ビッグデータの取得が容易になり、それを活用するためのさまざまなITツールも充実してきている現在、データに基づいた経営手法「データドリブン経営」の有用性はますます高まっています。そこで本記事では、データドリブンの基本的な意味や、データ分析が企業の成長にもたらすメリットなどについて解説していきます。

データドリブンとは？

データドリブンとは多種多様なデータを収集・分析し、それを意思決定に活用することを意味します。ビジネスにおいてデータドリブンはマーケティングや経営戦略の策定をはじめ、さまざまな場面で効力を発揮します。

現代はIT技術が高度に発展し、企業はさまざまな方法で膨大なデータを取得できるようになりました。また、AI（人工知能）やBIツールなどに代表される、データを管理・分析・活用するために役立つITソリューションも充実しています。企業はこれらのデータ・ツールをフル活用することで、客観的なデータに基づいた意思決定を行い、自社ビジネスの成功に役立てることが可能です。

データドリブンの必要性：企業をどう成長させるのか？

データドリブンが現在重要視されている社会的背景としては、デジタル技術の普及と併せて、消費者行動の多様化・複雑化が進行していることが挙げられます。現代の消費者はインターネットを利用して自ら情報収集し、多様な選択肢を持って購買活動をできるようになりました。
こうした状況で顧客に自社の商品・サービスを力強く訴求するには、顧客ニーズの正確な把握をはじめとする効果的なマーケティング施策の実行が不可欠です。

前項でも述べた通り、データドリブンはとりわけマーケティング活動と親和性の高いビジネス手法です。場当たり的なマーケティング施策の実行は資金的にも人材的にも時間的にも企業の貴重なリソースを浪費してしまいます。

市場動向データをはじめ、市場を構成する消費者個々の価値観や行動原理を示すデータを可能な限り収集し、顧客理解を深めることでマーケティング施策の精度や実効性を高めることができるのです。「顧客がどのような商品・サービスを求めているのか」という市場需要を、他社に先駆けて察知し、そのニーズへの対応策を適切に市場へ返すことで、自社ビジネスに計り知れない効果がもたらされるでしょう。

データドリブンを行う3つのステップ

データドリブンを実際に行なうには、「データの収集」「データの分析」「アクションの実行」の3つのステップを踏む必要があります。以下では、それぞれのステップのポイントについて解説していきます。

１．データの収集・見える化

データドリブンを実施するには、当然ながら基となるデータがなければ始まりません。それゆえ、データドリブンを実行するためのファーストステップは「マーケティングで活かせるデータを収集すること」です。

収集するデータの種類は実に多様です。例えば「顧客の購入履歴」「購入に至るまでの経緯」「利用満足度」「リピート率」をはじめ、「Webサイト内での閲覧・離脱率」や「SNSへの投稿」などもマーケティングにおいては有用なデータになりえます。このように、マーケティングに活用できるデータはさまざまなものがありますが、だからこそ「最終的にどのような情報が得たいのか」という分析後のゴールイメージを持って収集することが重要です。

収集したデータは、その後の活用も見据えて統一的なプラットフォームに保存するのがおすすめです。例えば大量のデータが、部署ごとに、あるいは担当者ごとに、異なった形式・プラットフォームで乱立してしまっている状況を想定してみてください。これでは、それらデータを効果的に分析・活用していくのは困難でしょう。また収集したデータは、分析に適した形に加工し、「見える化」しておくことも必要です。

２．データの分析

データの収集・整理が終わったら、今度はそのデータの中に隠れている価値ある意味や、法則性を抽出できるように分析していきます。

データ分析を行う上でのコツは「明確な目的を持って、それを成し遂げるための分析を行うこと」です。つまり、分析すること自体が目的化してしまっているような状態に陥らず、あくまでも次の具体的なアクションに役立つような仕方でデータ分析を行う必要があります。

データ分析を行うためには、やはりデータ解析に関する専門的な知識やスキルを持った人材が必要です。例えば、データアナリストやデータサイエンティストなどがそれにあたります。また、膨大なビッグデータの分析は、たとえ専門家といえども人力だけでは難しいので、BIツールなどデータ分析に役立つITツールの導入も欠かせません。BIツールを使えば、図やチャートなどでデータ分析の結果や、その結果が意味している事柄をわかりやすく視覚化し、理解を助けてくれます。

３．アクションプランの策定・実行

データ分析が終わったら今度はその分析結果に基づいて、具体的なアクションプランに落とし込んでいきます。アクションプランを作成する際にも、データの分析結果とそれに相応するアクションとの影響関係を考慮する必要があります。データアナリストなどのIT人材は、ここでも大きな役割を果たすでしょう。

