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ビジネスにおいてデータ活用は重要なテーマです。技術の進歩により、高い精度のデータ分析が可能なためです。そのような中、「データドリブン」というビジネス用語を聞く機会も増えているでしょう。
しかし、「今さら意味を聞けない」と思っている方もいらっしゃるのではないでしょうか。
そこで、本記事ではデータドリブンの意味や注目される理由、メリット、手順をわかりやすく解説します。
Contents
データドリブンとは
データドリブン（Data Driven）とは、様々な種類のデータを収集し、それらのデータを分析した結果を意思決定や課題解決に役立てることです。簡単に言うと、「感覚」や「経験」を重視するのではなく、「事実」や「数字」に基づいてビジネスを進めるという考え方です。
例えば、企業が売上や顧客データを収集・分析し、それを基に新たな商品戦略やマーケティング計画を立てるといった使い方があります。使用する場面によって、データドリブン経営やデータドリブンマーケティングと呼ばれることもあります。
データドリブン経営
データドリブン経営とは、企業がデータを基に経営判断を行う手法です。例えば、売上データや顧客の購買行動、Webサイトのアクセス解析などを収集し、それらのデータを分析して経営判断の参考にすることが挙げられます。
データドリブンマーケティング
データドリブンマーケティングは、顧客や市場に関するデータを基に、マーケティング戦略を立てる手法です。データを活用することで、どの顧客層がどの商品に興味を持っているのか、どの広告が効果的かなどを把握し、マーケティングの精度を高められます。
データドリブンが注目される理由
国がDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進している中、データドリブンの考え方を取り入れる企業が増えています。ここでは、なぜデータドリブンが注目されているのかについて、3つの理由を紹介します。※DXとは、デジタル技術を活用して既存のビジネスモデルを変革することです。
顧客行動の多様化・複雑化
データドリブンが注目される1つ目の理由は、顧客行動の多様化・複雑化です。顧客のライフスタイルが多様化し、インターネットで最新の情報を得やすくなったことで、無数の選択肢があるためです。このような場合、データドリブンの手法を用いることで、顧客の行動の変化を捉えやすくなります。
データ分析技術の進歩
データドリブンが注目される2つ目は、データ分析技術が進歩したためです。例えば、AI分析の技術が進歩したことで、これまで時間がかかっていた処理も瞬時にできるようになりました。そして、以前は難しかった高精度な予測もしやすくなっています。
ビッグデータの活用
データドリブンが注目される3つ目は、ビッグデータを活用できることです。ツールの登場などにより、企業は様々なデータを収集しやすくなっていますが、どのように活用するのかが課題になりがちでした。データドリブンは、様々なデータを有効活用できるとして注目されています。
データドリブンのメリット
企業がデータドリブンを導入することで、得られるメリットは以下の3つです。
- 意思決定の精度が向上する
- 売上・利益率が向上する
- 顧客理解が深まる
この章では、3つのメリットについて詳しく解説します。
メリット① 意思決定の精度が向上する
1つ目のデータドリブンのメリットは、意思決定の精度が向上することです。なぜなら、様々なデータを基にしているため、リスクが低くて成功率の高い判断を決定しやすくなるからです。そのため、「感覚」や「経験」に頼った意思決定をしている企業は、データドリブンを導入することで精度の改善が期待できます。
メリット② 売上・利益率が向上する
2つ目のメリットは、売上・利益率が向上することです。データドリブンを導入した企業は、データに基づいた意思決定を行うことになります。すると、精度の高い経営戦略やマーケティング施策の立案につながり、成功する確率が上昇して売上や利益率の向上が期待できるためです。
メリット③ 顧客理解が深まる
3つ目のメリットは顧客データを分析することで、顧客理解が深まることです。様々なデータから顧客のニーズや嗜好を深掘りすることで、よりパーソナライズされたサービスや商品を提供できるようになります。
データドリブンで成功するためのポイント
データドリブンで成功するには、ポイントを押さえた上で導入することが重要です。そこで、この章では成功するための2つのポイントを紹介します。
データ分析に精通した人材の確保
1つ目のポイントは、データサイエンティストやデータアナリストなど、データ分析に精通した人材を確保することです。データドリブンで成功するには、企業の課題や目的に対して必要なデータを収集し、適切に分析をする必要があります。そのためには、専門的な知識を有する人材が不可欠です。
適切なツールの導入
2つ目のポイントは、適切なツールを導入することです。データドリブンでは、正確なデータ分析を行うために、ツールの利用が欠かせません。しかし、一言でツールと言っても様々な種類があります。
データドリブンに役立つツール例
| 種類 | 内容 |
| DMP | インターネット上に蓄積された情報データを管理するためのプラットフォーム |
| Web解析ツール | Webサイトの訪問者数や流入経路などを確認できるツール |
| BIツール | 企業が保有するデータを集約・分析して、経営判断に活用するためのツール |
| MAツール | マーケティング活動の可視化や、自動化に役立つツール |
| CRMツール | 顧客に関係するデータを管理するためのツール |
| POSシステム | 店舗の売上や在庫を管理するためのシステム |
このような複数の種類の中から、自社の課題や目的に適したツールを選択する必要があります。
データドリブンの手順
データドリブンを効果的に実施するには、適切な手順が不可欠です。ここではデータ収集からアクションまでの4つの手順を詳しく解説します。
ステップ① データ収集
まずは、データドリブンを実施するのに必要なデータの収集です。ただし、店舗の売上データや顧客情報などを収集する仕組みがない場合は、POSシステムやCRMツールの導入などにより、データを収集する仕組みから構築する必要があります。
ステップ② データの可視化
次に、ツールを利用してデータを可視化します。なぜツールを利用するのかと言えば、ビッグデータを取り扱う際は、自動で可視化しないと膨大な作業量が発生するためです。
ステップ③ データの分析
3番目の手順はデータの分析です。可視化したデータを分析して意思決定を導き出します。
ステップ④ 意思決定・アクションプラン
最後に、導き出した意思決定から、次にすべき具体的なアクションプランを策定して実行に移します。アクションプランの実施後は、効果を測定し、不十分であればPDCAを回して精度を高めましょう。
データドリブンでビジネスを加速させよう
現代のビジネスにおいて、データを収集して活用することは、ビジネスの精度を高めるためにも、顧客満足度を高めるためにも重要です。まだ「感覚」や「経験」に頼った意思決定を行っているのであれば、この機会にデータドリブンを導入してみてはいかがでしょうか。データを基にすることで、新規事業のアイデアや事業拡大のヒントを得られるかもしれません。