：度胸
のことを指します。
しかし、これには長い時間が必要になります。データドリブン経営によって、収集したデータから本質に沿った判断のもと行動することが可能になり、行動判断の時間短縮につながります。
人件費削減
データドリブンによって、業務の効率化が進みます。IT化のメリットでもある、人件費の節約やコスト削減などが期待されます。
売上・収益率改善
IT化によって、経営コストや業務の効率化から売上・収益改善につながります。売上に関しては、リアルタイムで売上の改善点を見つけることが可能になり、データの入力や財務状況の可視化などの事務的な手続きがIT化により、売上向上に伴い、コスト削減が可能です。
データドリブン経営の注意点
今後はデータドリブン経営の導入は企業にとっては大きなメリットをもたらせます。その中で、経営の注意点を解説していきます。
専門スキルを持つ人材の確保
データドリブン経営において、データ収集、可視化、分析をした上で行動に落とし込んでいく必要があります。その中でデータの取り扱いや収集したデータをどのようにして分析していくかなど、実行に移すところまでには専門的スキルがある人材が必要です。
専門的スキルを持つ人材が入れば、論理的な思考や説明、データ処理が効率的に最大限のメリットを得ることにつながるので安心ですね。
組織としての理解度や実行力の向上
組織で一貫した行動に落とし込むには規模が大きくなるほど時間がかかるという問題点があります。データドリブン経営を導入しても、社員の理解度が低かったり、全体に浸透していなかったりすると効果が発揮されません。
組織として、全体への理解や実行力を向上させるためにデータドリブンに対して得られるメリットや導入理由を論理的に説明できる人材が必要です。
ツールの有効利用
データドリブンを導入する際に、上記の人材を確保できない場合もあるでしょう。そんな時には、支援ツールの利用が効果的です。
その際に支援ツールを選ぶ際には、自社の事業領域や目的に適したものを選択することが重要です。初心者でも、適切なツールを利用すればデータドリブン経営を進めることが可能です。
データにこだわりすぎない
データ収集、分析データをもとにアクションプランの策定をしていき、経営判断をしていくわけですが、データにこだわりすぎると目的とはかけ離れる時もあります。
あくまで目的を達成するためのデータ分析ということを忘れずに、活用していくことが効果的です。
まとめ
今回は、データドリブン経営とは？基礎知識・進め方・メリット・注意点を紹介してきました。データドリブン経営のメリットは魅力的なものですが、あくまで目的に対して、活用することで一番の効果を発揮します。
そのためにはデータデータドリブンについての理解度を深め、活用事例から情報を集めていくことで、今後のビジネスに活かしてもらえればと思います。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
