今日、ビジネスを進めていく上でデータの重要性は増しています。これまでのように、経験や勘に頼っていては、正しい判断ができなくなるからです。先が見通せない時代のビジネスを成功に導くには、データにもとづいた意思決定が欠かせません。 このように、データをもとに意思決定する手法を「データドリブン」といいます。 ここでは、データドリブンが注目されている背景やデータドリブンのメリットのほか、データドリブンを進めるためのプロセスとツール、注意点などについて解説します。
データを可視化してデータドリブン経営を実現！
データドリブンとはデータをもとに意思決定をする手法
データドリブンとは、経験や勘だけでなく、収集したデータをもとに意思決定をする手法です。しかし、データドリブンは経営層など、一部の人だけが使う手法ではありません。
経営層だけでなくビジネスアナリスト、セールスマネージャー、人事のスペシャリストなど、組織内のあらゆる立場にいる人々の誰もがデータを用い、より良い意思決定を行っていく必要があります。経験や勘に頼るのではなく、データをもとにした意思決定を組織内のスタンダードにするのです。このような組織文化を、データカルチャーと呼びます。
データドリブンな組織を作るためには、まず従業員へのデータカルチャーの浸透が急務です。その上で、データを活用するための適切なテクノロジーに投資し、誰もがデータにアクセスして活用できる環境を構築しなければなりません。
データを可視化してデータドリブン経営を実現！
蓄積したデータを活用してデータドリブン経営を実現しましょう！
データ分析を簡単にする Tableau でデータの価値を最大化しましょう！ Tableau の無料トライアルを今すぐお試しください。
Tableau 無料トライアルをダウンロードなぜデータドリブンが注目されているのか
なぜ、データドリブンがこれほど注目されているのでしょうか。理由のひとつは、消費者の価値観や行動の多様化により、経験や勘に頼った判断が通用しにくくなっているからです。
例えば、以前なら店舗を訪れた顧客が何を見て来店したのか、何を目的としていたのかなどについて、ある程度は経験や勘で判断できたかもしれません。新聞の折込チラシや DM、テレビ CM など、顧客と店舗の接点が限られていたからです。
しかし、インターネットとスマートフォンが普及し、爆発的に情報量が増えた現在では、そのような判断にはリスクがあります。Web 広告、口コミサイト、メールマガジン、SNS など、顧客との接点は無数に増えており、顧客の行動を経験や勘のみで分析することは容易ではありません。
さらに、顧客のニーズも多様化しています。情報があふれ、選択肢が増えた昨今では、顧客が何を求めて店舗や Web サイトを訪れたのかがわかりにくくなっているのです。
このような状況で頼れるのはデータです。なぜなら、データは動かしようのない事実だからです。事実にもとづいた判断であれば、リスクを抑えることができるでしょう。データをもとにした判断基準を設けることで、より正確な経営判断が可能になるのです。
テクノロジーの進歩でデータ活用の幅が広がった
データドリブンが注目されるもうひとつの理由は、テクノロジーの進歩で多くのデータが収集できるようになり、データ活用の幅が広がってきたことです。
例えば、マーケティング領域では、ツールを使うことで顧客とのあらゆる接点が可視化されるようになりました。また、アンケートやコールセンターでしか収集できなかった顧客の声は、SNS での口コミを通して大量に収集が可能になりました。さらに、センサーなどからさまざまなデータを取得し、意思決定に活用する事例も増えてきました。
このように、多くのデータが集められるようになったことで、データをより意思決定や経営に活かしていこうという考え方が注目されるようになったのです。
データを活用してビジネスの意思決定を！
関連記事
データドリブンのメリット
では、企業がデータドリブンな組織を作ることには、どんなメリットがあるのでしょうか。そのメリットを 3 つご紹介します。
経験や勘に根拠を与え再現性が生まれる
これまでのビジネスにおける経営判断の大きな根拠となっていた経験や勘に、データによる根拠を与えられるようになったことは大きなメリットといえます。なぜなら、経験や勘は個人の能力に依存する要素であり、どうしても再現性が低くなってしまうリスクがあるからです。
