データドリブン経営とは、さまざまなデータをビジネスの意思決定に役立てる経営手法です。AIをはじめとするIT技術が発展したいま、企業はかつてないほどデータをビジネスに活かせるようになっています。そこで本記事ではデータドリブン経営の意味や、データドリブンに役立つITツールについて紹介します。

データ活用を阻む要因から理解する
データ活用に失敗しないためのポイント

データを活用しても様々な阻害要因によって成果に結びつかない企業が多いのが現状です。本資料では、そんなデータ活用に失敗しないためのポイントをご紹介します。

データ分析を経営に活かすデータドリブン経営とは

データドリブン経営とは直感や経験、勘などではなく、「客観的なデータに基づいてビジネスにおける経営戦略の策定や意思決定をする経営手法」です。データ駆動型経営と呼ばれる場合もあります。データドリブン経営を実現するには、ビジネスプランに合ったデータの収集・分析・蓄積を意識し、それを継続的に行っていく必要があります。

データドリブン経営はなぜ必要？

現代の企業社会においてデータドリブン経営の重要性が増しているのには、いくつかの理由が挙げられます。

第一に挙げられるのは、インターネットを代表とするICT技術の普及によって消費者行動が多様化、ないしは複雑化したことです。インターネットが普及する前、消費者が得られる情報量や消費活動の自由度は限定的なものでした。買い物は実店舗に行ってするものであり、商品選択の幅も、基本的に店舗で陳列しているものに限られていたのです。こうした過去の消費活動は現在と比べて遥かに単純で、企業は顧客の行動を比較的コントロールしやすかったと言えるでしょう。

しかし現代においては企業も消費者も市場も、オフラインとオンラインを行き来しながら購買行動をするようになっています。消費者は口コミサイトやSNSなどを通してさまざまな情報を取得し、時間や場所に縛られず、多くの選択肢の中から自分のニーズに適した商品を選べるようになりました。それゆえ現代の企業は、なるべく顧客のニーズに合致した商品を提供できるように正確な需要予測を行ったり、さまざまなラインナップを取りそろえたりする必要が生じています。

もちろん、デジタル技術の普及は消費者だけではなく企業側にも恩恵を与えるものです。ICT技術の発展に伴い、企業はさまざまな種類の膨大なデータ（ビッグデータ）を、比較的簡単に取得・保管することが可能になりました。そうしたビッグデータをすべて人間の手で管理・分析・活用するのは困難ですが、現在はそれらの業務に役立つAIやBIツールも次々登場しています。

ビジネスにおける情報の重要性はいうまでもないでしょう。先に述べたように、現代の消費者行動は過去と比べて遥かに多様化しています。しかし一方で「多くの顧客がどんなニーズを持っているのか」がわかれば、それにコミットした商品を提供することで、効率的に業績を伸ばせます。
企業はデータやITツールを活用することで、顧客の隠れた購買傾向を読み取ったり、今後の市場動向を予測したり、新たなビジネスのヒントを得たりすることができるのです。現代のビジネスにおいて「データドリブン」という経営手法が注目を集めているのは、まさにこうした社会的背景あるいは技術的背景を反映してのことです。

データドリブン経営の現状

上記のように、データドリブンの思考に基づいた経営は、現代社会において非常に重要性を増しています。しかし、日本の企業はほかの先進国と比べて、IT活用やデータ利活用に関して遅れを取っているのが現状です。例えば2019年にガートナージャパン株式会社が発表した調査結果によれば、全社的にデータを利活用している企業は全体の20%、データを活かしてビジネス成果を十分に得ていると認識している企業は全体のわずか3%にすぎないことが明らかにされています。
https://www.gartner.co.jp/ja/newsroom/press-releases/pr-20190527

データドリブンが進んでいない企業の特徴としては、社内共通指標の欠如やデータ分析基盤のサイロ化などが障害となっている可能性も挙げられるでしょう。

まず社内共通指標の欠如とは、「社内でデータ活用の仕方やデータ解釈の統一化ができていないこと」を意味します。これは組織の縦割り構造も悪影響を与えているのです。例えば、開発部門とマーケティング部門で別々のデータソースを使って顧客ニーズを調べていたり、別の手法や解釈でデータ分析をしたりしていることが代表的なケースとして挙げられます。

また、データ分析基盤のサイロ化とは、「部門ごとに分析ツールやデータベースが乱立しており、互いに連携できていないこと」を意味します。データ分析基盤のサイロ化が起こっている企業においては、例えば散在するデータの管理運用が酷く煩雑になってしまったり、部署ごとに似たような分析を異なるツールを使って実行したりしているなど、企業全体で見ると非合理な状態が生じやすくなってしまいます。

