データドリブンとは|メリットや注意点・基本の手順・成功事例を解説

データドリブンとは|3Kとの違いや実施の手順・ポイントも

購買行動の複雑化や、社会情勢・市場環境の変化が著しい昨今では、以前のように勘や経験に頼る意思決定は難しいのが実情です。目まぐるしい変化が多い社会に対応する方法として、ビッグデータを分析し、その結果を元に行動や戦略を立てる「データドリブン」が注目を集めています。

今回は、データドリブンの概要と必要性、企業に取り入れる3つのメリット、基本的な方法とポイントを解説します。データを活用して迅速な意思決定や業務の効率化を目指している企業の経営者、上層部、セールス・マーケティング責任者の方は、ぜひ当記事を参考にデータドリブンの理解を深め、事業に取り入れてみてください。

1. データドリブンとは?

データドリブン(Data Driven)とは、売上データや顧客データなど、企業が蓄積するビッグデータを元に判断する業務プロセスの総称です。3K(勘・経験・気合)とは異なりデータを元にするため、精度が高まる上に仕事の属人化を防ぐ役割もあります。

データドリブンを活用した業務は、「データドリブン経営」や「データドリブンマーケティング」などと呼ばれ、業務の意思決定やマーケティング活動、課題解決などに役立ちます。

1-1. データドリブンが必要と言われる理由

データに基づく意思決定は以前から行われてきました。近年、データドリブンの必要性が増していることには、以下の3つの理由があります。

・デジタルマーケティングやビッグデータが発展した

実店舗の売上データだけでなく、ECサイトの行動履歴なども活用したデジタルマーケティング技術の発展により、ビッグデータの収集が容易になりました。

収集したデータはそのまま蓄積するのではなく、加工し可視化することで、経営診断の材料として利用する動きが加速しています。

・顧客行動が複雑化した

従来、商品やサービスを利用する際は、店舗で購入したり、商談により決定したりすることがほとんどでした。しかし、現在はオンライン環境の発達により、個人・企業を問わず、多くの顧客がオフラインとオンラインを行き来した後、購買行動を決定する流れが主流となっています。

消費者行動が複雑化した結果、「良いものを作れば売れる」時代は過去のものとなりました。そのため、勘ではなくデータに基づく判断が必要です。

・企業のIT環境が進んだ

クラウド型顧客管理ツールや販売管理システムなどの普及により、企業活動のIT化は急速に進んでいます。

また、クラウドサービスのように、導入や利用が容易で、誰でも簡単にデータ加工ができる仕組みも発展したため、情報を分かりやすく共有することが可能となりました。企業のIT環境の発達も、データドリブンが必要な理由です。

1-2. データドリブンと関わり深い言葉

データドリブンと関わり深い言葉には「データドリブン経営」と「データドリブンマーケティング」があります。

・データドリブン経営

データドリブン経営とは、企業に蓄積されたデータを分析して戦略・方針を決める経営手法です。経営者の勘やノウハウに頼るのではなく、データという明確な指標にもとづいて経営判断を下します。

経営経験が少ない経営者であっても、データに裏付けされた論理的な経営判断を行える点がデータドリブン経営の特徴です。

・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とは、企業が収集したさまざまな顧客データを活用し、マーケティング戦略の決定や顧客アプローチを検討するマーケティング方法です。

従来のマーケティングでは、熟練のマーケティング担当者による経験や勘に頼った判断が一般的に行われていました。データドリブンマーケティングを導入することで、効果測定と改善が可能なマーケティングを行えるほか、業務の属人化防止にもつながります。

どちらもデータドリブンの考え方にもとづく手法であり、近年注目を集めています。

2. データドリブンのメリット3つ

企業がデータドリブンを導入すれば勘に頼ることがなくなるため、プロセスの属人化を防ぎ、スピーディーで精度の高い意思決定が可能となります。また、データベースのため顧客ニーズが正確に理解でき、効率的な業務改善が可能となるため、生産性の向上と売上の改善も期待できるでしょう。

