公開日:2022年9月21日

更新日:2022年9月21日

データドリブンとは、客観的根拠となる膨大な量のデータ(ビッグデータ)に基づいて経営判断や課題解決を行う業務プロセスのことです。
業務の高度化・加速化が進む現代社会に適した意思決定の手段として、注目を集めています。
本記事ではデータドリブンとは何かということについて、データドリブンの定義・プロセス・導入事例をわかりやすくまとめました。

目次

データドリブンとは?

データドリブンとは、客観的根拠となる膨大な量のデータ(ビッグデータ)に基づいて、経営判断や課題解決を行う業務プロセスのこと。経験・勘・度胸を重視する従来のやり方とは異なる、新しい意思決定です。

顧客の価値観が多様化しつつある現代社会に即したデータ分析と言えます。

データドリブンから生まれた言葉

データドリブン経営

客観的な根拠に基づいて経営戦略や企業の方針を決めること

データドリブンマーケティング

データに準じてマーケティング戦略を立てること

データドリブンは客観的なデータに即した判断の手法です。
そのため、そこから派生した言葉もデータに基づくアクションを意味します。

データドリブンが注目されている背景をわかりやすく解説

  • 顧客の購買行動の複雑化
  • 現場での業務の複雑化や加速化
  • デジタル技術の発展
  • 費用対効果の良い施策の選択
  • 新たなビジネスの可能性の創出

データドリブンが脚光を浴びているのは、新しい時代に適合する手法だからです。ここでは5つの背景に分けて紹介します。

顧客の購買行動の複雑化

インターネットの発展に伴い、顧客が購買に踏み切る動機の判別が困難になりました。以前と比べ、顧客は商品やサービスに関する様々な情報に触れられます。どのような価値観に基づいて、何を重視して購入したのか。分析には客観的なデータが必要不可欠です。

現場での業務の複雑化や加速化

顧客行動の複雑化は、業務の複雑化や加速化を促します。顧客の多様なニーズに応えねばならず、場合によっては顧客ごとのカスタマイズやチューニングも必要だからです。従業員の負荷・コスト・効率の改善に、データドリブンは有効です。

デジタル技術の発展

デジタル技術の発展が、新たなマーケティングやセールス手法を生み出します。この発展をフォローすればデータの新たな収集手段・入手経路の獲得につながり、クオリティの高いデータドリブンの実施が可能になります。

費用対効果の良い施策の選択

データドリブンの登場によって、企業は費用対効果に優れた施策を選択できるようになりました。旧来の経験・勘・ツテに依存したマーケティングでは、他社に差を付けられる恐れがあります。しかし、データドリブンで自社に最適化した市場や顧客を算出すれば、無駄を省いた経営ができます。

新たなビジネスの可能性の創出

データドリブンを継続的に実施すれば、新たなビジネスの可能性を見出せます。スモールデータが蓄積されるからです。以前は見過ごしていたビジネス展開・付加価値・新たな販路を発見する契機となります。

データドリブンの4つのプロセス

  1. データを収集・蓄積する
  2. データを可視化する
  3. データを分析する
  4. 意思決定して実行する

データドリブンの実施には4段階のプロセスがあります。正しく推進するためのポイントを交えて解説します。

1. データを収集・蓄積する

適切なデータ管理ツールを用いて、自社内に散らばる情報を収集します。複数のシステムを併用している場合は、類似データを統合しましょう。

新たにデータ収集を始めるのであれば、データドリブンの目的に合った情報収集用のシステムを導入するのがおすすめです。

2. データを可視化する

情報を分かりやすく整理し、可視化しましょう。データドリブンな意思決定をするには、BIツールなどを用いて誰が見ても分かるようにデータを加工することが重要です。

なお、ツールを用いず、人の手でデータを処理すると膨大な時間がかかります。スピード感を持ってビジネスに転用するためにもぜひツールをご利用ください。

3. データを分析する

解決したい問題に合わせて可視化されたデータを分析・立案します。順位や最大最小値などの定量的なデータだけでなく、時間的な変化といった定性的なデータも算出すると効果的です。

