データドリブンとは、データ分析に基づいて市場の状況や顧客のニーズなどを把握し、意思決定を行うという考え方である。

近年のデジタル技術の発展や、それに伴う顧客行動やニーズの多様化により、データドリブンは必要不可欠な考え方となっている。データドリブンは、BIやWeb解析など目的に応じてさまざまなツールが活用されており、Amazonや日清食品などの企業も活用している。データドリブンの活用は、デジタル社会における企業経営の鍵となるだろう。

データドリブンとは

データドリブンは、日本語に言い換えると「データ駆動」となる。プロジェクトや会社そのものをデータによって動かすという意味だ。言葉として聞いたことはあっても、実際にどのようなものなのか、よく理解していない人もいるだろう。まずはデータドリブンについて、概要をまとめた。

データ分析に基づく思考プロセス

データドリブンは、これまで経験則や空気感、肌感など曖昧な指標をもとに行われてきた意思決定を、さまざまなデータを分析した結果に基づいておこなう考え方である。特に企業の意思決定において、現状を客観的に把握して冷静な判断を求められる場面は多い。主観的な見方を排除したデータドリブンは、そういった場面で活躍する。

グロースマーケティングの成功に不可欠な考え方

グロースマーケティングとは、顧客の体験価値や満足度などを高めることで顧客と企業や商品の関係を密接にし、持続的に利益を生み出したり成長したりすることを目指すマーケティングである。

顧客の体験価値や満足度を高めるためには、なによりも顧客のことを正しく把握しなければならない。収集したデータを正しい使い方で活用し、顧客目線の施策を展開していくデータドリブンは、グロースマーケティングの成功には不可欠な考え方であると言えるだろう。

なぜデータドリブンが重要視されるのか

マーケティングや経営の観点からも、データドリブンは非常に重要視されている。ここではデータドリブンがなぜ重要視されているのかについて、詳しく掘り下げていく。

デジタル技術の発展

近年はスマートフォンやIoT家電などが普及し、さまざまな物事にデジタル技術が活用されている。それにより、顧客はインターネット上で商品の情報を収集したり、ショッピングを楽しんだりするようになった。

このようなデジタル上の顧客の行動は、商品の閲覧回数や検索したキーワードをはじめ、非常に重要なデータとなりうる。これらのデータを正しく収集、分析し、効果的に活用して更なる利益につなげるためにも、データドリブンは重要視されている。

顧客行動の多様化

現代社会は技術が発達し、多種多様な媒体が登場している。それゆえに、顧客はあらゆるタイミングで商品の情報を手に入れ、さまざまな方法で商品を購入する。言い換えれば、顧客行動が多様化しているということである。さらに、顧客は商品を後にするだけではなく、その商品を評価し、周囲におすすめすることも多い。

このように多種多様な顧客の行動を全て把握することは難しいが、インターネットなどデジタル上の行動であればトラッキング可能であり、膨大な量のデータを集められる。データドリブンは顧客の行動に着目するための戦略であるとも言えるだろう。

新しい物が求められる市場

物が飽和し、さまざまな商品やサービスが次々に登場している現代において、トレンドの流行り廃りは非常に高速である。顧客がどのようなニーズを感じていて、どういった商品を魅力的だと思うのかというような、常に変わりゆく市場の状況を的確に把握するためには、リアルタイムで顧客の思いを汲み取らなければならない。

データドリブンは顧客の行動そのものをデータとして検討するため、顧客のニーズに対するタイムラグが少なく、常に新しい物やサービスが求められる現代に合致したシステムなのである。

データドリブンのメリット

データドリブンは技術の発展や顧客行動の多様化、トレンドの変遷速度の加速などによって、企業の成長や社会的な課題の解決のために重要視されていることがわかった。ここからは、実際にデータドリブンを実現させるとどのようなメリットがあるのかについて、具体的にチェックしていく。