ここでは、データドリブンの主なメリットについて解説します。

2-1. 生産性の向上につながる

データドリブンでは蓄積したデータを可視化できるため、業務改善に役立ちます。生産性の低い部門にも気合による解決ではなく、データに基づいた具体的な改善方法を提示できれば、業務効率の向上が期待できるでしょう。

また、問い合わせに対するQ&Aのように、データを蓄積すればAIによる自動化も進めやすいため、人的リソースを必要な部分に集約可能です。ゆくゆくは売上の増加や収益率の向上にもつながります。

2-2. 顧客ニーズを理解できる

購買データなど企業の蓄積するビッグデータを利用することから、経験に頼るだけでは把握しきれない、複雑化した顧客ニーズの理解も可能です。

顧客ニーズが分かれば、属性やターゲット別により適した商品を開発したり、個々に合わせてサービスをカスタマイズしたりすることも可能となります。また、広告運用においても顧客に刺さる表現が確認でき、より効果的な宣伝につながるでしょう。

2-3. データに基づきスピーディーに意思決定ができる

市場が複雑化すれば、長年の勘や経験が役立たないケースも増えていきます。現状の変化を見誤ったり、意思決定が遅れたりすれば、経営に大きな影響を与えかねません。

データドリブンを取り入れることで、データに基づき市場変化を客観的に把握ができるため、スピーディーで精度の高い意思決定が可能です。データの活用により意思決定の工程を標準化できれば、管理職の変更などがあった際も柔軟に対応できるでしょう。

3. データドリブンのデメリット・注意点

データドリブンには多くのメリットがあるものの、導入を進めるにあたってはデメリットや注意点もあります。

データドリブンの導入を検討する企業は、以下で紹介するデメリットなどについても把握しておきましょう。

3-1. データを扱うスキルが必要になる

データドリブンを実現するためには、下記のような「データを扱うスキル」が必要になります。

  • 業務からデータを抽出し、収集するスキル
  • 収集したデータをもとに分析するスキル
  • 分析結果から仮説を立て、検証するスキル

今までデータをあまり活用していなかった企業では、社内の人材にデータを扱うスキルが備わっていないケースが多いでしょう。データを扱うスキルを身につけるにはデータ活用やITについての教育が必要であり、教育コストが発生します。

さらに、既存の業務プロセスにデータドリブンを取り入れようとしても、社員が慣れるのには時間がかかります。新しい業務プロセスが定着するまでは売上が落ちる可能性もある点に注意してください。

3-2. データを分析できる人材が必要になる

データドリブンには、蓄積したデータを業務で活用できる形へと整理できる「データを分析できる人材」が必要です。

データを分析できる人材の具体例としては、データ分析の専門職である「データサイエンティスト」が挙げられます。

データサイエンティストとは、ビッグデータ・業務データなどの分析に特化した職業です。データ収集から仮説立案・データ分析・仮説検証、得られた結果のレポートまでを行い、企業の意思決定をサポートする判断材料を提供します。

データサイエンティストなどの専門家がいればデータドリブンを実現しやすいものの、データを分析できる人材は貴重で、確保が難しい実情があります。企業は社内教育で人材を育成したり、外部委託を選択したりするなど、多角的な解決策を検討する必要があるでしょう。

3-3. データを分析するツールが必要になる

データドリブンはデータを分析するツールや、データ収集・蓄積などができるインフラの整備が必要です。ツール・インフラといった技術の導入には初期費用やランニングコストがかかり、企業にとって経営上の負担となります。

また、ツール・インフラを実際に使用する現場では、業務フローの変更や操作方法の学習も実施します。現場に多くの負担がかかり、一時的ではあるものの業務効率が低下する可能性もあるでしょう。

企業がデータを分析するツールを導入する際は、必要な機能を搭載していることはもちろん、費用対効果や操作性のよさも考慮しなければなりません。導入したツールが自社に合っていない場合は、データ分析に十分活用できず失敗するリスクがあります。

3-4. データを活用する企業文化が必要になる

データドリブンは、分析できる人材やツールの確保だけでなく、データを活用する企業文化もなければ成功しません。データよりも勘や経験を優先したり、データにもとづいて速やかに行動ができなかったりする企業文化では、データの十分な活用ができないためです。

