【データドリブンとは？】基本的な意味から活用方法まで実現に向けた知識を詳しく紹介

「データドリブンマーケティング」「データドリブン経営」など、データドリブンという言葉はさまざまな場面で使われるようになりました。データドリブン(Date Driven)を直訳すると「データ駆動」です。具体的にはどのような意味があり、なぜ注目されているのでしょうか。

データドリブンとは、収集した膨大なビッグデータをもとに意思決定することです。従来、企業経営や組織運営の意思決定はKKD(勘、経験、度胸)に頼っていました。しかし、主観ではなく客観的データに基づいた判断を実施すると、意思決定の精度やスピードが変化します。

データドリブンが注目されるようになったのは、IT革命が2つの大きな変化をもたらしたためです。

テクノロジーの進歩でデータ活用幅が拡大した

情報技術の発達により、SNSからユーザーの声を集めたり、Webサイトを訪問したユーザーの行動を可視化したりと、大量のデータを素早く集めてビジネスで利用する場面が増えてきました。その結果、膨大なデータを経営やマーケティングで活用できるようになったのです。

顧客行動の多様化

インターネットやスマートフォンの普及で、瞬時に情報を取得できるようになったことにより、消費者の購買行動は複雑化・多様化しています。企業が顧客の幅広いニーズに応えるためには、経験や勘だけでは不十分で、購買や行動のデータに基づいた判断が必要となっているのです。

データドリブンによく似た言葉として、データ活用が挙げられます。データ活用とは、データ分析で得た知見をビジネスに役立てることですが、一見してデータドリブンとの違いがわかりにくい言葉です。ここでは双方の違いを比較し、データドリブンをさらに理解できるよう紹介していきます。

違い①データを利用する場面

●データ活用：必要に応じて必要なデータだけを集めて参照する

●データドリブン：意思決定がさまざまな最新データに基づいて実行される

違い②対象となるデータ

●データ活用：必要に応じてデータを収集・分析するため、対象はビッグデータとは限らない

●データドリブン：多様なデータから客観的判断をおこなうため、基本的にはビッグデータが対象

データ活用については以下の記事でも解説していきます。詳しく知りたい方はこちらもご確認ください。

「データ活用」とは？ビジネスデータの種類やメリット、身近な成功事例をご紹介

データドリブンが経営やマーケティングで注目されているのは、さまざまなメリットが大きいためでしょう。一方で、データドリブンにはデメリットも存在します。メリットとデメリットについてそれぞれ見ていきます。

データドリブンを取り入れると、客観的な根拠に基づいて意思決定するようになります。従来の勘や経験に頼る判断に比べて説得力があり、周囲からの理解が得られやすくなることで意思決定のスピードアップが可能です。正確なデータを使うことで、意思決定の精度も上がります。

データドリブン経営やデータドリブンマーケティングで意思決定の精度やスピードが改善されると、時間やコストの節約になり、精度の高い施策や市場に合ったスピーディーな行動、業務システムの改善などが実現します。これにより、売上や利益の向上が期待できるのです。

データドリブンにはデータが主導となる特徴があるため、勘や経験に基づいた発想では気付かなかった顧客ニーズの発見につながることがあります。購買行動が多様化している市場で精度の高い顧客ニーズを発見すると、新しいビジネスの創出や市場優位性の確立につながるでしょう。

データドリブン経営やデータドリブンマーケティングでは、膨大なビッグデータを扱える人材が必要です。データ分析のための最適な手法を選んで実行し、分析から知見を得て、解決策を提案する力が求められます。しかし、日本国内ではそのような人材が不足しているのが現状です。

データドリブンは概念なので道具が揃ったからと言ってすぐに始められるものではありません。データを扱う以上、少なくともインフラの整備は必須で、それにはコストがかかります。パソコンやタブレットなどのIT機器や、データ蓄積のためのデータベースシステムなどが必要です。

データドリブンな経営やマーケティングではデータが駆動力となるため、数値を追ってそれだけに従うようになると、データドリブンそのものが目的化されてしまいます。そもそもデータドリブンは手段や目的ではなく、概念や考え方ですので、ビジネスで実現したい目的は別にあるはずです。

データドリブン経営やデータドリブンマーケティングは、一般的に次の4つの方法を順番におこなって実現していきます。

社内のさまざまな部署や基幹システム、業務システム内に散在しているデータを収集・蓄積します。複数のシステムを並行して利用している場合は、必要に応じてデータ管理ツールの導入も必要です。データに重複や破損がある場合は、統合・修正もおこないます。

収集したデータはそのままでは活用できませんので、グラフや表などにしてどのような内容なのかを可視化し、データを効率よく解析できることが必要です。データドリブンな進め方ではビッグデータが対象ですので、後述する解析ツールなどを使うと分析が容易になります。

可視化されたデータを使って分析し、因果関係を把握したり未来の予測に活用したりしていきます。データの分析方法はさまざまで簡単なものもありますが、基本的には専門性を有する人材が必要です。困難な場合は専門家へ外部委託する方法もあります。

