データ分析 統計学

データドリブンとは 概要や事例を分かりやすく解説

近年注目されているデータドリブン。

聞いたことはあるけれど「データドリブンって何?なぜ注目されてるの?導入したいけど、どう進めればいいか分からない。」

このような疑問を抱えている方は多いのではないでしょうか。

データドリブンは今後さらに注目が高まることと思いますので、是非この機会にデータドリブンについて詳しく学んでいきましょう。

データドリブンとは

データドリブンとは、課題解決のための施策立案時など、ビジネスにおいて決断する際、データを分析しその結果をもとに判断やアクションすることです。

従来のような勘や経験、度胸(KKD)だけで決めるのではなく、売上データや解析データなど多種類の蓄積され他データを活用することで、根拠ある施策を考えることが出来ます。

データドリブンが注目される理由

データドリブンが注目されている理由には以下の4つがあります。

・データドリブン経営
・データドリブンマーケティング
・AI活用による効率化
・新たな価値の創造

それぞれについて解説します。

データドリブン経営

データドリブン経営とは、収集・蓄積した多くのデータを分析し、分析結果から経営戦略や方針を決める経営方法のことです。

課題解決の対策案や業務の改善にデータを活用するデータドリブンの手法を経営に応用したものですね。

消費社会での価値観の多様化や複雑化から、顧客の要望に応えるには主観的な考えではなく、これまでのデータに基づく客観的な判断が必要になることから注目されるようになりました。

参考:データドリブン経営とは?そのメリットとデータドリブン経営の実現方法について | GSLコラム | NTTデータ グローバルソリューションズ (nttdata-gsl.co.jp)

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、分析したデータに基づきマーケティングを組み立てることです。

マーケティング施策の成功には、市場の動きや消費者の価値観、行動データを的確に拾い上げ、ユーザーの要求を理解することが不可欠です。

今や、企業も顧客も現在はリアルとWEBの両方で商品やサービスを購入するようになりました。

それに伴い、検索エンジンやSNS、モバイルアプリなどのデジタルテクノロジーを活かしたデジタルマーケティングが発展したことから、テクノロジーを活用して、顧客行動をより正確に理解することが求められています。

分析したデータを活用することで顧客行動の理解ができ、最適なマーケティング戦略を見つけ費用対効果も良くなるため、データドリブンマーケティングが注目されています。

参考:データドリブンとは?データドリブンマーケティングを行う方法や支援ツール|Rtoaster - Webもアプリもパーソナライズ(アールトースター) (brainpad.co.jp)

AI活用による効率化

データとAIを組み合わせて活用することで、業務の改善およびサービス品質の向上が期待できます。

集めたデータをAIが分析することで予測や、自動化、業務の効率化により単純作業が減少できるため人為的なミスを防げ、照合や再入力といった手間が省略できます。

AIを効果的に活用していくためには、データドリブンな組織を作ることも重要になってきます。

新たな価値の創造

データドリブンな組織では、多くのデータを収集することから始まります。

そうして集めたビッグデータが、本来の目的とは異なる場面、他の事業などで活用出来たり、重要になってくることもあります。

また集めたデータの組み合わせにより、今までになかった新しい価値を創ることもできます。

とにかくデータがなければ自分自身の経験や感覚、想像力などに基づいて判断したり創造することになりますが、データを活用することで、単なる経験、感覚、想像では出会えなかった新たな価値を生み出すことにつながっていきます。

参考:データドリブンとは? 経営やマーケティングにおいて注目されている理由を解説 - 株式会社モンスターラボ (monstar-lab.com)

データドリブンな組織を成功させた企業事例3選

データドリブンな組織とは企業全体がデータドリブンに取り組み業務を改善している組織を指します。

具体例な例として3社紹介します。

三菱地所リアルエステートサービス株式会社

2011年に営業部の組織を変更し、サービス提供の質・スピードを上げるため、顧客との関係性を管理するCRM、情報や業務プロセスの自動化により情報をデータ化し蓄積。分析するSFAを導入し、部場間で連携をとるためデジタル戦略部門を立ち上げました。

さらに見込み顧客の育成を自動化するMAツールも導入しCRMの課題解決に特化したツールでAIを活用するためのデータ分析環境を作りました。

UPWARD株式会社

CRMとメール配信を利用した営業でしたが、2つの間で連携に手間がかかるという問題があったためSalesforce CRMからメール配信する方法に変更することでリアクションを可視化しました。またMAツールを導入しWebマーケティングを新たに加えました。

「スコアリング」「メールマーケティング」「フック後のアプローチ」により購入してくれそうな見込みのある顧客が獲得でき、購買に向けた段階につながる仕組みを作りました。

株式会社ウィルゲート

データドリブンな課題解決を変更し組織のデータを最大限活用できるビジュアル分析プラットフォームの「Tableau」を導入し、日々の活動をデータとしシステム登録することで可視化しました。

マーケティングチームの中にデータ戦略専門のチームを作り経営部門管理者と現場の若者がダッシュボード構築に関わることで、現場作業者までがデータの大切さを理解する組織が創られました。

参考:大手事例から読み解くデータドリブンな組織 - Salesforceブログ

データドリブン実現の手順

データドリブンを実現させるためには、正しい過程で進めていく必要があります。

過程は4段階のステップがあり、以下の手順で進めていきます。

① データを集める
② 集めたデータを分析する
③ 分析した結果を可視化する
④ 結果を基に意思決定をする

それぞれ解説していきます。

データを集める

これまでに蓄積されたデータを構造化し整理するために、売上の数値や顧客の情報などのデータを集めます。

複数のデータを1ヵ所にまとめ管理するツールの利用も検討し効率的にデータを収集します。

データ収集と同時にデータを活かせる組織状態を構築すると地盤づくりができます。

集めたデータを分析する

データドリブンを導入するには、1ヵ所に集めたデータを目的別に整理する必要があります。

整理したデータを分析するには専門的な知識や経験を持つ人材が必要とされます。

分析した結果を可視化する

データの整理、分析と同時に意思決定する経営者が分かりやすいようにデータを可視化します。

データを可視化することはデータを効率的に分析する上で有効です。

また、データを可視化する過程でも専門家の指導が必要になってきます。

結果を基に意思決定する

可視化された分析結果データに基づいて、経営者と従業員でビジネス戦略や組織の変革、課題解決策の立案などの意思決定をし、行動計画を立てます。

行動計画を実行する中で改善を繰り返します。

参考:データドリブン経営を実現する4ステップとは?進め方と成功事例|PROFFIT

この過程を正しく実行していくことがデータドリブンを導入するうえで大切になります。

まとめ

ここまでデータドリブンの概要、導入手順、導入事例について、詳しく解説してきました。

多くの企業がデータドリブンの大切さに気付いているなか、実際にデータドリブンを活用できている企業はまだまだ多いとはいえません。

データドリブンの考え方を正しく活用するには、まずは理解することが大切になります。

この記事で理解を深め、今後導入していくときの参考になれば幸いです。

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  • この記事を書いた人

にっしー

フリーランス2年目の29歳。 専門統計調査士など、統計に関する資格を複数保有。 自分が数学苦手だった文系だからこそ書ける、分かりやすい情報発信を心がけています。ヘビ飼育歴5年。 著書『これから学ぶ人のための統計学超入門』 寄稿実績:『知識ほぼゼロからデータ分析の専門家になる(週刊東洋経済)』、『50歳からの学び直し入門 (インターナショナル新書)』(一部)

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