データを活用する企業文化を形成するには、全社的に「データにもとづいて行動する」という意識を持てるよう、社内の意識改革を進める必要があります。

社内の意識改革は動機付けが大切です。データ活用が業務にどのように役立つかを社員に理解させることにより、現場での積極的なデータ活用が進み、データ活用が企業文化として根付くようになります。

4. データドリブンの基本的な方法

データドリブンはデータに基づき判断・実行するプロセスのため、達成したい目標や目的が不明確では、効果のある施策を打ち出せません。それぞれの段階に具体的なKPIを設定するなどして目標を明確にしてから進めましょう。

以下ではデータドリブンの実施手順とポイントを紹介します。

4-1. 【STEP1】データを収集・精査・統合する

データドリブンを行う際には、ベースとなるデータの収集が必要です。自社に目的に叶うデータの収集方法がない場合は、POSシステムや顧客管理システムなどを導入するところからスタートします。

なお、どのようなデータを収集すべきかは達成したい目的により異なるため、一概には断言できません。

既にビッグデータが集まっているのであれば、必要なものを選定した上で統合します。部門ごとにデータ管理ベースが異なるなど社内に分散されている場合は、データ管理システムを導入し一元管理してもよいでしょう。

4-2. 【STEP2】収集したデータを可視化する

データを収集してもローデータのままでは業務改善に活用できません。データは加工し「みえる化」する必要があります。すべて手作業で加工していては時間がかかるため、BIツールやWEB解析ツール、CDPなどを活用して効率的に集計や分析を行いましょう。

データを可視化する際も、目的の達成に必要なデータかどうかを念頭におき、分かりやすく加工する必要があります。

4-3. 【STEP3】データを分析・解析して戦略を立てる

可視化したデータを元に、問題点を発見し、改善方法を模索するフェーズです。分析ではデータアナリストのように高いスキルが必要となるケースが多いため、社内に適切な人材がいなければ専門のコンサルタントに依頼してもよいでしょう。

さまざまな角度からの解析も必要となるため、市場調査部門やマーケティング部門などから、経験豊富な担当者を交えて意見交換をしたほうが賢明です。専門家や担当者と意見交換をした後、課題に則したアクションプランを計画し実行します。

4-4. 【STEP4】アクションを実行する

アクションプランを策定した後は、実行し業務改善を行います。データドリブンで分析し立案した戦略は一度対応すれば終わりではなく、実施後はPDCAを回し、より精度の高い改善を続けることが重要です。

なお、アクションプランを実行する際は、実現可能性もあらかじめ検討しましょう。効果的な戦略でも、予算的に厳しければ実行できない恐れがあるためです。

また、企業によってはデータを基準とした判断が上層部に受け入れられない可能性も否めません。データドリブンを行う際は、一部門だけでなく企業全体で計画する、もしくは、影響力のある人物を事前に配置するようにしましょう。

5. データドリブンを実践して成功した企業の事例

データドリブンは大手企業を中心に導入されていて、データの活用によって経営改善や課題解決に成功した事例も数多く存在します。

以下ではデータドリブンを実践して成功した企業の事例を3つ紹介し、それぞれの事例でどのような効果があったかも説明します。

5-1. ユー・エス・ジェイ

国内屈指のテーマパーク企業として知られるユー・エス・ジェイは、2014年頃からデータ収集にかかわる改革を実施し、データドリブンな戦略・企画を推し進めています。

ユー・エス・ジェイが運営するテーマパークには毎日多くのユーザーが来園するものの、データの分析・活用ができていないという課題がありました。チケット販売や物販はオフラインの情報しか手に入らず、園内でのユーザー行動も掴めなかったためです。

ユー・エス・ジェイが実施した改革は、「チケットECストアの改修」「スマートゲートの設置」「GPSなどを利用したユーザー行動の収集」などです。属性や購買行動などのユーザー情報を積極的に収集できる体制を整えることで、データの分析・活用ができるようになりました。結果として、ユーザーが満足できる体験の提供につながっています。

