データドリブンとは？成功させるポイントと導入手順を解説

01データドリブンとは

データドリブンのDrivenには、「突き動かされた」「目標に向かって突き進む」といった意味があります。つまり、データドリブンとはデータによって意思決定や判断を下す経営手法、マーケティング手法を指します。ここでは、データドブリン経営とデータドリブンマーケティングの詳しい内容について見ていきましょう。

データドリブン経営

過去の経験や勘に頼った判断では、たとえ成功したとしても再現性は低いままです。一方、データドリブン経営では、データにもとづいた精度の高い意思決定が実現できるため、顧客ニーズの把握や売上・収益率の改善を再現性高く行うことができます。消費者行動は多様化、複雑化しており、今後もデータドリブン経営の重要性はますます高まっていくと考えられています。

データドリブンマーケティング

データドリブンマーケティングは、収集したデータを検証し、マーケティング施策の計画から改善までを行なっていく手法です。

新規施策の実行時に加え、実行したマーケティング施策に対してもデータを用いて効果検証と改善を繰り返していきます。この「PDCAサイクル」を高速回転していくことで、マーケティング施策の成功率を高めることが可能になるのです。

02データドリブンが注目される背景

日本においては2017年頃からデータドリブン経営の手法が注目されはじめ、「最高データ責任者（CDC）」というポジションを積極的に導入する企業も増え始めています。CDCは、データやアナリティクス、データ科学、倫理などデジタル変革のトップとして、その影響力は企業内でますます高まっています。

顧客行動の多様化・複雑化

顧客行動はかつてないほど多様化かつ複雑化しています。

消費者は、SNSや口コミサイトなどから多くの情報を得て、その中から自分のニーズに最適な商品を選ぶことが簡単にできるようになりました。そのため、過去の事例をもとにマーケティング活動を行ったとしても、消費者行動を正しく予測することは非常に難しくなってきています。顧客ニーズに迅速に対応するためにも、データを最大限活用することが必要不可欠なのです。

ビジネスモデルの変化

データドリブン経営に関心が寄せられる背景には、多くの産業においてビジネス変化のスピードが加速していることも挙げられます。競争が激化するなかで、競合他社に打ち勝ち、企業として存続し続けていく必要があるのです。

そのためには、社会情勢をはじめ業界の動向を素早くつかむ必要があります。具体的には、自社商品やサービスに対するユーザーの声などのデータをタイムリーに収集し、課題解決につなげていく取り組みが求められています。

デジタル技術の発達

データドリブンが注目される背景には、デジタル技術の発達により、膨大な量のデータを蓄積し、分析できるようになったことも挙げられます。

IoTやAI、顧客管理システム、人工知能といったデータドリブン経営を行うために活用できるツールがとても充実してきているのです。

AIの活用

欧米では、AIを活用したデータドリブン経営への移行が進んでいます。データ収集をはじめ、意思決定に向けた提案や適切な商品の提示などをAIがサポートします。例えば、アメリカのスーパーマーケットチェーン、ウォルマートでは質の高いビックデータを収集し、商品欠品時にユーザーに対して適切なレコメンドを行う施策をAIを用いて実施しています。その結果、売上を大幅に伸ばすことに成功しました。AIを活用することで、不確実性を排除することができるうえに、最新データの分析で次に起こりうることもある程度予測でき、変化する状況に対しても柔軟に対応できるようになります。

新たな価値創出

膨大なデータから、自社の強みだけではなく、課題や弱点を可視化できるデータドリブン。これまで経営者や従業員の感覚で判断していた内容を、客観的に把握できる点が何よりのメリットです。その結果、自社理解を深め、さらに成長できる機会につながっていくはずです。さらに、データからの気づきによって、新たな価値創出やサービス展開などの新規ビジネスにつながる可能性も生まれてくるのです。

03データドリブンを成功させるポイント

データドリブンを成功させるには以下のポイントを押さえておく必要があります。

詳しい内容を解説していきます。

1.経営層の巻き込みと組織間の連携

データドリブンを成功させるためには、まず経営トップがデータドリブン経営の重要性、目指すビジョンを社員に強くコミットし、共有をはかることが必要不可欠です。また、経営層は、データ収集するための整備や社員のデータリテラシー向上にあたり、システム投資、教育コストがかかることを理解しておく必要があります。