社内共通指標の欠如にしてもデータ分析基盤のサイロ化にしても、共通の問題としてあるのは、「部署横断的なデータ活用」つまり「全社的なデータ活用」ができていないことです。このような状況では、いくらデータ活用をしようとしたとしても、社としての足並みがちぐはぐになってしまい、十分な成果を生めません。

データドリブン経営を成功させるには

上記のように、国内でデータドリブン経営を十分に実践できている企業はまだまだ少ないのが現状です。それではデータドリブン経営を成功させるにはどのようなことに取り組めばいいのでしょうか。以下ではそのポイントについて解説していきます。

データドリブンの重要性を社内で共有する

データドリブンを成功させるための第一の鍵は、データドリブンの重要性を社内で共有することです。データドリブンを全社的に浸透させるには、データの利活用の仕方やその意義についてしっかり社内で共有し、現場の従業員にも丁寧に説明しなければなりません。
また前項でも解説したように、部署間でばらばらなデータ利活用を防止する必要があります。部署横断的にデータドリブンを実行できるように意思統一し、事前に導入計画を策定したリ、試験運用をしたりしておきましょう。

データ活用ができる環境を整備する

データドリブンを成功させるためには、それに必要な環境整備も大切です。まず欠かせないのは、データに強い人材を確保することでしょう。たとえAIなどを利用してデータ分析を行う企業においても、そのAIに学習させて実務レベルで整備していくためには、IT人材の存在は欠かせません。また、DMPやBIツールなど、適切なツールを導入することも必要です。企業が保有するデータ量はもはや人間の力では扱いきれるものではなく、データ管理やデータ分析に適したITツールの活用は必須です。

データドリブンに役立つ7つのツール

前項でも解説した通り、データドリブンを成功させるにはITツールの活用が欠かせません。そこで以下では、データドリブンに役立つ7つのツールについて簡単に紹介していきます。

DMP（データマネージメントプラットフォーム）

DMPは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て活用するためのプラットフォームです。DMPではデータの統合や変換・指示などができます。DMPは主にデジタル広告やメール配信などのオンラインマーケティングを支援するためのツールです。DMPは自社で蓄積しているデータを扱うプライベートDMPと、ほかの企業から提供されるデータを扱うパブリックDMPの2種類に分類されます。

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は日々の業務や顧客対応で蓄積された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ではデータの分析やレポート出力、帳票のカスタマイズなどができます。BIはデータの分析結果をチャートやグラフなどわかりやすい形で示すことにも優れており、データ活用の場面で非常に役立ちます。

CRM（カスタマーリレーションシップマネージメント）

CRMは顧客管理システムのことです。CRMには顧客の連絡先をはじめ、「取引実績・問い合わせ内容・担当者情報」など、自社と顧客の関係に関するあらゆる情報を集約することができます。このCRMを活用することによって効果的な顧客対応が可能になり、優良顧客との安定的関係の構築が期待できます。

SFA（セールスフォースオートメーション）

SFAは営業プロセスや営業の進捗状況をチーム全体で管理し、効率化を図るためのツールです。CRMは主に既存顧客の情報管理を行うに対し、SFAは主に新規顧客の開拓に焦点をあてて機能します。SFAには案件管理や活動管理などの機能が搭載されており、営業活動の一つひとつを見える化できるのです。

MA（マーケティングオートメーション）

MAはマーケティングプロセスを自動化するツールです。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。MAを活用すれば、メールやWebサイト、あるいはSNSなどの各プラットフォームにおいて、自動化されたメッセージを顧客に送信することも可能です。

Web（アクセス）解析ツール

Web解析ツールは自社のWebサイト上でのユーザーの行動や、検索結果で示される自社サイトの位置などを可視化するツールです。Web解析ツールを使えば自社のWebサイトの訪問者数や各ユーザーの行動データを細かく集計・分析できます。

まとめ

データドリブン経営とはデータを利活用してビジネスに活かす経営手法です。顧客活動の多様化・複雑化が進んでいる現在、顧客ニーズや市場動向を正確に把握し、有効な経営戦略を実施していくためにはデータの利活用が欠かせません。
とはいえ、データドリブンにはIT人材の確保をはじめとした環境整備が必須であり、日本においてはまだ十分な成果を挙げることができていない企業も多いのが現状です。

ITコミュニケーションズでは社内の専属データアナリストが中心となり、企業のデータ分析・活用を支援するWeb解析サービスを提供しています。データドリブン経営の効果的運用を実現するために、ぜひ一度ご相談ください。