しかし、経験や勘がデータの観点から裏づけられれば、担当者が変更したとしてもデータをもとに同様のロジックで意思決定できるようになります。データドリブンを実践することは、業務の属人化を防ぐことにつながります。
ボトルネックを特定できる
ビジネスにおいては、思わぬところにボトルネックが潜んでいることがあります。一見してボトルネックがどこにあるかわからない場合、それを見つけ出して解決に導くには、どうしても時間がかかってしまいます。 しかし、データを収集して分析することができれば、思わぬところに潜んでいたボトルネックを早期に発見することができるのです。
よりパーソナライズされたマーケティングやサービスが可能になる
消費者のニーズが多様化している現在では、できるだけ一人ひとりに最適化された商品やサービスを提供することが、他社との差別化につながります。 消費者に関するさまざまなデータを収集し、それらのデータをマーケティングや商品開発に活かすことで、よりパーソナライズされたサービスが可能になるのです。
データを可視化してデータドリブン経営を実現！
データドリブンを実現させるための 4 つのプロセス
変化の早い時代に対応するには、データドリブンを実現させる必要があります。具体的にどのようなステップを踏めば良いのか、データドリブンを実現させるための 4 つのプロセスについて解説します。
1. データ収集
データドリブンは、データを収集することから始めます。 しかし、データであればどのようなデータでもいいというわけではありません。データにはさまざまな種類があり、量も膨大です。そのすべてを集めるのは、時間がかかってしまい非効率です。
そこで重要になるのが、「データで何をするのか」という目的をはっきりさせること。データを活用して顧客の行動を分析し、マーケティングに役立てたいのであれば、 Web サイトの分析データや顧客の購買履歴といったデータを集めるべきです。 また、実店舗の商品の陳列を最適化したいのであれば、店内の顧客動線や商品の売れ行きに影響する天候、気温などのデータを収集する必要があるでしょう。
2. データの可視化
収集したデータは、そのままの状態では役に立ちません。データを分析するために、データを加工して可視化する必要があります。この際に役立つのが BI ツールです。BI ツールはデータを統合、加工、集計し、可視化して見やすく表示してくれます。
データ量が少なければ、Excel などを活用して手動でデータの形を整えられるかもしれませんが、ビッグデータと呼ばれるような膨大なデータを扱うとなると、手動では難しくなります。効率よく作業したり、ミスの発生を防いだりするためにも、BI ツールなどのツールの導入をおすすめします。
3. データ分析
データを可視化した後は、データ分析を行います。データの中には、一見すると関係がないように見えて、実は関連しているデータもあります。そのようなデータの関連性を分析し、ボトルネックを特定したり、意思決定を行うための情報を導き出したりするのが、データ分析の目的です。
4. アクション・意思決定
データ分析によって導き出された結果をもとに、意思決定やアクションを行います。ポイントは、最終的な意思決定を行うのは、あくまでも人だということです。いかにデータを収集し、可視化、分析を行っても、その結果が正しい意思決定やアクションにつながらないのでは意味がありません。
その意味で、最終的に重要になるのは、社内にデータカルチャーが浸透しているかどうかです。データにもとづいて組織運営やビジネスを行っていくというカルチャーが浸透していれば、収集したデータを十分に活用でき、データドリブンを実現することができるでしょう。
データを活用してビジネスの意思決定を！
データドリブンを実現するための注意点
データドリブンを実現するためには、いくつか注意すべき点があります。ここでは、主な注意点を 3 つご紹介します。
人材の確保
データドリブンを実現するために欠かせないのが、データを分析できるスキルを持った人材の確保です。データの分析を行うためには、データサイエンティストと呼ばれるデータ分析の専門家が求められます。さらに、データでどのような課題を解決できるのかを導き出すためには、自社のビジネスに精通した人材も必要になります。