ただし、「勘と経験と度胸（KKD）」に頼っている部署がまだ多い場合、いきなり連携をはかるのは難しいものです。そこで、実施できる部署からスタートし、個別の成功例を作り出した後に、全社の横断的なプロジェクトにしていくといった、スモールステップから始めるのもひとつの手段です。

2.人材の育成と人材確保

データドリブンを成功させるためには、データの蓄積・分析が欠かせません。そのため、「データアナリスト」や主にビッグデータの抽出を行う「データサイエンティスト」などデータ分析できる人材確保が急務です。

人材確保の方法としては、新卒社員や中途入社社員の採用、ヘッドハンティングが挙げられますが、慢性的な人材不足であるため、社内での人材育成が早急に求められています。アナリストは、プログラミングスキルはもちろん、データ分析基盤の構築スキル、数学、統計学、機械学習用フレームワークなど幅広い知識と高いスキルが必要とされます。社内で人材育成する場合、こうした資格取得のための援助や研修を積極的に行うことが重要です。

04データドリブンを行う5つのステップ

データドリブンを効果的に進めていくためには、次の6つのステップを踏んで行く必要があります。

1. 目的の設定

まず、データドリブンを行うには、マーケティング施策に活用したい、保有したデータを用いて新たな分野に活用したいなど、その目的をはっきりさせることです。

2. データ収集、蓄積

目的が定まったら、次に行うべきはデータ収集および蓄積する仕組みの構築です。データが不足している場合には、顧客管理システム（CRM）やPOSシステムの導入からスタートします。データが散在してしまっている場合には、データドリブンの目的や優先度に従って、データを一元管理できるDWH（データウェアハウス）などの導入を検討しましょう。

3. データの可視化

次にデータの可視化を行います。データの検索・集計など分析業務を手助けしてくれる仕組みには、Web解析ツールやBIツール、DMPなどが挙げられます。

4. データの分析

1から3のステップまでで、データ分析およびアクションプランを検討する準備が整ったことになります。ただし、収集したデータには、不要な情報も多く含まれています。そのため、分析をしやすいようにデータを加工する必要があります。これを、データクレンジングと言い、不正確なデータや破損したデータなどを特定していきます。データ分析には、データアナリストやデータサイエンティストといった高い分析スキルを持つ人材が必要不可欠です。

5. 意思決定

分析結果をもとに意思決定を行い、具体的なアクションプランに落とし込んでいきます。

6. 実行

最後にアクションプランを実行しますが、実行後にもPDCAを回して、さらに精度を上げていく必要があります。

05データドリブンで利用するツール

データドリブンで利用するツールを簡単に紹介します。

06データ活用ならSchooのオンライン研修

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データ活用に関するSchooの講座を紹介

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データ分析学習ロードマップ―「データサイエンス」のはじめ方―

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データ活用超入門 必要性と使いどころ

これまで職場であまりデータに触れてなかった方や、これからデータ分析を学ぼうとする方向けに、そもそも、なぜビジネスシーンでデータが必要なのかといった必要性から、ビジネスでの使いどころについて解説します。 様々なビジネスシーンで扱われるアンケート分析を例に、データ分析の具体的な手順についても紹介します。 テクノロジーで社会課題を解決するシビックテックを牽引し、省庁や自治体など行政のデジタル化も支援する「Code for Japan」のプログラムディレクターを講師に招き、わかりやすく解説します。

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データ分析力を磨く‐ 仮説の構築と検証

この授業では、データ分析のプロセスを「仮説構築」と「仮説検証」の大きく２つにわけて、それぞれのプロセスでのポイントを学んでいきます。

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07まとめ

企業は多くのデータを収集できるようになりましたが、データをうまく活用できなくては意味がありません。めまぐるしく変化する社会情勢のなか、直感に頼ることなく、データにもとづいた意思決定ができる手法のデータドリブン経営の重要性はますます高まっていくはずです。本記事を参考に、データドリブン手法を早速取り入れてみてはいかがでしょうか。