データドリブンとは？注目される背景と実践方法を解説

インターネットの発達やDX化の推進によって、データドリブン経営に注目が集まっています。

ビジネスで収集できるさまざまなデータを活用し、業務効率や収益の改善を図るデータドリブンは、今後の経営に必要とされるようになりました。

とはいえ、データドリブンを実施するためには、必要とされる背景を理解したうえで適切な環境を構築することが重要です。

本記事では、データドリブンについて解説したうえで、必要とされる背景や実践するためのステップについて解説します。

また、データドリブンを実施するために必要なツールについても紹介していますので、ぜひ最後までご覧ください。

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データドリブンとは？

 

データドリブン（Deta Driven）は、さまざまなデータをもとに分析し、課題解決に向けた施策の立案や経営の意思決定をする業務プロセスです。

データドリブンでは、マーケティングデータや売上、顧客情報など、ビジネス上で収集したビッグデータを活用して分析をします。

また、これらのデータに基づいて戦略や方針を決定する経営を「データドリブン経営」とも呼びます。

情報化社会が進展した現代では、顧客行動が多様化したことや急激な市場の変化が発生するようになった結果、従来の勘や経験に基づいた経営では対応しきれないケースも明らかになりました。

そのため、数値的な根拠に基づいた業務プロセスとして、データドリブンに注目が集まるようになったのです。

データドリブンとマーケティングの関係性

データドリブンとマーケティングは、データドリブンマーケティングという言葉があるほど密接な関係です。

データを活用したマーケティングを実施するためには、市場や顧客の情報など、データに基づいた施策の立案と実行が欠かせません。

ネットで情報収集を自ら実施する消費者の行動データを活用することで、より勘や経験だけに頼らず根拠のある施策を実施できるのです。

データドリブンとマーケティングは、密接な関わりがあるでしょう。

データドリブンが重要視される背景

ここまで、データドリブンが企業で重要視されている現状について解説してきました。

では、なぜここまでデータに基づくビジネスが求められるようになったのでしょうか。

1つの大きな要因は、インターネット技術の発達や国や企業が推進するDX化など、情報化社会が急激に進んだことが考えられます。

ここでは、データドリブンが重要視されるようになった背景について解説します。

顧客行動の複雑化

情報化社会が進んだことによる顧客行動の多様化は、データドリブンが注目される大きな要因です。

購買行動が多様化する要因は、インターネットが発達したことにより、顧客が商品やサービスの情報を自ら収集するようになったことなどが挙げられます。

また、生活スタイルの多様化によって、ユーザーニーズが複雑化した点にも注目しなければなりません。

消費者の購買行動は「AIDMA」から「AISAS」や「VISAS」といったモデルに変化しており、企業側は絶えず変化する購買行動やニーズにあわせたビジネスの展開が必要です。

このような消費者の変化に対応していくためには、従来の経験則だけでは対応できず、市場や社会の変化に気づくためのデータドリブンが注目されました。

ユーザーニーズに基づいた製品やサービスの開発、自社のターゲットに対して効率的にアプローチするための市場調査など、データドリブンはビジネスのあらゆる場面で活用できます。

現場業務の複雑化

データドリブンは、複雑化する現場業務の改善に対しても有効です。

前述した顧客行動の複雑化は、ビジネスの現場においても大きな影響を与えます。

顧客に合わせたサービスの提案や商品開発、多様な商品の製造など、あらゆる現場業務を複雑化させさせる要因になるのです。

そこで、データを活用した運営することで、複雑な現場業務を効率化し、従業員の負担を軽減につなげる取り組みがされています。

製造業におけるデータドリブンの事例で考えると、データを活用した需要予測などが考えられます。

サプライチェーン全体でのデータの共有や、過去のデータを分析することによって、事前にある程度の製品需要が予測でき、結果的に無駄な業務を減らすことも可能です。

データドリブンのようにツールを活用した迅速で精度の高いデータ活用は、ビジネスフロー全体に活用することで効率的なビジネスを展開できます。

デジタルマーケティング技術の発達

データドリブンが重要視される理由は、デジタル技術の発展により、正確で多くのデータを収集できるようになったことです。

データマネジメントプラットフォーム（DMP）やカスタマーリレーションシップマネジメント（CRM）の登場により、データを可視化しながらビジネスへの活用ができるようになったのです。

