データドリブンの概要と実践方法

データに基づいた意思決定を重視するアプローチであるデータドリブンについて説明します。
従来の経験や勘に頼るのではなく、様々な情報を分析し、その結果を判断材料とすることが特徴です。
ビジネス現場で広く用いられる用語ですが、その実態を理解していない人も多いかもしれません。
本稿では、データドリブンの概要、重要性、長所短所、実現手順、有用なツールなどを詳しく解説します。
IT分野で働く方は、ぜひ一読されることをお勧めします。

データドリブンとは

データに基づく意思決定を行うことを指し、ビジネスにおいて経験や勘に依存するのではなく、様々な種類の情報を分析した結果を重視して判断を下すプロセスを意味します。
直感やノウハウのみに頼ることなく、データの分析結果を考慮に入れることが重要となります。

データドリブンが注目される理由

ビジネスの現場においてデータ主導型のアプローチが注目される背景には、主に3つの要因が挙げられます。

• ビッグデータやデジタルマーケティングの技術進歩
• 消費者の購買行動の多様化と複雑化
• マーケティング施策の費用対効果の重要性

情報化社会の進展に伴い、ビッグデータの可視化が進み、消費者の価値観が多様化し、顧客行動が複雑化するにつれ、データそのものの価値が高まってきました。今後、価値あるデータの囲い込みが本格化し、新たな連携や融合が進展すると予想されます。データ主導型のアプローチを活用したビジネスには多くの利点があるため、多くの企業がこの新しいビジネス手法を重視し始めています。

データドリブンのメリット

データに基づく意思決定のプラスについて3点ご説明いたします。

• 第一に、客観的な根拠に裏付けられた判断が可能になります。
• 第二に、経験則や勘に頼らずに合理的な選択ができます。
• 第三に、データの変化に応じて柔軟に対応することができます。

このようにデータを活用することで、より適切な意思決定を行うことができるのです。

データ主導のマーケティング・経営

ビジネスにおける意思決定プロセスでは、データを中心に置き、その分析結果に基づいて戦略を立案し実行に移すアプローチが重視されています。
客観的な根拠に裏付けられた施策は、周囲からの評価や信頼を高めることにつながります。
さらに、データに基づく効果検証により、PDCAサイクルを細かく回すことが可能となり、戦略の改善が図れるというメリットがあります。

データドリブン導入による業務効率化と収益向上

データに基づく意思決定を取り入れることで、デジタル化も進展し、収益性の向上が見込めます。

例えば、従来の紙ベースの記録をデジタル化すれば、

• スマートフォンを使えば場所や時間を選ばず必要な情報にアクセスできるようになります。
• 無駄な時間や労力を排除できれば、他の業務に人的リソースを振り向けられますし、オンラインで業務を完結させることも可能になるでしょう。

さらに、営業活動の効率化や経費削減にもつながり、売上高や利益率の向上が期待できます。

データ活用で新たな価値創出

データの活用により、新たな価値創造やサービス展開の可能性が広がります。
日清食品が行った取り組みを見てみましょう。
従来、カップ麺は若年層向けの商品と認識されており、高齢層の購買は少数でした。
この課題を解決すべく、アクティブシニア層のSNS活用状況を分析したところ、

