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データ分析

データドリブンをビジネスに活用する方法とは

MARKETER'S NOTE

「データドリブン経営」や「データドリブンビジネス」といった言葉を耳にしたことはないでしょうか。近年、注目を集めているこのデータドリブンについて、実は今1つ理解が追いついていない企業経営者や担当者の方は少なくありません。本記事では、データドリブンビジネスの概要や導入メリット、実際の流れを解説します。

データドリブンビジネスとは

「データドリブン」とは、企業が事業活動や業務を通じて取得できるデータを用いて、意思決定を行うことです。
そして、そのデータに基づきアクションを起こす経営手法を「データドリブンビジネス」と呼びます。具体的にはデータの収集や分析、蓄積を継続的に行うことで、直感や経験を頼りにする意思決定から脱却し、根拠となるデータや事実に基づき、あらゆる意思決定や企画立案などを行うのです。

こうしたデータドリブンビジネスの手法は2つに分類できます。「分析結果をダイレクトに事業に反映させて成果を求める方法」と、「データの蓄積にも注力し、データベース化したうえで企画の立案などを行う方法」です。双方に特徴があり、メリット・デメリットが異なります。これらを把握しれば、自社の方針や目標にフィットする方法を見定め、どちらで取り組むかを決めていくとよいでしょう。

データドリブンビジネスのメリット

近年、多くの企業がデータドリブンビジネスに取り組んでいるのは、それだけ得られるメリットが多いからだと考えられます。今後、新規にデータドリブンビジネスへ取り組む予定があるのなら、ぜひ、どんな方法にどんなメリットがあるのかを事前に把握しておきましょう。

収益の改善や生産性のアップ

企業にとって、収益の改善策や生産性のアップ策の立案は欠かせません。多くの企業が収益改善や生産性向上を目指して、さまざまな取り組みを行っています。データドリブンビジネスのメリットはまさに、収益改善や生産性向上を目指せるところにあります。

データドリブンビジネスに取り組むうえでは、デジタル化が必須です。データの収集・分析・活用を行うために、必然的にデジタル化が求められるからです。データドリブン環境下においては、こうしたデジタル技術を業務に活用するので、さまざまな制約がなくなります。オフィス以外の場所で業務を遂行可能となるほか、時間的な制限もなくなるため、生産性向上や収益の改善効果まで期待できます。

また、デジタル技術を用いることで、従来とは異なる体験価値を顧客に提供できます。顧客それぞれの心に響く提案につながり、顧客満足度の向上効果が狙えます。

顧客理解の深化

ビジネスで成功を収めるためには、顧客が求めているものを正確に把握しなくてはなりません。顧客が何を求めているのかわからないようでは、満足度の高い商品やサービスは到底提供できないでしょう。

データドリブン経営では、多様なデジタルテクノロジーを駆使して、データの分析も行います。そこから導き出した結果や、顧客の行動をフィードバックした情報などを、スムーズに商品・サービスへ反映させられるという特徴を持ちます。
また、顧客一人ひとりのデータを収集すれば、より細やかな分析が可能です。その結果、従来よりも価値の高い顧客体験を設計・提供できます。

ロジックに基づく意思決定の実践

ビジネスにおいては、さまざまなシーンで意思決定を迫られます。経営に関わる人物であれば、その頻度はなおさら多くなるでしょう。しかし、その時々の意思決定が勘や経験頼みになってしまうと、判断ミスを招く恐れがあります。そこには明確な根拠が存在しないからです。また、明確な根拠のなさが原因となり、重要な判断が遅れてしまうリスクも懸念されます。

データドリブン経営なら、科学的なデータに基づいた意思決定が下せます。数値できちんと示されているため、意思決定者は自信を持って決断できます。不確実な要素を排除し、たしかなロジックに基づく意思決定を実践可能なことから、決断と実行のスピード化も図れるでしょう。

データドリブンビジネス実行の流れ

データドリブンをマネージメント領域に活用するためには、まずデータ分析の全体像を把握しなくてはなりません。データ分析の基本的な流れは、情報の「収集」→「加工」→「分析」→「実行」→「検証」というプロセスに沿って展開されます。

■収集
最初のステップは、各部門の情報システムに保管されているデータの収集です。あらゆる形式のデータを収集・蓄積する「データレイク」や、データ連携に特化した「ETLツール」などを用いて、顧客情報や製品開発情報、アナリティクスデータなど、さまざまなデータを収集して一元化します。