5-2. ヤマト運輸

大手配送会社であるヤマト運輸は、2021年からデジタル分野への投資と新・デジタル組織の立ち上げを行い、データドリブン経営への取り組みを進めています。ヤマト運輸がデータドリブンに取り組む理由は、EC市場の拡大などを背景として、従来の意思決定・オペレーションからの転換が必要となったためです。

主な取り組みとしてはデータ基盤の「Yamato Digital Platform(YDP)」を構築し、ヤマト運輸が扱う膨大なデータの処理・分析を行っています。YDPによってデータが活用できるようになり、荷物の配送状況の可視化や社員・トラック手配の効率化といった成果を実現しました。

データにもとづく3か月先の業務量予測をもとに経営資源の最適配置も行えるようになり、顧客体験価値の向上もできています。

5-3. 旭化成

大手総合化学メーカーの旭化成はDX推進の一環として、2022年にデータマネジメント基盤「DEEP」の運用を開始しました。DEEPはグループ内で蓄積されたデータの活用を目的としていて、すでに自動車関連事業の販売データ集約といった成果を出しています。

旭化成はグループ全体でデータドリブンな企業文化を形成している点が特徴です。旭化成のコア事業であるマテリアル領域では、クラウドベースのプラットフォームやBIツールを導入し、複雑なサプライチェーンの損益把握に成功しました。

また、グループ会社の旭化成ファーマではデータドリブンマーケティングを実施し、投資効果の高い製品開発につなげています。

6. データドリブンに役立つ主なツール7つ

データドリブンを実現するには、データの収集・分析・活用ができる専用のシステムやツールの導入が欠かせません。

最後に、データドリブンに役立つ主なツール7つと、それぞれの役割を持てるMicrosoft製品を紹介します。

なお、SYSCOM GLOBAL SOLUTIONSでは、ソリューションの提供だけでなく、サポートまで一貫したサービスの提供が可能です。診断から実行計画案策定まで対応していますので、データドリブン経営を検討している際は、ぜひお問い合わせください。

Microsoft Power Platform 導入サービス

6-1. DMP

DMP(データマネジメントプラットフォーム)とは、インターネット上のビッグデータを一元管理できるプラットフォームです。

企業がDMPを導入することで、収集した顧客データやWebサイト上の行動履歴などを管理・分析して業務に活用できます。さまざまなチャネルから取得したデータを統合し、分析によるマーケティング支援を行ってくれる点がDMPの特徴です。

DMPには大きく分けて「オープンDMP」と「プライベートDMP」の2種類があります。第三者機関が提供する外部データを活用したい方はオープンDMP、自社で蓄積したデータの分析を主に行いたい方はプライベートDMPがおすすめです。

DMPの代表的なツールとしてはデータ統合基盤の「Microsoft Fabric」があります。Microsoft Fabricにはさまざまなコンポーネントが含まれていて、データの収集から保存・処理・管理、分析までを1つのサービス上で完結可能です。

6-2. BI

BI(ビジネスインテリジェンス)とは、企業に蓄積されたさまざまなデータを分析・可視化するツールです。ビジネスにかかわる情報をダッシュボード・レポートなどの形式で分かりやすく提示し、意思決定や経営判断を支援することを目的としています。

大手企業はもちろん、中小企業でも部門・部署ごとにデータ管理のシステムが異なるケースは少なくありません。データが各所に分散している状態では総合的な分析が行えず、経営者や責任者の意思決定の遅れを招きます。

BIは各所に分散しているデータを収集して分析できて、迅速な意思決定をサポートしてくれるメリットがあります。

BIの代表的なツールが「Power Platform」です。Power Platformに含まれているアプリケーションの「Power BI」が、企業の保有する膨大なデータを分析し、レポートを作成して共有してくれます。

6-3. MA

MA(マーケティングオートメーション)とは、企業のマーケティング活動を自動化できるツールです。

企業のマーケティング活動では見込み顧客へのメール配信やWebサイト上でのユーザー行動の分析など、さまざまな単純作業が発生します。マーケティング活動のデータ収集・分析にかかわる単純作業を自動化し、得られたデータを活用してマーケティング施策立案を支援することがMAの基本的な目的です。

