現代の企業運営において、データにもとづいた意思決定は基本と考えられています。しかし現実は、「効率的かつ有効にデータを活用できている」と自信を持っていえる企業ばかりではないかもしれません。データを有効に活用して意思決定を行うことを「データドリブン」といいます。データドリブンは、DXにも大きなかかわりがあります。
データドリブンについて、その具体的な意味や進め方、活用によって得られるメリットなどを紹介します。
データドリブンとは
まずは、データドリブンの意味と注目される理由を見ていきましょう。
データドリブンとは？
データドリブン（Data-Driven）を直訳すると、「データによって動く」「データで駆動する」となります。データにもとづいて動くことから、データから導き出された分析結果をもとに、なんらかの意思決定を行うことを意味します。
ビジネスにおけるデータドリブンは、データ分析の結果をもとにしたマーケティングや経営の手法を指すことが一般的です。具体的には、データを分析して状況を可視化し、そこから得た結果をもとにビジネスの意思決定や課題解決のための施策を行います。
データドリブンが注目される背景
データにもとづいてビジネスの方向性を決定するのは当然のことと思う人もいるかもしれません。なぜいま、データドリブンが注目されているのでしょうか。データドリブンが注目される背景には次のようなことが挙げられます。
従来、経営上の意思決定は、積み重ねられた経験や勘といったあいまいな根拠にもとづいて行われることが少なくありませんでした。しかし、顧客ニーズや消費者行動が変化し、広告手法の多様化が進む現代では、経験や勘だけでは市場で優位に立つことが困難になっているのです。
また、デジタル化が進み、インターネットやSNS、デジタル機器やセンサー（IoT）を活用して、大量かつ多用なデータを容易に収集できるようになりました。
以上のようなことから、これまでは補助的な利用にとどまっていたデータの重要性が増し、マーケティング戦略や経営判断への積極的なデータ活用の機運が高まってきたのです。
データドリブンとDXの関係
データドリブンは、業種を問わず推進が求められているDXと大きなかかわりがあります。
DXとは端的にいうと、変化の激しいビジネス環境での優位性を保つため、デジタル技術を利用して、消費者に新しい価値提供を行うことです。詳しくは以下の記事をご覧ください。
「【徹底解説】DX(デジタルトランスフォーメーション)とは？必要性から成功事例まで」
DX推進に必要な技術のひとつは「ビッグデータ」です。DXを推進し、刻一刻と変化する顧客のニーズに迅速に応えていくには、大量のデータを収集・分析し、活用することが欠かせません。それはまさに、データドリブンの活用です。
データドリブンとDXはお互い切り離せない関係にあることがわかります。 DX実現に欠かせないビッグデータについては、以下の記事をご覧ください。
「DXを支える技術とは？技術を生かしてDXを推進するために必要な人材も紹介」
また、DXとデータ活用の関係については、「DXを推進するうえでなぜデータ活用が重要？その関係と効果とは」もご参照ください。
データドリブンのメリット
データドリブンであることは、どのようなメリットがあるのでしょうか。具体的には、主に次の3つの効果があげられます。
顧客理解の促進と共通認識
データという客観的根拠により、顧客ニーズへの理解が促進されます。各自の経験や勘などに頼らない、データという客観的根拠に裏づけされた顧客ニーズが、経営者やマーケティング担当者だけでなく、社員の共通認識として共有できます。
顧客ニーズへの理解が深まることで、サービスのカスタマイズや改善を効果的に行うことが可能です。ニーズに合わせた提案をすることで、サービスの幅が広がります。顧客ニーズの潮流変化の見落としも回避できます。また、社員が共通認識を持つことによってマーケティングプロセスへの理解が進み、組織力を高めることにもつながります。
意思決定の精度向上
従来の経営者による経験や勘といった判断材料では、多様化と変化を繰り返す現代の顧客ニーズの予測が困難になっています。しかし、積み重ねられた経験や勘も、他社との競争のなかで必要とされる局面がないわけではありません。
データにもとづく客観的な判断材料が厚い層として根底にあり、そこにこれまでの知見を加味することで、意思決定の精度の向上につながります。
リアルタイム情報の可視化と戦略策定
データドリブン方式の運営により、自社の売上や収益率をリアルタイム情報として可視化でき、現状把握が可能になります。
現状把握は、課題の明確化につながります。課題が明確になれば、都度必要な戦略の策定が可能になり、ビジネスの機会損失を防ぎ競争優位性が得られます。
データドリブンを実行する方法と注意点
データドリブンを実行する方法と、実行する際の注意点を見ていきましょう。