ただし、分析にはビッグデータやマーケティングに造詣の深い人材が必須。適切な人材の確保が難しい場合は、外部のコンサンルティング会社に相談してください。

4. 意思決定して実行する

分析結果に基づいて策定したプランを実施します。また、実行後には効果測定を必ず行いましょう。次回の効果的な改善につながるからです。

なお、分析結果から抽出された選択肢は、アルゴリズムやAIなどでは判断が難しい内容です。トレードオフなどで判断しましょう。

データドリブンを実現するためのツール

  • CDP(カスタマーデータプラットフォーム)

  • BI(ビジネスインテリジェンス)

  • CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)

  • DMP(データマネジメントプラットフォーム)

  • MA(マーケティングオートメーション)

  • WEB解析ツール

  • SFA(セールスフォースオートメーション)

ご紹介している通り、データドリブンは膨大なデータを扱うことからツールの利用が欠かせません。代表的なツールを解説します。

CDP(カスタマーデータプラットフォーム)

CDP(カスタマー・データ・プラットフォーム)は顧客データの収集・集約・蓄積機能を持つツールです。情報系のデータベースで、大量のデータを安全に格納することが可能。データ連携や高速バッチ処理能力も優秀です。

BI(ビジネスインテリジェンス)

情報を分かりやすく整理し、可視化しましょう。データドリブンな意思決定をするには、BIツールなどを用いて誰が見ても分かるようにデータを加工することが重要です。

なお、ツールを用いず、人の手でデータを処理すると膨大な時間がかかります。スピード感を持ってビジネスに転用するためにもぜひツールをご利用ください。

CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)

CRM(カスタマー・リレーションシップ・マネジメント)は顧客のパーソナルデータ・購買履歴・クレームなどの情報を一元的に管理・分析するツールです。プライオリティの高い顧客を優先し、関係維持を目的とする施策を行うために使用されます。

DMP(データマネジメントプラットフォーム)

DMP(データ・マネジメント・プラットフォーム)を使えば、顧客データやインターネット上のログなどを通して顧客の興味関心や嗜好を即時に分析できます。インターネットによる集客や新規顧客の開拓といった領域において重用されています。

MA(マーケティングオートメーション)

MA(マーケティング・オートメーション) はマーケティング活動とワークフローを合理化・自動化・測定するソフトウェアです。主な使用領域は、獲得したリード(潜在顧客)。マーケティングの効率化を促進するため、関心を集めているツールです。

WEB解析ツール

WEB解析ツールは自社サイトの検索順位やユーザー行動を可視化・分析するためのツールです。PV(ページビュー)・UU(ユニークユーザー数)・セッション数などを分かりやすく示してくれるのが特長。広告や宣伝の効果測定に使用されるのが一般的で、Googleアナリティクスなどの製品が知られています。

SFA(セールスフォースオートメーション)

SFA(セールスフォースオートメーション)は、「営業支援システム」の別名でも親しまれています。プロセス・進捗状況・ナレッジを共有し、営業活動の効率化を図るシステムです。顧客管理や案件管理など営業マン向けの機能・マネジメント層用のレポーティング機能・営業領域の分析機能が搭載されています。

ジールのデータドリブン導入事例

ジールは1,000社を超える企業のデータドリブン導入をサポートしてきました。一部の事例をご紹介します。

ヤマハ発動機株式会社

サーバーに触ったこともないユーザーが、世界中の情報にアクセスできるデータ分析基盤

株式会社大林組

部門の壁を超え、誰もが正確な情報を入手できるデータプラットフォーム

セロリー株式会社

直感的な操作で高度なデータ分析を実現、営業活動がスムーズに

セロリー株式会社の導入事例について詳しく見る

まとめ:データドリブンとはDX化と並ぶ経営の合理化に欠かせないプロセスのこと

データドリブンとは新しい時代を担う意思決定であり、今や経営に欠かせないプロセスのことです。ジールは日本企業のDX実現を支援しており、これまでに1,000社以上の実績があります。データドリブンの導入を検討している企業の方はぜひご相談ください。

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