MAの導入によってマーケティング担当者が単純作業に縛られず、より重要なマーケティング施策に集中できる環境を作れます。見込み顧客の発見や育成も円滑にできるようになり、マーケティングの流れを加速できるでしょう。

MAの代表的なツールが「D365 Customer Insights」です。D365 Customer Insightsは顧客データの統合・分析・実行ができて、さまざまなデータソースから顧客データを取得して顧客プロファイルを作成します。顧客プロファイルのセグメント分析により、見込み顧客の絞り込みを簡単に行うことが可能です。

6-4. CRM

CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)とは、自社と既存顧客との関係性を一元管理し、顧客関係強化のためにデータ活用を行うツールです。

企業と顧客との関係性は一定ではなく、顧客によっては継続購入が発生したり、ニーズの変化から購入が止まったりという変化があります。企業のマーケティング担当者は各顧客との関係性を理解し、適切なアプローチをしなければなりません。

CRMの主な役割は、マーケティング担当者が抱えるさまざまな顧客関係を整理し、顧客の分析やアプローチ方法の検討に役立つ情報を提供することです。変化する顧客ニーズを抽出し、顧客対応の属人化を防止するといった役割もあります。

CRMの代表的なツールとしては「D365 Customer Service」が挙げられます。D365 Customer Serviceには顧客対応の高速化や、顧客一人ひとりに対応したニーズ抽出ができる機能があり、顧客関係の強化を図ることが可能です。

6-5. SFA

SFA(セールスフォースオートメーション)とは、営業担当者の営業活動を支援するツールです。営業担当が抱える案件情報・商談情報や営業スケジュールなどを管理し、営業活動の効率化につなげます。

また、従来の営業活動は営業担当者の経験や勘に依存しやすく、業務や顧客関係の属人化が課題となっていました。企業がSFAを導入することにより、営業情報を企業全体で管理できるようになって、営業活動の属人化も防止できます。

SFAの代表的なツールが「D365 Sales Hub」です。D365 Sales Hubは顧客管理や商談管理機能によって営業状況を管理でき、営業活動を効率化します。

さらにAIデータ分析機能で高精度な売上予測も行えるため、売上向上を目指すことも可能です。

6-6. DWH

DWH(データウェアハウス)とは、さまざまなシステムから定期的にデータを収集し、保管するためのツールです。

DWHは単にデータを保管するだけでなく、要素ごとに整理し、時系列順に揃えることでデータの活用を助けています。複数システム間で発生するデータの重複も排除できて、整合性のあるデータ保管が可能です。

また、DWHは基本的にデータの消去を行わず、長期的なデータの保管を可能としています。複数のシステムで蓄積された膨大なデータを統合し、一元的に管理した上で、BIツールとの連携によってデータの分析を行います。

Microsoft Fabric」には「Synapse Data Warehouse」というコンポーネントがあり、DWHの機能を持っています。データをDelta-Parquet形式で保管していて、他のさまざまな機能に活用することが可能です。

6-7. CDP

CDP(カスタマーデータプラットフォーム)とは、顧客データの蓄積・統合・分析を行い、各顧客に適したアプローチを支援してくれるツールです。

CDPは、企業と顧客が直接的に関わる場所で収集したファーストパーティデータに加え、第三者機関が収集したサードパーティデータも蓄積します。個人情報が含まれる自社の顧客情報と、外部の匿名情報を統合し、顧客一人ひとりを対象とした分析を行えることがCDPの魅力です。

D365 Customer Insights」はさまざまなデータソースからデータを取得できるため、CDPの機能も備えています。作成される顧客プロファイルをもとに詳細な分析を行い、受注・購買獲得につながるアプローチ方法を検討できます。

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まとめ

データドリブンとは、勘や経験に頼らず、データを元に判断を行う業務プロセスのことです。データドリブンを事業に取り入れることで情報を客観的に理解できるため、業務の効率化や迅速な意思決定に役立つでしょう。

SYSCOM GLOBAL SOLUTIONSでは、データドリブン経営に役立つソリューションの提供やITコンサルティングにも対応しています。日本国内だけでなくアメリカにも支社があるため、海外法人とやり取りのあるクライアント様も安心してご依頼ください。

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