データドリブンとは、マーケティングや経営戦略の策定などさまざまな企業活動をデータに基づいて行うことです。DXの普及やデータ分析技術の発展、顧客行動の多様化を背景に注目されています。
この記事では、データドリブンの意味や注目されている背景、実行するメリット・デメリット、有効なツールを紹介します。
データドリブンとは？意味をわかりやすく解説
データドリブン（Data Driven）とは、日本語に直訳すると「データ駆動」を意味します。すなわち、データに基づいた意思決定により、マーケティングや経営などのさまざまな企業活動を行う考え方となります。
言葉の使い方は「データドリブンマーケティング」のように「データドリブン○○」となります。また「データドリブンで考える」というように、単一の言葉として使用するケースもあります。
データドリブンマーケティングとは
データドリブンマーケティングは、データを基にマーケティング施策を構築・実行する考え方のことです。たとえば以下のようなデータを活用して、効率よく売上拡大を目指します。
- 顧客の購買行動
- Webのアクセス数
- ブランド・商品に対する評価
- 市場動向データ
技術の進歩によりビッグデータの分析・解析が比較的容易になったため、高度なデータドリブンマーケティングが可能となりました。データドリブンマーケティングについては、以下の記事もあわせてお読みください。
データドリブン経営とは
データドリブン経営とは、経営戦略の策定や意思決定をデータに基づいて活動することです。データをもとに自社の強み・課題などを可視化することで、合理的な判断を迅速に下せることがメリットです。
経営に関しても同様に顧客、市場、商品や自社の経営指標など幅広いデータを活用します。実践するためには社内のデータ収集・分析システムの整備が欠かせません。
データドリブンが注目されている背景
データドリブンが注目されている背景として次の3点があげられます。
- DXによる経営手法の刷新
- 顧客行動の多様化
- データ分析による新しい価値の創出
それぞれのポイントについて、詳しくみていきましょう。
DXによる経営手法の刷新
DXとは、AIやSaaSなどのデジタル技術・製品を活用して企業の成長を図る取り組みのことです。近年、労働人口の減少や市場競争の激化などの背景により、企業におけるDXの重要性が高まっています。
データドリブンはDX推進の取り組みの一つです。企業だけでなく政府・地方自治体も導入を進めるなど、国策としてDXを推進しています。膨大なビッグデータの分析を通じて、より高度な経営やデジタルマーケティングを実行できます。
顧客行動の多様化
顧客行動が複雑かつ多様化していることも、データドリブンが注目を集めている要因の一つです。膨大な商品が世の中にあふれるなか、現代の顧客はSNSやWebサイト、口コミなど多様な情報を参考にして商品を選ぶ傾向にあります。
従来型のマーケティングや宣伝では、ターゲットに情報を届けたり売上につながる仕組みを作ったりすることが困難となりつつあるのです。顧客に合った活動を行うためにも、顧客の属性・嗜好や市場のさまざまなデータを集めて、経営・マーケティングをデータドリブンで実行しています。
データ分析による新しい価値の創出
データ分析を通じて得られた示唆をもとに、新たな価値の創出を試みる企業も少なくありません。データ分析とは、膨大なデータを活用して次の目的を達成する作業です。
- 現状や課題の把握
- 物事の関係性の整理
- 市場やトレンドの予測
データ分析を通じて、新たなビジネスチャンスや改善方法を見つけられます。データドリブンな取り組みにより、顧客ニーズにマッチした付加価値の高い商品・サービスを生み出せるでしょう。データ分析について詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
データドリブンのメリット・デメリット
| メリット | デメリット |
|---|---|
| ・データに基づいて課題と強みを発見できる ・迅速な意思決定につながる ・生産性がアップする |
・環境構築にコストがかかる ・データ人材が必要となる |
データドリブンを実践すれば、データの分析結果として客観的に企業の強みや課題を発見できます。分析結果を元に適切な判断を下すことで、迅速な意思決定が可能です。的外れなアクションを取らずに済むため、業務の生産性や経営効率がアップします。
一方で、データを収集・分析するための環境構築にコストがかかります。またデータを収集・分析する専門人材を雇う必要がある点も、課題となるかもれません。費用対効果を意識して適切な規模を見極めて実践することが大切です。