データドリブンを実行する方法
データドリブンは、次の4つのステップで実行します。
- データの収集と集約
まずは、データの収集からスタートします。
自社内だけでなく、外部サービスやWebサイト上からも情報を入手し、複数の経路で収集した情報を集約します。
場合によっては、データ管理システムの導入も視野に入れて、データ収集のための仕組み整備も進めます。
- データの整理と可視化
集約した膨大なデータは、そのままではビジネスに活用できません。データを整理して可視化する必要があります。
Web解析ツールやBIツールのような、データの整理と可視化ができるツールを活用することで効率的なデータ運用が可能になります。
- データの分析とアクションプランの策定
可視化したデータを分析し、課題とそれを解決するためのアクションを設定します。
高度なデータドリブン実行のためには、分析データの変化予測やほかの因子への影響予測も求められます。こういった高度なデータ分析には、データ活用に関する知識とスキルを持つ人材が必要です。
場合によっては、外部のデータサイエンティストやコンサルタントに相談、依頼することも検討します。
なお、データドリブン実行のために必要な人材は、DX推進に必要な人材と重なります。「DXを推進するために必要な人材と自社でDX人材を確保するためのポイント」をご参照ください。
- アクションの実行
データ分析から立案したアクションプランを実行します。アクション実行後は、顧客行動の変化や売上の上下といったアクション後の効果がわかるデータを収集します。
収集したデータをもとに、再び可視化、分析、戦略策定、実行と、次のサイクルへとつなげていきます。
データドリブンを実行する際の注意点
データドリブンを実行する際、データ分析までは行ったものの、アクションをスムーズに実行できないケースもあります。
そういったケースでは、迅速なアクションを阻害する要因が、経営陣と従業員間の温度差にあることが少なくありません。データドリブンを有効に行うためには、アクションプランの実行に必要な部署間の調整や、投入する経営資源の確保など、トップダウンによる協力体制構築が求められます。
データドリブンの実践事例
実際にデータドリブン方式の経営を実践している事例を紹介します。
企業のWebサイトでデータドリブン方式の集客を行う
Webサイト訪問者のデータ（流入経路や閲覧者の興味関心など）を分析し、サイト更新に活用する事例は多くの企業で見られます。
多くの人が、いつでもどこでもインターネットに接続できる機器を持つようになり、企業のWebサイトによるマーケティングは必須ともいえるほど重要になっています。Webサイトで効率的に集客できるかどうかは、データの活用度に大きく左右されます。データ分析を行わずにサイトを公開しているだけでは、有効な集客に結びつかないでしょう。
データを収集、可視化、分析し、どのページやコンテンツを充実させるか、施策を立てて実行していくことで、集客力を高めることが可能です。
データドリブンのための専用部署で顧客ニーズ分析
ある大手旅行代理店では、データドリブン方式でマーケティングを行うための専用部署を設置しています。
専用部署はさらに、役割別に3つのチームに分けられています。データを収集し蓄積、整理するデータ基盤チーム、データから顧客ニーズを分析するチーム、マーケティングアクションを実行するチームです。
専用部署の設置、そして徹底的なデータ活用により、顧客ニーズへの効率的で有用な対応を可能にしています。
データドリブンによって温泉地を活性化
データの活用とはあまり縁のないように思われる温泉地でも、データドリブンによって売上を伸ばした事例があります。
その温泉地では、訪れる観光客が持つスマートフォンのICカード機能により、買い物の際や入場の際にデータ収集を行い、蓄積したデータを分析する仕組みを整えました。その結果、人気の高い温泉の場所、訪れる人の年齢層や同行人数などの属性がわかるようになり、分析結果をサービス向上に役立てています。
おすすめの温泉やプランを効果的に提案できるようになり、売上が増加しただけでなく、街の活性化や温泉地で働く人のモチベーション向上にもつながっています。
データドリブンな経営がビジネスの基本となっていく
データドリブンの意味やそこから生まれる効果、実践事例などを紹介しました。
経営における意思決定は、かつて経験と勘が重視されていました。しかし、顧客ニーズは常に多様化と変化を続け、新しい潮流の予測が難しくなっています。そこで必要なのが、データ分析から導き出された情報によって現状把握と戦略策定を行い、実行に移すデータドリブン経営です。
いまやデータドリブンは企業経営の基本となりつつあります。競争が激化するなかで、今後さらにデータ活用の重要性は高まっていくものと考えられます。