しかし、データサイエンティストは、多くの企業で不足しているのが現状です。データサイエンティストは必要ですが、確保できない場合は AI を活用したソリューションなどを取り入れることで、データドリブンの推進も可能になります。人材を確保しつつ、自社に合ったデータドリブンを実現できる環境づくりも考える必要があるでしょう。
社内の理解と各部署の連携
データドリブンを進めていくためには、社内に散らばったデータを集める必要があります。データは 1 か所に集まっているとは限らず、各部署がそれぞれ独自の形式でデータを蓄積しているかもしれません。 そのためには、各部署との連携が必要です。しっかり連携できず、中途半端なデータで分析を進めてしまっては、正しい意思決定が難しくなります。
また、データを活用し、データドリブンな組織を作るという方向性が社内で共有できていなければ、データドリブンを進めていく途中で社内から協力を得られなくなるでしょう。データドリブンを実現する上で、社内の連携と意識の共有は不可欠といえます。
データを可視化してデータドリブン経営を実現！
データドリブンを実現するためのツール
収集したデータを統合・可視化し、分析するためには、専用のツールが必要となります。膨大なデータを手動で整え、分析することは現実的ではありません。 ここでは、データドリブンを実現するために役立つツールをご紹介します。すべてのツールが必要になるわけではありませんが、自社の状況や目的に合わせて、最適なツールの導入をおすすめします。
MA ツール
MA （マーケティングオートメーション）ツールとは、マーケティングを自動化するツールです。 ビジネスでは顧客との接点を分析し、顧客ごとに最適なアプローチを行う必要があります。しかし、昨今は顧客との接点が多様化し、その後の顧客の行動も複雑化しています。そこで役立つのが、MA ツールです。
顧客に関するデータを分析し、データにもとづいたマーケティングを実践するために、マーケティングオートメーションツールを活用しましょう。
アクセス解析ツール
自社が管理する、Web サイトに関するデータを収集するためのツールがアクセス解析ツールです。Web サイトは今やビジネスに必要不可欠であり、Web サイトを訪れた顧客のデータからは多くの情報が読み取れます。 データドリブンを実現するにあたっては、 Web サイトに関するデータが大いに役立つでしょう。
CRM
CRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理）とは、顧客の基本情報や顧客ごとの問い合わせ内容などを管理するツールです。CRM を導入することで、顧客に関するデータを蓄積していくことができます。 CRM を活用することで顧客理解を深め、最適な戦略を考えたり、ほかのツールと連携したりすることができます。
DMP
DMP （ Data Management Platform ：データマネジメントプラットフォーム）とは、蓄積されたさまざまな情報を収集・統合し、管理するためのツールです。 DMP にデータを集約することで、ほかのツールに連携するなど、その後のデータ活用につなげられます。
BI ツール
BI（ Business Intelligence：ビジネスインテリジェンス）ツールとは、データを収集し、可視化・分析するためのツールです。ダッシュボードから必要な情報に素早くアクセスでき、可視化されたレポートを作成することで、データをビジネスに活用できます。データドリブンな組織を目指す上で欠かせないツールといえるでしょう。
データを活用してビジネスの意思決定を！
データドリブンを進めるために欠かせない BI ツール
顧客行動の多様化が進んだ現在、データドリブンはビジネスを成長させる重要な手法として注目されています。データドリブンを実践することで、ビジネスの成功に再現性が生まれ、変化に強いビジネスを構築できるなどのメリットがあります。 これからのビジネスにおいて、データドリブンの重要性はますます増していくでしょう。そのためには、BI ツールは欠かせないツールのひとつだといえます。
Tableau は、国内外の多くの企業に導入され、多様なビジネスに活用されている BI プラットフォームです。まず、無料トライアルからスタートしたい方は、こちらより詳細をご確認ください。
データを可視化してデータドリブン経営を実現！
Tableau は、様々な日本企業にご導入いただいております
すべてのカスタマーストーリーはこちらからご覧ください。