データドリブンを導入する手順4つ
データドリブンの導入は企業によっても異なりますが、以下のような手順で実践することができます。
- 目的の明確化
- データの収集・可視化
- データに基づいた施策の決定
- 実行・効果測定・改善
それぞれのプロセスについて、詳しく紹介します。
1.目的の明確化
まず、データドリブンを取り入れる目的を明確にしましょう。企業の課題を整理して、データを活用してどのように解決していくか定めてください。たとえば、ECサービスでのマーケティング施策に課題意識があるなら、まずは商品の閲覧履歴やECチャネルでの購買情報、広告からのECサイト流入数などの分析から始めます。
いきなり企業の全範囲のデータを収集して分析するのではなく、課題解決に直結する部分から優先的に取り組む場合もあります。
2.データの収集・可視化
データドリブンの目的や実践範囲に基づいて、データ収集を始めます。苦行によっても異なりますが、データ分析は「データサイエンティスト」「データアナリスト」など専門職が担うこともあります。
既存システムでデータ収集が難しい場合は、データ収集・分析ツールを導入しましょう。また、収集したデータは一元管理しておくと、過去のデータを活用した分析を進める際に役立ちます。また、収集したデータや分析結果はレポートなどで可視化して、意思決定に活かせるようにしておきましょう。
3.データに基づいた施策の決定
分析結果をふまえて、自社にとっての最適な施策を決定していきます。分析内容をもとに改善策をいくつか立案し、効果的な施策を実行していきましょう。
施策を検討する際には、コスト・規模や実現性も試算したうえで、費用対効果が高く実現可能な施策を優先して選択します。施策が複数出る場合には、データをもとにシミュレーションしてから最終的な意思決定をするのも有効です。
4.実行・効果測定・改善
施策に必要なアクションリストをまとめたら、準備を進めて実行にあたります。データドリブンでのアクションは継続的に進めることで、さらに効果的な企業活動を実現できるでしょう。
また定期的にアクションの効果測定を行い、新たな課題が見つかった時には、再びデータを基に改善策を策定します。PDCAを継続的に回すことで、さらに効率的なマーケティングや経営が実現します。
データドリブンを実現するためのツール
データドリブンを実現するためのツールの種類として以下があげられます。
| ツールの種類 | 目的 |
|---|---|
| DMP（データマネジメントプラットフォーム） | インターネット上の様々なデータを一元管理 |
| MA（マーケティングオートメーション） | マーケティングの自動化・効率化 |
| Web解析ツール | 自社Webサイトの各種データを解析 |
| SFA（セールスフォースオートメーション） | 営業活動の支援、データの可視化・効率化 |
| CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント） | 顧客情報を一元管理 |
| BI（ビジネスインテリジェンス） | 企業が蓄積する膨大なデータを一部抽出・分析して意思決定 |
具体的な製品・システムについて知りたい場合は以下の記事をご覧ください。
それぞれのツールの種類について詳しく紹介します。
DMP（データマネジメントプラットフォーム）
DMP（Data Management Platfotm）とは、インターネット上のサーバーのデータやログデータなどを一元管理、分析するプラットフォームです。Web広告配信などデジタルマーケティングのアクションプランの立案に役立ちます。
DMPには大きく2つの種類があります。1つは外部のネットワークを飛び交うデータを扱うパブリックDMPで、もう一つは企業内で蓄積したWebログや顧客DBを元に分析するプライベートDMPです。
MA（マーケティングオートメーション）
MA（Marketing Automation）とは、マーケティングの自動化・効率化を実現するためのツールです。MAのなかには、顧客関連データの収集や分析機能が付与されています。
見込み顧客の獲得、管理や顧客の育成を効率化できます。商談を行う営業員に顧客情報を整理し、共有する機能もあります。メールマガジンの自動配信など、一部のマーケティング活動の自動化が可能です。DMPで収集したデータを連携できるツールもあります。
Web解析ツール
Web解析ツールは、自社サイトのアクセス状況や検索エンジンにおける順位を解析できるツールです。たとえば、Googleアナリティクスなどが有名です。