分析・解析方法と言われてもどのような分析方法を実施すれば良いかわからないといった場合には以下の記事で分析方法を解説していますので、こちらもご確認ください。

ビッグデータを活用した解析方法とは？それぞれの定義や分析手法から理解しよう

分析後に具体的なアクションプランを策定し、実行します。ここでのポイントは、組織的に実行することです。上層部がデジタルマーケティングの重要性を理解していないと円滑に進みませんので、マネージメント層にはデータドリブンについて理解している人物が求められます。

データドリブンな経営・マーケティングではビッグデータが対象のため、効率よく進めるためには支援ツールが必要です。ここでは、BIツールやデータマネジメントプラットフォームなど7つのツールを紹介します。

BIツールとはビッグデータを分析するソフトウェアのことで、データドリブンにとって重要なツールの1つです。レポート機能や共有機能、分析からルールを見つける機能などを備えています。活用にあたっては、操作性を確認し、現場の声を聞いて容易に扱えるものを選ぶのも大切なポイントです。

DMPとは、ユーザーの属性や広告配信データなどを収集・統合し、管理するためのツールです。DMPで生成した情報を使って広告配信すると、潜在的顧客へアプローチできます。円滑に活用するポイントは、事前にデータ蓄積場所・データ形式・修正の必要性を確認しておくことです。

CDPとは、顧客の属性や行動データなどを収集・統合し、分析するためのツールです。DMPと似ていますが、DMPが膨大な匿名データを管理して広告配信に利用するのに対し、CDPは顧客1人を分析してアプローチします。その際には、データ利用の目的を明確にして両者を使い分けることも大切です。

Web解析ツールとは、自社のWebサイトに関するデータを集めるための解析ツールの総称です。アクセス解析やキーワード分析などにより、ユーザーの行動を可視化します。このツールを活用する際は、目的に合わせて複数の種類のツールを組み合わせ、多角的に分析していくことが大切です。

CRMは「顧客関係管理システム」を意味し、顧客理解を深めて関係を強化するためのツールです。顧客のパーソナルデータを管理する機能や問い合わせ内容を管理する機能などがあります。CRMは連携して使えることが多いため、導入前に自社の既存システムを確認しておく必要があります。

MAとは、マーケティングに必要な作業を自動化し、収益向上を狙うツールです。顧客情報を管理し、予め作成したDMを自動送信するなどしてアプローチします。MAはBtoB用とBtoC用があり、顧客総数やアプローチ方法が変わりますので、事業に合わせて選出が必要です。

日本語で「営業支援システム」と呼ばれるSFAは、営業の進捗状況をチームで共有し、業務を支援するツールです。顧客管理や案件管理、商談管理などの機能があります。導入前に特に重視したいのが、営業担当者にとっての使いやすさです。彼らが使いにくさを感じているとSFAは定着しません。

POINT

データドリブン戦略に向けてツールを導入・活用する場合のポイント

データドリブンな進め方ではデータ主導で意思決定していきますが、分析のために必要なツールを決めるのは人間であり、目的に合わせて選ぶ必要があります。今回は各ツールの概要を簡単に紹介しましたが、実際に導入・活用する場合は、各ツールの仕組みをさらに詳しく理解し、自社の事業内容や社内の環境に合った最適なツールを導入します。

データドリブンはデータに基づく意思決定により、戦略や業務オペレーションに活用するという考え方です。何かしらのツールを導入すれば始まるわけではありません。スタートさせて企業の活動に役立てるためには、組織を変えていく必要があります。

データドリブンは幅広い分野に関わる概念であり、全体の業務やコストに関わってきます。重要性やメリットを社内で共有して理解を得ることも大切です。組織として取り組みやすい体制を作ると、データの共有やデータを根拠としたアクションがスムーズなものへと変化していきます。

データドリブンをマーケティングでいかすためには、データを最大限に活用することもポイントです。例えば購買履歴や訪問履歴などの顧客データを活用すれば、見込み客の顧客化も狙えます。顧客が求めるタイミングで必要な利益を届けることは、顧客自身の実益にもつながるのです。

データドリブンな戦略は一度実行して終わるのでなく、検証や改善を繰り返すことが重要です。継続的に取り組んで、社内に根付かせる必要があります。計画・実行・評価・改善のPDCAを回すシステムを構築し、データに基づいた分析やアクションを浸透させていくことが大切です。

データドリブンの実現には、データを専門的に扱える人材の確保が必須です。膨大なビッグデータを読み解き、提案をできる人材がいれば意思決定が加速します。方法としては新規採用だけでなく、社内で育成したり、外部機関にサポートを依頼したりといった手もあります。

データドリブンには判断軸となるような大きなデータが必須です。その場合は自社のデータが少ない場合は外部のデータを蓄積しているサービスを活用することもひとつのアイデアといえます。

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