■加工
次に、そうして収集・一元化した情報に加工を施し、構造化します。各部門によってデータの形式や粒度が異なるので、情報のフォーマットを統一し、エラーやノイズなどを削除しておきます。これにより膨大なデータを分析しやすくするのです。データを分析しやすいよう加工するこのような工程を「前処理」と呼びます。

■分析
こうして収集・加工された情報を、データ分析基盤やBIツールを用いて分析することで、精度の高い需要予測や高度な市場分析などが実現されます。

■実行
そしてその分析結果に基づきつつ、俯瞰的な視点から仮説を立て、具体的な施策を実行に移していきます。

■検証
その後も施策の効果を検証し、方法改善を繰り返しつつ、マネージメントを推し進めていくというプロセスが、データドリブンビジネスの基本的な流れです。

データドリブンビジネスを成功させるための4つのポイント

データドリブンビジネスを導入し、すぐに躓いてしまわないよう、成功させるためのポイントも押さえておきましょう。以下のポイントを踏まえたうえで実践すれば、失敗のリスクを軽減できます。

専門的スキルを持つ人材の配置

データ分析や結果に基づくアクションの実行などを適切に行うためには、専門的なスキルを有する人材が必要です。特にデータ分析やアクションプランの策定・実行には、論理的な思考力が求められます。物事をロジカルに考え、なおかつわかりやすく説明できる人材の確保が急務と言えます。

もちろん、データ分析や処理などの実務能力も求められます。マネージメントにおいては、個々のスキルや適性を正確に把握し、そのうえで適材適所に配置することが大切です。

必要な分析サービスやツールの活用

専門的なスキルを有する人材を確保できず、初心者しか参加していないようなケースでは、分析サービスやツールを積極的に活用しましょう。

これらはデータドリブンの実現に役立つさまざまな機能を備えており、専門的なスキルがなくとも効率的に取り組めます。具体的には、データの可視化や意思決定を支援するテンプレート、レポーティング機能、連携機能などが実装されています。ツールによって操作性や費用は変わるため、事前の確認がおすすめです。

代表的なツールとしては、MA(マーケティングオートメーション)が挙げられます。これはマーケティングの自動化を実現できるツールです。また、営業活動の効率化が可能なSFAも、データドリブンの実現にあたり役立ちます。ほかにも、顧客管理に役立つCRMや、データ収集・分析に使えるDMPなども、よく用いられています。

上層部のデータドリブンビジネスへの理解

担当者や現場だけで盛り上がっていても、上層部がデータドリブンへの理解を示さないと、導入は難しいでしょう。データドリブンは概念をつかみにくいため、正しく理解できる経営者が少ないのが現実です。

経営陣の理解がないと、データドリブンを成功させることは困難です。というのも、データドリブンはトップダウンの意思決定方式だからです。まずは、担当者からきちんと経営陣にデータドリブンの有用性を伝え、理解してもらうことが成功への第一歩だと理解しましょう。

経営陣の理解を得るには、丁寧な説明が欠かせません。ただでさえわかりにくい概念であるため、できるだけ難しい言葉を避けつつも、論理的に有用性を伝えていきましょう。データドリブンにより、「どのような課題を解決できるのか・それによりどんな利益がもたらされるのか」を伝えれば、イメージしてもらいやすくなるかもしれません。

データに強いリーダーの育成

専門的なスキルを有する人材の確保は必須ですが、それとは別に現場を指揮するリーダーも必要です。導入したばかりの時期は、現場が混乱しやすく、うまくデータの分析や活用ができないケースも珍しくありません。データに強いリーダーがいれば、このような局面も乗り切れるでしょう。現場が混乱しないよう適切に指導できるリーダーなら、安心して運用を任せられます。

逆に、データに理解がなかったり、弱かったりするリーダーでは、かえって成果を得られなくなる恐れがあるため要注意です。この場合は、ささいなミスから大きな損害につながってしまう危険も考えられます。人材配置には、細心の注意を払いましょう。

このように、データに強いリーダーの育成は非常に重要です。もし自社で育成する余裕がなければ、データ分析専門企業へのアウトソーシングを利用したり、リーダー経験のある人材を新たに採用したりするのも選択肢の1つです。

まとめ

データドリブンを経営に活用するデータドリブンビジネスなら、収益の改善や生産性向上を図れるうえ、顧客への理解も深まります。堅実なロジックに基づく意思決定もスムーズに可能となるため、業務のスピード化も実現できるでしょう。

データドリブンを成功させるには、専門的なスキルを有する人材の確保や、上層部の理解を得ること、分析サービスやツールの活用がポイントです。特にサービスやツールに関しては、自社だけで分析を行うのが難しい場合、必須といってよいでしょう。

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