経験や勘に頼らない意思決定が可能

データドリブンでは、意思決定をするための根拠は全て客観的なデータを用いる。そのため、経験や勘といった主観的で曖昧な情報を排除できる。過去の戦略に対して、どの要素に効果があり、どの要素が失敗だったかということもデータとして表れるので、再現性を高めることが可能になる。新商品の開発やマーケティングにおいても、具体的なデータや数値を示せるので、社内の意思決定者や取引先など、第三者の理解を得やすくなる点も大きなメリットである。

多様化する顧客ニーズに対応

時代とともに顧客の価値観は多様化しており、それに伴って幅広いニーズが生まれている。しかし、今までの製品やサービスだけでは少数派のニーズを汲み取りきれていない可能性がある。これは新しい顧客を獲得する面でも、顧客の体験価値を高めるという面でもマイナスである。

データドリブンを活用すると、少数派の意見もデータとして表れてくるため、ニーズを把握してそれに対応した製品やサービスを提供することが可能になる。同業他社との差別化を図ることもできるだろう。

適切なアトリビューションができる

アトリビューションとは、商品の購入などのコンバージョンに至るまで、どのクリックが貢献しているかを評価する仕組みのことである。基本的には、コンバージョンの直前にクリックされた広告や検索ワードを評価する「ラストクリック」のシステムが採用されていることが多い。

データドリブンを用いると、広告までのアクセス経路や顧客がクリックしているパターンなど、多くのデータを分析して評価をおこなうので、顧客が実際にクリックした広告や検索キーワードなど、詳しい状況を把握できる。

費用対効果が高い

データドリブンはインターネットなど、デジタル上のデータを収集・管理して意思決定やマーケティングに活用する。従来のアナログ的手法では、データを収集するためには実際に現地に赴き、顧客の声を聞くなどしなければならなかった。

一方データドリブンでは世界中の顧客のデータを集められるので、時間や距離の制約から解放される。また、データドリブンは汎用性が高い思考プロセスであるため、一度導入すればさまざまなビジネスシーンに活用でき、費用対効果が高いといえる。

データドリブンを実現するポイント

ただやみくもにデータを収集するだけでは、データドリブンは実現できない。意義のあるデータドリブンを実現させるためには、データの収集からデータドリブンによって検討された施策の実行に至るまで、そのプロセスの全てで意識しなければならないポイントがある。ここからは、データドリブンを実現するために大切なポイントについて解説する。

データの収集

データを収集する際に意識するべきポイントは、どのようなデータを収集するかということである。業務に関連のないデータばかりを集めても、顧客の理解や現状の課題解決にはつながらない。

今現在の状況や課題をしっかりと把握し、それらを解決するためにはどのようなデータが必要なのかを理解した上で、目的を持ってデータを収集することが重要である。

また、商品の閲覧履歴や顧客情報など、データには個人情報が含まれる場合も多いため、顧客の納得が得られない形で収集することのないよう注意しなければならない。

データの整理・分析

さまざまな形で収集されたデータは要素や形がバラバラで、そのまま活用できる状態ではないことがほとんどである。これらの雑多なデータを価値のあるデータにするためには、データを整理して分析する必要がある。

データは膨大な量があり、人が手作業で整理をおこなうのは効率的ではないため、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールと呼ばれるツールを導入しておこなうのがおすすめである。他にも、データ分析のためのさまざまなツールがあるので、目的にあった機能を持ったツールを使うとよいだろう。

分析結果の可視化

データを整理・分析した後は、それらを業務に有用な形に可視化してまとめなければならない。データ分析自体はさまざまなツールがおこなってくれるが、それらの分析結果を業務に紐付けて活用していくのは人間の仕事である。第三者がわかりやすいよう、レポートにしたりグラフにまとめたりすることで分析結果を可視化し、課題解決の糸口を見つけやすくする。

具体的な施策の検討・実行

データの分析や可視化ができたら、それらの結果を踏まえて課題解決のための具体的な施策を検討し、実行する。しかし、施策を実行したことがゴールではない。施策を実行したことで、顧客の行動に変化が起こったり、新たなニーズが表れたりする。