たとえば次のようなデータを自動で集計し、レポートとして可視化できます。
- PV（ページビュー）：別のページのアクセス数
- UU（ユニークユーザー数）：アクセスしたユーザー数
- インプレッション数：広告やコンテンツの表示回数
- CTR（クリックスルー率）：インプレッション数に対するクリック率
Web上の多くの顧客行動データを集められるため、データドリブンの実践に欠かせません。
SFA（セールスフォースオートメーション）
SFA（Sales Force Automation）はチーム全体で営業活動を可視化・効率化するためのツールです。スケジュールや顧客ごとの進捗状況、顧客情報やナレッジを共有・一元管理できます。現場の営業員が活用する機能に加えて、意思決定に役立つ分析・レポート機能も備えているツールが多いです。
また、部署別・営業員別のコール数や面会件数、成約率や商品ごとの売り上げなどのデータも取得できるため、データドリブンの実践に役立ちます。
CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント）
CRM（Customer Relationship Management）とは、顧客関係管理システムのことです。既存顧客の情報や売上、アプローチ状況などを一元管理・情報共有できます。ターゲットの属性や顧客別の売上や購買頻度、問い合わせ数など、顧客に関する豊富なデータを収集できます。
CRMで得たデータにより高度な顧客分析が可能となり、マーケティング・営業の精度を高めて売上や顧客との関係強化につなげられます。
BI（ビジネスインテリジェンス）
BI（Business Intelligence）は企業が蓄積する膨大なデータを、利用者のニーズに合わせて抽出・分析したり、レポート作成をしたりするツールです。近年ではMA・SFA・CRMなどのように営業・マーケティング活動におけるデータ収集や分析が可能なツールが増え、企業のデータが散逸しがちになっています。
BIを活用すれば企業内のあらゆるデータの一元管理や柔軟なデータ分析が可能です。BIの導入により、データドリブンを高度化し、また実践範囲を広げられます。
データドリブンを実践する際のポイント
データドリブンをうまく実践するためには、次の3点をおさえておきましょう。
- データ人材としてのスキルセットを身につけておく
- 分析に時間をかけすぎない
- 組織全体にデータ活用の考え方を浸透させる
それぞれ具体的に解説します。
データ人材としてのスキルセットを身につけておく
データドリブンの実践に向けて、スキルセットを身につけましょう。データドリブンを実践するためには、データ分析の手法や活用するデータベースの理解および分析スキルが欠かせません。また、統計学や高度な論理的思考力が求められます。
自分がデータ分析を担う場合には、自己研鑽や普段の業務経験を通じて専門性を磨きましょう。組織全体で取り組む場合にはデータサイエンティストやデータアナリストなど専門人材を新たに雇うのも一案です。
分析に時間をかけすぎない
分析に時間をかけすぎず、早期にアクションを取るのが大切です。データ分析に時間をかけると、迅速な意思決定や生産性の向上といった本来のメリットが発揮されない可能性があります。
その代わり、データを踏まえて取ったアクションの効果検証を精緻に行いましょう。早めにアクションを起こしてトライアンドエラーを繰り返すことで、分析や意思決定の精度を高められます。
組織全体にデータ活用の考え方を浸透させる
組織全体にデータ活用を重視して、意思決定を行う「データドリブン思考」を浸透させてください。現場がデータ収集に非協力的では必要なデータが取得できません。上層部がデータドリブンの重要性を理解していなければ意思決定に時間がかかり、十分な効果を発揮できない可能性があります。
データ収集・分析やアクションをスムーズに実行するためにも、組織全体がデータ活用に積極的である必要があるでしょう。経営層から現場まで丁寧に説明し、データドリブンでの経営やマーケティングの重要性を理解してもらいましょう。
データドリブンを導入して仕事の生産性を高めよう
データドリブンを実践すれば、データ活用して合理的・効率的な意思決定をとれるようになります。DXや消費者の嗜好の多様化などを背景に、最近注目度が高まる手法です。
データドリブンを通じて、マーケティングや経営などさまざまな課題の解決や、企業の競争力強化に役立つでしょう。今回紹介したツールをうまく活用して、ぜひ自分の仕事をデータドリブンで進めてみてください。
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