例えば、CRMの導入によって顧客データの分析し、より効果的なマーケティング施策の立案に活用するなどが考えられます。

また、単にデータを収集するだけではなく、集めたデータを詳細に分析できるツールなども開発され、より迅速で正確な意思決定ができるようになりました。

判断を裏付ける論理的な根拠の提示や今まで見つけられていなかったビジネスチャンスの発見など、データ活用の幅は多岐にわたります。

デジタルマーケティングツールを活用して、より効率的なマーケティング施策の展開ができるようにしましょう。

データドリブンを利用するメリット

データドリブンは、導入される背景となった社会的な変化に対応するために効果的な手段です。

また、経営にデータを活用することで、効果的な戦略立案や重要な局面での経営判断に役立ちます。

ここからは、データドリブンを実施するメリットを、より詳しく解説していきます。

収益の向上

データドリブン経営は、収益を向上させる効果が期待できます。

自社で収集したデータを分析し、ビジネスのさまざまな局面に活かすことで、売上の向上やコスト削減による収益の改善が可能です。

例えば、顧客データを活用することで、自社のターゲット層に対してより効果的なマーケティング施策を展開できます。

また、過去の売上データを活用すれば売上の予測を立てられるようになり、商品の生産量をコントロールし、適正な在庫管理やロスの削減につなげることも可能です。

具体的な活用事例では、コンビニエンスストアの発注業務が挙げられます。

店舗での食品などの発注の際は、売上数や気温、過去のデータをもとに単品ごとに需要予測を立て、発注数の参考にする取り組みが行われています。

商品の在庫をバランスよく保つことで、在庫不足による機会損失を防ぎつつ、食品ロスによる損失を防げることがポイントです。

収集したデータを、ビジネスのあらゆる局面で活用しましょう。

ユーザーニーズが見極められる

前述の売上に繋がる項目でもありますが、データを活用することで数値的に顧客ニーズを把握できます。

自社の製品やサービスの購入者をペルソナ設定しますが、企業側の希望や主観が含まれてしまうことが多く、正確に作成ができないこともあります。

そこで、データを活用することで、数値に基づいた客観的なペルソナ像を作成が可能です。

また、他社の顧客属性を分析することで、自社にはない顧客ターゲットの選定もできるようになり、競合分析に活用できる点もポイントです。

より顧客ニーズに応えた製品やサービスの開発や、マーケティングの展開に活用しましょう。

経営判断の手がかりになる

データドリブンを活用することで、市場の変化や顧客ニーズに合わせて、勘や経験に頼らない論理的な経営判断ができます。

また、データドリブンの活用で、従来の経営方法に比べてより素早い経営判断が可能です。

データドリブンは、単にデータを分析するのではなく、データの収集や解析などにデジタルツールを活用することでより迅速なデータ活用ができます。

すでに解説したとおり、市場や社会の環境が目まぐるしく変化しており、企業としては機敏に対応することが求められます。

データの解析や読み込みだけに時間をかけていては、世の中の流れに迅速に対応することが困難です。

そのため、リアルタイムにデータを収集し、素早く分析ができる環境の構築が必要です。

社会の変化にいち早く対応し、市場の生存競争に大きく貢献するといえるでしょう。

データドリブンを実施するための4つのステップ

データドリブンを実施するためには、単にデータの収集を行うだけではなく、データの分析と正しく活用するための環境が必要です。

ここでは、データドリブンを実施するステップを4つのフェーズに分解し、それぞれの項目で行うべき事項を解説します。

ステップ1：正確なデータを集める

データドリブンのスタート地点は、データの収集をすることです。

ただし、ビジネスで生じるデータは膨大であり、すべてを収集することは現実的ではありません。

また、不要なデータが混じることで正確な分析ができなくなります。

そのため、自社の目的を意識したうえで、必要なデータを収集することがポイントです。

例えば、マーケティングのターゲットを策定したいのであれば、顧客データを徹底的に収集する必要があります。

データドリブン経営では、特定の期間だけデータを収集するのではなく、リアルタイムで収集したビッグデータを活用することが重要です。

定期的なデータ測定しつつ、必要なタイミングではいつでも取り出せるような環境を構築しましょう。

ステップ2：データを視覚的にまとめる

収集したデータは、ビジネスで活用できるように視覚的にまとめることが必要です。

前述した通り、ビジネスで収集したデータは膨大であり、すべてが必要なデータとは限りません。

さらに、膨大なデータをミスなく、迅速に加工するとなると、人力で行うことは非効率的です。

そこで、解決したい課題にあわせたデータを抽出したうえで、BIツールなどでデータを加工するのがおすすめです。

ツールについての詳細は「データドリブンを行うための支援ツール」で解説しているので、そちらもあわせて確認してみてください。

ステップ3：データからマーケティング施策を立案する

