「これからのビジネスはデータドリブンが大事だ！」と聞くようになりましたが、データドリブンとはいったいなんなのでしょうか。
ビジネス的な意味では、データドリブンとは
「仕事上で得られるデータを主軸にして、経営や戦略などの意思決定・未来予測においての決断を行うこと」です。
なんとなく意味はわかるが、具体的にどんな手順を踏んで、どのような人材が自社で適しているのかよくわからない人も多いはず。
この記事ではデータドリブンを組織的に根付かせるための3つのポイントやデータドリブンを行う際の注意点について詳しく解説していきます。
ぜひ、このデータドリブンについて深く知り、実践することで成果が出せるようにしましょう。
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※本記事はヤフー株式会社提供によるスポンサード・コンテンツです。
データドリブンとは「データをもとに必要な意志決定をし、実行すること」
データドリブンとは、仕事上で得られるデータをもとに、経営やマーケティング戦略、人事配置などの意思決定を行うことです。
もちろん、これまでも企業やビジネスマンは得られる情報（データ）をもとに、来期の売上予測や経営戦略を策定し、データをもとにした意思決定を下しています。しかし、昨今の顧客の消費行動は複雑になり、勝算の高い意思決定をする難易度は上がっています。
一方で、インターネットの普及やデジタル化により、データとして収集できる情報の量や種類が爆発的に増えました（参考：
ビッグデータとは？メリットや活用事例、注意点、活用までの流れ）。
それらのデータを活用すれば、より正確な意思決定ができると期待されています。そのため、これからはよりデータを多く多様なデータを持ち、正しく分析する必要があります。
またそれ以上に、そのようなデータと正しく向き合えることが経営者、ビジネスマンに求められているのです。
データドリブンの実践フロー
データドリブンの実践フローは以下の5つによって成り立っています。ここでは、それぞれの流れや方法などを解説していきましょう。
1. データ収集
2. 収集したデータの見える化
3. データ分析
4. アクションプランの計画
5. アクションプランの実行
1. データ収集
まずは分析に利用するデータ収集が必要です。
業界によって必要なデータの傾向は異なりますが、多くは顧客の購入履歴やどのようなサイトを閲覧しているのかといったものです。
POSシステムや顧客管理システム（CRM）、マーケティングオートメーション(MA)ツールを導入すれば、簡単にデータ収集を行えます。
参考：
CRMとは？CRMの目的と、成果につなげるための3つの活用ポイント
マーケティングオートメーションとは？導入前に押さえる３つのポイントを解説
2. 収集したデータの見える化
データ収集が終われば次は収集したデータを分析しやすいように見える化し、次で行う分析作業を簡略化していきます。これは単純に収集したデータでは本来必要のないデータが含まれているため、そのままのものを分析してまうと無駄に時間がとられてしまうからです。
ただし、初心者はもちろんのこと慣れている人でもデータが膨大になれば、手動での見える化には時間がかかってしまいます。そのため、BIツールやDMPなどを使うようにして役に立つシステムを整えることが大切になってきます。
参考：
図で理解すれば早い！BIツール（ビジネスインテリジェンスツール）とは？
5分でわかるDMPとは？マーケ担当者が知っておくべき基礎知識【図解つき】
3. データ分析
データが見える化できれば次は実際にデータ分析してきましょう。具体的には得られたデータを細かく分けて、分析していくことになります。例えば、商品の売り上げを上げたいのであれば売り上げのデータを解析して、どんな時間やタイミングで売り上げが落ちているのかを調べます。
ただし、こちらに関してはデータアナリストなどといった、分析を行う専門的なスキルが求められます。しかし、上でも出てきたBIツールやDMPなどを使えば初心者でも分析が簡単に行えます。したがって、会社にデータを分析できる人材がいないのなら、それらのツールを使っていきましょう。
4. アクションプランの計画
データの分析が終われば適切なアクションプランの計画、つまりどのようにすれば経営の効率を上げられるのかを考えます。なお、ポイントとしては経営の規模に合った、もっとも手のかからないものを選ぶことが大切になってきます。
例えば、今まで行っていたあまり効果的でないサービスを止めたり、できるだけお金のかからない対策を行いましょう。逆に、効果的だからといって現在の経営を大きく圧迫するものや、それを行う人材がいないにも関わらず計画を立てることは止めてください。
これらはせっかくデータドリブンを行っても経営に対して逆効果となるので、アクションプランの計画に関しては適切なものを検討しましょう。
5. アクションプランの実行
アクションプランの計画が終わったらそれを実行に移しましょう。なお、アクションプランの実行後にはしっかりとその結果が出ているのかを評価し、もし効果が出ていないのであればアクションプランを修正します。
もしくは、データ収集や分析において問題がなかったのかを検討し、これに対処していきましょう。これらはこれまで流れに問題があったり、市場が変化したなどの理由でアクションプランが効果的でないことがあるからです。
そして、この一連の流れを繰り返してより効果的なデータドリブンを行ってください。以上が詳しいデータドリブンの実践フローとなっています。
データドリブンを成功させる3つのポイント
このデータドリブンを成功させるには以下のポイントを押さえることが大切です。これらはデータドリブンを行う環境を作ることや初心者であってもデータドリブンを行えるようにする方法になります。
1. 知識・スキルを持った人材の確保
2. 組織的な理解・実行力を高める
3. 目的別支援ツールの有効利用
1.知識・スキルを持った人材を確保する
データドリブンを組織的に成功させるには知識・スキルを持った人材の確保が必要です。データを分析し、アクションプランを計画できる人が必須であり、また、その人材を他にも育てられる教育ができなくてはならないからです。
具体的なデータドリブンで成果を出せる人材とは以下の知識やスキルが主に求められます。
1. ビジネスに関する深い理解
2. データ分析に関する知識
3. 統計学の知識
4. データ処理の知識
5. ロジカルシンキング力
6. マーケティングの知識
ただ、これだけのスキルを持った人材はそうはいません。最低限、ロジカルに説明ができ、データに対して拒否感がない人材がいるだけでも大きく変わるでしょう。
2.組織的な理解・実行力を高める
データドリブンの成功には組織的な理解・実行力を高めておく必要もあります。これは組織全体がデジタルマーケティングについて一定の理解を示し、分析結果から計画されたアクションプランを実行する意思決定ができなければ意味がないからです。
特に日本企業というのはリスクを取らないといわれており、これが利益を上げる機会を奪っているといわれています。したがって、データドリブンに科学的な根拠があり、効果的であることを理解して実行できるように社内での啓蒙を行いましょう。
3.目的別支援ツールの有効利用
データドリブンを成功させたくても人材が乏しかったり、初心者しかいない場合には目的別支援ツールを有効活用しましょう。実はデータドリブンを支援するためのITツールというものは複数開発されています。例えば、集客目的であればDMPやWeb解析ツール、顧客化を図りたいならSFAなどがあります。
したがって、それらのツールの中から自分たちの業務領域に適したものを選択し、有効利用していくのがよいでしょう。そうすれば経験がない企業でも手間をかけずにデータドリブンができます。
まとめ
データドリブンとはデータをもとに必要な意志決定をし、実行することです。また、メリットとしてはリアルタイムな状況把握と柔軟な対応が取れ、素早く適切な意志決定をできることにあります。
まずは適したデータを待つめることが必要です。そして、その際には知識・スキルを持った人材の確保するなどポイントを押さえておくと成功しやすくなります。
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