アクションプランの作成が終わったらいよいよ実行です。このとき、経営層のデータ活用に対する理解がプロジェクトの成否を分けます。たとえ現場の人間が、データに基づいた実用的な施策を策定したとしても、経営層にその価値を理解してもらえなければ施策を実行へ移すことは難しいでしょう。その意味では、データドリブン経営を実現させるためには、上層部も含んだ全社的なデータ活用に関するリテラシーを高めていくことが重要です。

データドリブンに必要なスキル

データドリブンを実現するには、それを運用する人間にいくつかのスキルも要求されます。以下では、「データ分析能力」「ロジカルシンキング」「ITリテラシー」の3つに分けて、データドリブンに必要なスキルについて解説します。

データ分析能力

データドリブンに基づいてデータを分析するには、相応の知識が必要であり、「データアナリスト」や「データサイエンティスト」などのIT人材を確保する必要があります。とはいえ、高度な専門スキルを持ったIT人材は社会全体で不足しており、希望通りの人材確保はなかなか難しいかもしれません。もし自社の人材だけだとデータドリブンが難しい場合は、専門業者にアウトソーシングすることも検討しましょう。

ロジカルシンキング

ロジカルシンキングとは筋道を立てて論理的に思考することです。論理的思考者は、現象や反応、フィードバックを観察・分析し、それに基づいて結論を導き出します。ロジカルシンキングを身に付けるためには、直感を基に行動したり戦略を立てたりしてはいけません。
論理的思考を取るには、データの因果関係や、データ間がどうつながっているのか、「なぜそうなるのか」という問いを重ねて前提条件を明確にし、可能な限りバイアスを排除する必要があります。データ分析の場面に限らず、ロジカルシンキングはビジネスのさまざまな場面で必要な資質です。

ITリテラシー

ITリテラシーとは、簡単に言えば、IT技術を使いこなすための基本的なスキルや知識、あるいは情報セキュリティなどに対する意識の高さなどを指した言葉です。データドリブンにおいて、企業はさまざまなデータを収集し扱います。
その際、担当の従業員は顧客の個人情報など、扱いに配慮が必要なデータに接することもあるかもしれません。それゆえ、全社的にデータドリブンを実施する際には、全従業員に対して改めてデータの扱いについて配慮を求めるなどして、ITリテラシーを高める必要があります。

データドリブンに役立つツール

ビッグデータを活用し、効率的にデータドリブンを推進するためには、ITツールの活用が不可欠です。そこで以下ではデータドリブンに役立つ主なツールを紹介していきます。

DMP（データマネージメントプラットフォーム）

企業が収集した顧客データや、インターネット上のログなどを分析し、活用するためのプラットフォームです。データを広告配信プラットフォームや、CRMツールなどで使用できるよう統合・変換することが可能です。
以下で紹介するツールを使用し、データドブリン経営を行うための司令塔のような役割を果たすツールです。言い換えれば、前述した「データドブリンを行う3ステップ」の「見える化」の部分を特に担当するツールです。

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）

CDPは顧客データを収集・集約・蓄積するプラットフォームです。CDPを導入することでサイロ化されたデータを集約することが可能で、これによって、より詳細なデータ分析の実現へつながります。CDPはプライベートDMPと類似した役割を持つITツールですが、どちらかといえばプライベートDMPのほうがより広義な意味を持ちます。

BI（ビジネスインテリジェンス）

BIは基本的に、膨大な情報を活用して、経営方針やマーケティング戦略に役立てるためのツールです。BIはデータを分析し、それをレポート、グラフ、チャートなどの視覚的にわかりやすい形で出力することができます。

CRM（カスタマーリレーションシップマネージメント）

CRMは日本語にすると「顧客管理システム」と訳されます。その名の通り、CRMは顧客関係の情報を管理するためのツールで、例えば各顧客について、「氏名・連絡先」などの基本的な個人情報のほか、「購買履歴・カスタマーサポートへの問い合わせ履歴」など、さまざまなデータを集積できます。CRMを活用することで企業は優良顧客への効果的なアプローチが可能になるでしょう。

MA（マーケティングオートメーション）

MAはマーケティング業務を自動化し、効率的に運用するために役立つツールです。MAにはリード管理やスコアリング、キャンペーン管理などの機能があります。また、MAを使えば顧客へのメール配信やSNSなどへのメッセージの投稿も自動化できます。

Web（アクセス）解析ツール

Web解析ツールは、自社のWebサイトへのアクセス履歴やユーザー行動などについて、多様な情報を解析するツールです。このツールを使えば、「PV数・UU数」はもちろん、直帰率や、サイト内における各ユーザーの行動データまで、細かく見える化しつつ分析できます。

まとめ

本記事では、データを収集・分析し経営上の意思決定に活用する手法、「データドリブン」について解説しました。顧客活動が複雑化した現在、ビッグデータを活用したデータドリブンへの取り組みはますます重要になってきています。データドリブンを実現するにはデータの収集やITツールの導入のほか、データ分析に長けたIT人材の確保が重要です。
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