収集したデータの可視化ができたら、データの分析をしながらマーケティング施策を立案します。

データの分析をする際は、売上や顧客数などの定量的な数値とあわせて増減や傾向などの定数的な数値を導き、課題や行動プランを導けるようにしましょう。

ただし、データ分析から課題や行動アクションを導き出す作業は、アルゴリズムやAIといったツールでの対応が難しく、データ解析の知見を持った人材が不可欠です。

適切な分析ができるように「アナリスト」や「データサイエンティスト」など、専門スキルを持った人材が対応します。

また、データに基づいた施策を立案するためには、適切なマーケティングの知識が必要です。

マーケティングに知見のある人材をチームに組み込んだり、外部リソースの活用を検討してみましょう。

ステップ4：マーケティングの展開と効果測定

データに基づくマーケティング施策を立案できたら実行に移します。

ここで大切なポイントは、施策を実行しながら効果測定をすることです。

PDCAサイクルを意識しながら施策を実行することで、より効率的な改善が可能になります。

たとえ一時的に施策がうまく実行できたとしても、社会や市場の変化に伴い、恒常的な成果が得られなくなる可能性もあります。

変化に対して迅速に対応ができるように、必ず実行と検証はセットで実施することが重要です。

また、問題が発生した場合の改善行動も、必ず効果測定によって得られたデータに基づいてプランを策定しましょう。

データドリブンを行うための支援ツール

データドリブンは、ビジネスによって収集した膨大なデータを取り扱うことになります。

そのため、すべてを手作業で行うことは非現実的であり、デジタル技術を活用することが必要です。

ここでは、データドリブンに役立つ支援ツールを紹介します。

データマネジメントプラットフォーム（DMP）

DMPは、Data Management Platformの略称で、インターネット上で蓄積されたデータを管理するプラットフォームのことを指します。

DMPには2つの種類があり、

• 外部企業が提供するビッグデータの管理を行うパブリックDMP
• 社内のデータ管理を行うプライベートDMP

に分けられます。

DMPを利用することで、サイトの閲覧履歴や流入経路、顧客情報などの幅広いデータが集められ、データドリブンへの活用が可能です。

自社での十分なデータが収集できていない場合は、パブリックDMPを活用することで、オーディエンスデータなどのより多くの情報を入手できるようになります。

また、ビジネスで収集する膨大なデータを、正確かつ迅速に処理できるため、データ管理におけるリソースやミスを減らす効果もあります。

DMPは、ビックデータ収集の中心的な役割ともいえるでしょう。

カスタマーデータプラットフォーム（CDP）

CDP（Customer Data Platform）は、ビジネスで収集する顧客情報を管理するためのプラットフォームです。

顧客の住所、氏名、電話番号などの個人情報から、属性データや行動データなどを管理できます。

企業と接点を持った顧客データの収集と蓄積を行い、必要に応じて分析したデータを取り出すことも可能です。

同じく顧客情報などを収集するプラットフォームとして前述したDMPが挙げられますが、データの収集元と収集できる内容に違いがあります。

DMPは、外部サイトなどの第三者が収集した匿名の情報を活用することに対し、CDPは自社のビジネスで収集した個人情報レベルまでの細かい情報を収集できます。

顧客情報を個人情報と紐づけて管理することで、より正確に消費行動を分析できる点がポイントです。

マーケティングオートメーション（MA）

MAは、ビジネスにおけるマーケティングを業務を自動化し、効率的な実施ができるツールです。

MAツールを導入することで、獲得した見込客の情報を一元管理し、ダイレクトメールやWebサイトによるマーケティング活動の自動化ができます。

例えば、自社商品の購入を検討している見込客に対して、キャンペーン施策のメールを送信するなど、ユーザーの育成（ナーチャリング）を行う機能があります。

MAツールでは、見込客のデータを管理できるため、有効なマーケティング施策の立案や、顧客化しやすい見込客の流入経路など、売上につながるデータの抽出が可能です。

また、顧客のデータを分析することで優先度の高い顧客を可視化し、営業部門の業務効率化も図れます。

顧客管理はビジネスにおいて重要な役割でありながら、煩雑で多くのリソースが必要になる業務でもあります。

MAツールを導入することで、より効率的なマーケティングが展開できるでしょう。

「徹底比較！おすすめのMAツール（マーケティングオートメーション）21選」では、MAツールについてより詳しく解説しています。

Web解析ツール

Web解析ツールは、自社のWebサイトやECサイトなどの、検索順位やPV数（ページビュー数）、UU数（ユニークユーザー数）などを計測するためのツールです。

自社サイトにおけるユーザーの動向を可視化することで、LPや広告などが効果的に機能しているかを測定できます。

Googleアナリティクスは、Web解析ツールのなかでも代表的な存在です。