• 豪華な料理の写真投稿が多いことが判明しました。

そこで、

• ふかひれスープ
• すっぽんスープ

など高級感のある新商品を投入した結果、わずか7カ月で1400万食以上の売上を達成することができました。

データドリブンのデメリット

データ活用の欠点について3つの側面から説明します。

• データの質が低い場合、誤った判断につながる可能性があります。不正確または不完全なデータに基づいて意思決定を行うと、望ましくない結果を招くリスクがあります。

• データの解釈が偏っていると、現実を正しく捉えられなくなります。データの背景にある文脈や前提条件を無視すると、データから得られる洞察が歪められてしまいます。

• プライバシーやセキュリティ上の懸念があります。個人情報や機密データを適切に保護できなければ、データ漏えいや不正利用のリスクが高まります。

データ活用には様々な利点がありますが、これらの潜在的なリスクにも注意を払う必要があります。

データ活用のための必須スキル

データ主導の取り組みを実践しても、情報資産を有効活用する力が不可欠です。大量のデータを扱うには、分析環境の整備と運用能力が求められます。
必要なスキルは、

• 定性的な業務をデータ化できる力
• 収集データの解析力
• 分析結果の要約力

です。

データドリブン経営の人材確保

データに基づいた意思決定を企業活動に取り入れる目的は、収集した情報を活用して適切な戦略を策定し、実践に移すことにあります。
そのためには、

• データ分析
• プロジェクト管理

などの専門知識を持つ人材の確保が欠かせません。

データドリブンの導入と必要なツール

データ主導の取り組みを実践するには、大量のデータを分析するための環境整備に多額の初期投資が求められます。
具体的には、

• データの収集や解析に不可欠なデータ管理プラットフォーム
• 営業支援システム
• マーケティング自動化ツール

などの導入が想定されます。
データ活用に役立つソリューションの詳細については、後述の内容をご参照ください。

データドリブンを実現させるための4つのプロセス

データ主導型アプローチを実践するための手順を4つに分類して説明します。この内容を活用してみてはいかがでしょうか。

• 目標設定と計画策定: 組織の目標を明確にし、データ活用の戦略を立案します。関連するデータソースを特定し、収集・分析の方法を決めます。

• データ収集と統合: 必要なデータを様々なソースから収集し、一元的に管理できるよう統合します。データの品質と一貫性を確保することが重要です。

• 分析とインサイト抽出: 収集したデータを分析し、意味のあるインサイトを導き出します。ビジュアライゼーションツールを活用して、データの傾向や関係性を可視化します。

• 意思決定と実行: 得られたインサイトに基づいて、戦略的な意思決定を行います。データに裏付けられた施策を実行し、継続的に改善を図ります。

以上の4つのステップを循環させることで、データドリブンな組織運営が可能になります。

データ収集と管理の仕組み構築

データの収集と管理のための体制を整備することから着手しましょう。
ビジネスの目標と重要度に基づき、

• データを一括管理するためのツールを導入するなど
• データの収集と管理のための仕組みを構築すること

が重要です。

データ可視化による業務効率化

データの視覚化は重要な作業です。情報を収集し、管理するだけでは不十分で、適切に活用するためには可視化が不可欠です。

• DMP
• SFA
• MA

などの有用なツールを活用することで、業務を合理化する体制を整備することができます。
分散したデータを一元化し、可視化することで、これまで見過ごされていた重要な事実に気づく機会が生まれるかもしれません。

データ活用のための人材育成

データの解釈と活用策の立案は、人間の専門性が不可欠です。
与えられた情報から新たな発見や意思決定を行うことは、AIにとっても容易ではありません。
そのため、データを基にした分析と対策の検討には、豊富な知識と経験を持つ人材が携わる必要があります。

データ駆動型アクションプラン実行

分析結果に基づいて策定した行動計画を実践しましょう。
関係者と十分に協議を重ね、着実に実行に移すことが重要です。

データドリブンに役立つ支援ツール

データ活用を促進するための支援ツールを3つご紹介いたします。これらのソリューションは、組織がデータに基づく意思決定を行うのに役立つでしょう。

• データ可視化ツール:データを視覚的に表現することで、トレンドや関係性を簡単に把握できます。
• データ分析ツール:高度な統計分析や機械学習アルゴリズムを活用し、データから洞察を引き出すことができます。
• データガバナンスツール:データの品質、セキュリティ、コンプライアンスを管理し、信頼できるデータ活用を実現します。

SFAツールの概要と主な機能

SFAとは営業活動を支援するシステムであり、営業チームが業務プロセスや進行状況を共有・管理することで、全体的な業務効率化を実現するツールです。

主な機能としては、

• 顧客情報の管理
• 案件の追跡
• 商談の進捗管理
• 業務フローの把握
• モバイル環境での作業サポート
• 実績の分析

などが挙げられます。

優れたSFAツールには、

Sales Cloud

Knowledge Suite

JUST.SFA

などがあります。

DMPとは？データ活用のためのマーケティングツール

データ活用プラットフォームとは、企業が保有する様々な情報を集約し、分析することで、マーケティング戦略の立案に役立つソリューションです。
主な用途としては、

• ターゲット層の嗜好や関心事項の特定
• 潜在顧客の発掘や新規顧客開拓

などが挙げられます。
このツールには、

• 顧客データ
• 属性情報
• 問い合わせ履歴
• ウェブサイトアクセス解析
• 広告配信データ

などを収集する機能に加え、

セグメント分析	行動分析による情報の分析
DMやメールマガジンの配信	顧客スコアリング

などの機能が備わっています。

MAツールの概要と主要製品

MAとは、マーケティング活動やワークフローを効率化・自動化するためのソリューションを指します。
主に潜在顧客の獲得から顧客化に至るプロセスで活用され、

• リード管理
• Webアクセス分析
• メール配信
• スコアリング
• フォーム作成

などの機能を備えています。
マーケティングの合理化と自動化を実現するツールとして、企業の営業活動を支援します。

まとめ

データドリブンの概念は、現代のビジネス環境において重要な役割を果たしています。
客観的なデータに基づいた意思決定は、戦略的な計画立案に大きく貢献するでしょう。
このプロセスを実現するには、

• データの収集と分析を支援するインフラストラクチャーとツールが不可欠です。

本記事では、

• データドリブンの概要
• 利点と課題
• 実装手順
• 有用なツール

について詳しく説明しました。
ここで紹介した内容を参考に、組織に最適なアプローチを模索してみてはいかがでしょうか。
データドリブンの実践により、より的確な判断が可能になり、ビジネスの発展に寄与することでしょう。