データドリブンが必要な理由とは？
成功に導くプロセスを解説！
データに関する技術が進んだことにより、複雑化した顧客行動や社会情勢、業務などへ高精度かつスピード感のある対応が可能になりました。データドリブンは、変化の激しい社会に適応する方法として注目されています。
この記事では、 企業の経営やマーケティング担当者へ向けて、データドリブンの概要と関連用語、データドリブンが必要と言われる3つの理由と、企業がデータドリブンを活用するメリット・デメリット、データドリブンを成功させるためのプロセスなどを解説します。 ぜひお役立てください。
1.データドリブンとは
データドリブンとは、 データに基づいて判断や行動することを表す言葉 です。データドリブンに用いられるデータには、ビッグデータ・売上データ・顧客データ・Web解析データなどさまざまな種類があり、目的によって取り扱うデータが異なります。
1-1.データドリブンの関連用語
企業におけるデータドリブンに関連する用語には、 「データドリブン経営」 と 「データドリブンマーケティング」 の2つがあります。
データドリブン経営は、蓄積されたデータの分析結果に基づき、経営判断などの意思決定・施策立案をする手法です。データドリブンマーケティングは、データに基づいたマーケティングを組み立てる手法を指します。マーケティング施策をより精密に行う目的で市場動向・顧客の購買行動データを収集・分析し、実際の施策につなげます。 いずれも、 経営やマーケティングなど、従来は感覚や経験などに頼ってきた部分をデータに基づいて行う点が特徴 です。
2.データドリブンが必要とされる背景
近年、IT技術の促進・普及によって、企業活動にさまざまな変化が見られました。データドリブンが必要とされる背景には、具体的には次のような変化があると言われています。
- 顧客行動と業務の複雑化
- 課題の早期解決の必要性
- DXの推進
ここでは、それぞれの背景について詳しく解説します。
2-1.顧客行動の複雑化に伴い業務が複雑化した
IT技術の普及によって、実店舗や紙媒体の広告だけでなく、公式サイトやSNS、検索エンジンなどWeb上にもアクセスポイントが増えました。 デジタルマーケティングの拡大により、 顧客は従来では想定できないルートで商品・サービスについて情報収集できるようになり、顧客行動は複雑化の一途をたどっています。 実店舗のデータだけでは顧客行動を正確に把握できないため、 顧客行動の多様化に対応するために各企業での業務の複雑化も進みました。
企業側がIT技術を駆使して有効なマーケティングにつなげる手法として、昨今ではデータドリブンの活用が求められています。
2-2.課題の早期解決に向けて高精度な施策の実施が必要になった
デジタルマーケティングを取り巻く技術がすさまじい勢いで進歩し続けることで、ビジネスのスピードが上がりました。そのため 企業は、商機を逃さないように、課題の解決を早期に高精度な施策をもって対応する必要があります。 技術の進歩によって、企業側でも膨大なデータをより簡単に収集できるようになった ことから、データドリブンによるスピーディーかつ精度の高い施策が期待されています。
2-3.「2025年の崖」の備えとしてDXが推進されている
「2025年の崖」とは、ITと経済にまつわる将来的な見通しを表す言葉です。経済産業省の発表によると、日本のDXが進まない場合、2025年以降に年間最大12兆円の経済損失が生じることが懸念されています。 日本では国を挙げたDX推進事業として企業の支援を行うことを掲げており、各企業でデジタル化や既存システムの適正化対応が求められる ようになりました。
DXを推進する中で、 企業活動のデジタル化の一環としてデータドリブンを活用した経営・マーケティングが注目されています。
3.データドリブンを活用するメリット・デメリット
データドリブンは、経営・マーケティングに大きな変化を生み出す一方、実施するにあたってはデメリットや注意点もある手法です。ここでは、データドリブンの活用に際してのメリットとデメリットを解説します。
メリット
・客観的事実に基づいた意思決定・施策立案が行える
データドリブンでは、客観的な事実を示すデータに基づいて意思決定・施策立案を行えるようになります。また、客観的なデータを用いることで意思決定や施策を効果的に評価できる上に、周囲からの共感を得やすくなるでしょう。
・意思決定や対応を迅速化できる
蓄積されたデータから市場や顧客行動を可視化できるので、変化を迅速に発見できる可能性が高まります。対応すべき課題を早期発見できると、変化に対する意思決定や対応を迅速に行うことにもつながります。
・自社商品・サービスの改良を効果的に行える
データを通じて自社商品・サービスの課題が明確になるため、商品・サービス自体や売り込む顧客層、売り込み方などを効果的に改良できるようになるでしょう。また、やみくもにアクションを起こすより、分析されたデータに基づいて施策を立案することで費用対効果の面でもすぐれた施策を打ち出すこともできます。
デメリット
・データを扱うスキルをもった人材が求められる
データドリブンを活用するためには、データの扱いに長けた人材が必要です。データ分析の専門家であるデータサイエンティストなどのITスキルに精通した人材だけでなく、マーケティングに詳しい人材など厚い層の人材を要することが求められます。
・インフラ・ツールなどを整備する必要がある
データドリブンには、データを蓄積するためのストレージや、データ収集・分析に必要なツールなどが必要です。インフラやツールを整備するためには、手間やコストがかかります。
データドリブンを行うためには運用体制の確立が必要です。ただし、 企業の生存活動には必要不可欠なため、体制確立のための手間やコストは投資と考えて導入を検討しましょう。
4.データドリブンの実現に向けたプロセス
データドリブンの実現に向けて、次のプロセスを踏む必要があります。各プロセスのポイントを押さえ、データドリブンを成功に導きましょう。
1.データ収集
データドリブンの初期段階として、目的に沿ったデータを収集・蓄積します。データには、顧客管理システムやPOSシステムなどの社内に蓄積されたものと、Web上などの外部から収集するものとがあります。データドリブンを行う場合、それぞれ別々に管理するのではなく、 すべて一元管理を行う ことがポイントです。
2.データの可視化
表・グラフ・図などを活用し、収集したデータを一目で分かるように可視化します。データを可視化することで全社のデータを共有でき、意思決定をよりスピーディーに進める材料にもなります。 データの可視化にはWeb解析ツールやBIツールなどを活用する のが効果的です。
3.データ分析
可視化されたデータを分析し、現状の強みや課題、顧客ニーズなどを探る段階です。分析したデータをさらに可視化することで、より精度の高い情報を企業全体で共有できます。データ分析では、データサイエンティストやアナリストといった分析のプロが活躍します。
4.意思決定・施策の実行
データドリブンの最終段階です。分析したデータを基に、意思決定や施策の実行をします。これまでのプロセスを通じて全社的に課題意識を共有する仕組みを構築できていると、組織的に施策を実行できるようになります。
全プロセスを通じて押さえるべきポイントは、 情報を共有し、企業全体で経営・マーケティングに取り組む意識を徹底すること です。また、目的意識を明確にもって各プロセスを進めることで、データドリブンの効果をより高められるでしょう。
5.まとめ
データドリブンとは、データに基づいて判断・行動することを意味し、目的によって取り扱うデータが異なります。データドリブンは「顧客行動と業務の複雑化」「課題の早期解決」「DXの推進」の3点において重要とされています。
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