広告などのマーケティング施策を展開した際は、Web解析ツールを使用して効果測定を行いましょう。

カスタマーリレーションシップマネジメント（CRM）

CRMは、顧客単位でデータの蓄積や分析をするツールです。

顧客の購買履歴や接触履歴などを分析し、アプローチをする優先度を見極めたり、顧客との定期的な接触機会を創出するために用いられます。

顧客単位で管理することで、属性や年齢別の購買行動の分析や購入単価の調査など、幅広いデータ分析に活用できます。

顧客情報を扱う点では、前述のCDPと似通っていますが、CRMは既存顧客との長期的な関係性を構築するシステムです。

そのため、既存顧客から見込客までを幅広く管理するCDPとはやや用途が異なります。

セールスフォースオートメーション（SFA）

SFAは、営業支援ツールとも呼ばれ、営業活動の効率化や自動化のために用いられます。

CRMと同じく、顧客の情報を管理でき、営業状況や進捗を管理する機能が備わっています。

架電数や訪問数、受注数などの営業プロセスを可視化できることで、進捗やナレッジの共有と管理に活用でき、営業活動の効率化が可能です。

前述のCRMは、マーケティングからカスタマーサポートまで幅広い分野で活動できることに対し、SFAは営業活動に特化したツールです。

そのため、SFAはCRMの一部であると考えられ、ツールのなかにはSFAとCRM機能がセットになっているケースもあります。

業務のなかで営業活動をしている場合は、効率化のために必須のツールといえるでしょう。

ビジネスインテリジェンス（BI）

BIは、ビジネスで収集したデータを分析・可視化するためのツールです。

膨大なデータのレポーティングやデータマイニング、分析、シミュレーションに活用できます。

ここまで紹介してきたツールで収集した膨大なデータは、手作業で分析と可視化をすることは非現実的です。

そのため、BIツールを活用した自動化や効率化が必要になります。

DMPやCRMなどのツールからデータを抽出し、BIで解析と可視化を行ったうえで、適切な施策の立案や経営判断に活用しましょう。

データドリブン経営の成功事例2選

ここまで、データドリブンの実践方法や必要なツールを解説してきました。

ここからは、データドリブンを活用した成功事例を紹介します。

事例1.NTTドコモ

引用：株式会社NTTドコモ

NTTドコモでは、膨大な端末とサーバーから得られるデータを活用したデータドリブン経営をしています。

端末やサーバーのデータをジャストタイムで活用するリアルタイムマネジメントシステムを構築し、企業の競争戦略への活用が目的です。

NTTドコモではこれらのデータを活用し、顧客との関係性の深化と業務プロセスの改善に注力しています。

偉得た顧客データを活用し、顧客の購買行動への理解を深めることで、より求められるサービスの提供が可能です。

また、売上データなどを解析することで、現状の問題点を発見し、最善の解決策を導き出すことにもつなげています。

自社の強みであるデータ量を活かして、ビジネスの発展に活かすデータドリブン典型的な成功事例といえます。

事例2.INSIGHT LAB株式会社

引用：INSIGHT LAB株式会社

データドリブン経営の支援を行っているINSIGHT LAB株式会社では、企業内のデータの一元管理と経営データの可視化を行うことで業務改善に成功しています。

INSIGHT LAB株式会社は、製造や調達、物流、財務会計、人事などの機能を持つERPを使って社内のデータを一元管理するデータドリブン経営を採用しました。

今までは部署で別々のツールを使っており、データが分断されて連携が取りにくい状態になっていました。

基幹業務の一元管理ができるツールを導入することで、いままで部署ごとに保有していたデータをとりまとめ、よりさまざまな視点からのデータ分析できています。

また、経営状況や案件ごとの粗利を見える化したことにより、利益率の改善にも貢献しています。

案件ごとの粗利を可視化することで優先度が明確になり、より収益性の大きい案件に取り組めるようになった点も大きなメリットです。

データを分析・可視化することによって、事業の効率化と収益向上を達成したデータドリブンの成功事例といえます。

データドリブンを活用して効果的なマーケティングの展開を

今回は、データドリブンについて、必要とされる背景や実践方法について解説しました。

目まぐるしく市場の変化に対応していくためには、数値に基づいた論理的な経営が重要です。

データドリブンの意義を理解し、効率的に実践できる環境を構築しましょう。

また、データに基づいた適切な商品開発や販売戦略を立案するためには、マーケティングの知識が欠かせません。

データを分析できたとしても、結果的に活かせなければ、データドリブンが成功したとはいえないからです。

そのため、データドリブンの実践とあわせて「マーケブル」による実践的な学習がおすすめです。

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まずはマーケティングの基礎や全体像を学びたい方は、ぜひご活用ください。