それらは継続的にデータを収集、分析することで見えてくるはずだ。収集したデータをまた整理、分析して更なる課題解決・成長を目指し続けることこそが、データドリブンの極意である。

データドリブンで活用されるツール

データドリブンは大量のデータを取り扱わなければならないため、手作業でおこなうのは現実的ではない。近年データドリブンが重要視されているのに伴い、データドリブン実現のためのツールが数多く登場している。

それぞれ有している機能や特徴が違うので、目的に合わせて最適なツールを導入したい。ここでは基本的なツールやその機能について解説する。

ビジネスインテリジェンス（BI）

BIツールは、収集したデータを集めて分析するためのツールである。MA、SFA、CRM、基幹システムなど、組織の中には部署によってそれぞれ業務に必要なデータが蓄積されているが、それらのデータはシステムごとに分散している場合が多い。

BIツールは、それらのデータをまとめて分析することが可能。BIツールにデータを取り組むことで、データを有益に活用しやすくなる。データの収集、可視化、分析、インサイトの抽出が一貫して行える。データを集めるだけではなく意味がなく、データから意思決定の手助けになる示唆を導き出すことが重要になるが、BIツールはその一助となり得るだろう。

ダッシュボード機能などによって、プログラミングやITの知識に詳しくない人でも使いやすいBIツールもあるので、使用者のスキルレベルや必要な分析機能を基準に選定するとよいだろう。

Web解析

Web解析ツールは、Webサイトの閲覧者数やアクセスに至るまでの検索キーワード、サイトからの離脱率など、Webサイトに関わるデータを解析するためのツールである。Webサイトに掲載されているコンテンツで人気のものや、顧客が関心を持っているキーワードを分析でき、マーケティングに活用できる。

データドリブンを活用した経営事例

データドリブンの活用方法は、企業により異なる。データドリブンの成功例として、データドリブンを活用した経営事例についてピックアップする。

経済産業省は、傑出したDXの取り組みを行っている企業を「DX銘柄」として、その取り組みを紹介している。下記では、「DX銘柄」に取り上げられた企業からデータ活用の取り組みを紹介していく。

アサヒグループ

アサヒグループは、データ分析のための組織を立ち上げ、データ分析を実施したり、データ基盤を構築したりしている。グループ内の事業所ごとで収集、活用していた顧客データを統合し、グループを横断してデータを活用できるようにした。今後、さらにバリューチェーンやサプライチェーンなど、総合的に分析が可能なデータ基盤として成長させていく。

SREホールディングス

SREホールディングスは、不動産仲介事業をスマート化し、データドリブンに成功している。過去の大量の取引データを基にして、不動産の取引価格を査定するAIを開発、導入した。これらは、取引データというビックデータから不動産の情報や取引価格などを分析してAIに学習させたものである。

日本航空

日本航空は、顧客のあらゆる情報をまとめたデータ基盤を構築し、マイレージ会員情報などをリアルタイムで出し入れできるようになった。これにより、パーソナライズされたサービスを提供し、顧客の体験価値の向上に寄与している。また、タイムリーなアプリ通知など、顧客の状況に合わせた一対一のコミュニケーションを実現させた。

SOMPOホールディングス株式会社

SOMPOホールディングス株式会社では、新たな顧客価値の創出を目指し、リアルデータプラットフォームの構築に取り組んでいる。介護事業において、入居者のバイタルデータや施設のオペレーションによって得られるデータを統合、分析をおこなった。

それにより、体調変化を早期に把握したり、最適なケアをおこなったりできるようになり、入居者のQOL向上や職員の生産性向上を実現している。

データドリブンを業務に導入して企業経営に活かそう

現代社会は技術の発展により、あらゆる行動がデータになっている。それらのデータは顧客のニーズや社会の課題を内包した情報の宝庫である。データドリブンを導入することで、更なる企業の成長が見込めるだろう。しかし、データドリブンを活用するためには、継続的なデータの収集や分析、活用が必要だ。導入して終わりではなく、組織全体にデータドリブンの考え方を浸透させて、企業文化として根付かせていくことが重要である。