データドリブンとは｜意味やビジネスで注目される理由について解説

データドリブンとはデータに基づいて判断・アクションをすることで、ビジネスでの活用が注目・重要視されてきています。本記事では、データドリブンが注目されている理由や、活用するメリット・デメリットの他、成功させるための使い方・注意点を解説します。

目次

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1. データドリブンとは
2. データドリブンがビジネスで注目される理由
3. データドリブンのメリット
4. データドリブンのデメリット
5. データドリブンを実践するための基本ステップ
6. データドリブンを成功させるためのポイント
7. データドリブンを支援するツール
8. まとめ

データドリブンとは

データドリブンとは、収集されたデータや分析結果に基づいて意思決定や課題を解決することです。ビッグデータや顧客データ、Web解析データなど使用されるデータは多岐に渡ります。

顧客ニーズの多様化や市場の変化が目まぐるしい近年は、個人の経験や憶測による判断より、データ分析による正確な情報の裏付けが重要視されるようになりました。テクノロジーの進化でデータ活用の幅が広がり、データの汎用性はさらに注目されています。

データドリブンは、企業活動における様々な方面で活用できます。例えば、データを基準にしてマーケティング活動を行う、データドリブンマーケティングが挙げられます。データの分析による効果測定がしやすく、戦略的な施策を定めることが可能です。

「データドリブン」という言葉の意味

まずは、「データドリブン」という言葉の意味を確認しておきましょう。「ドリブン（Driven）」とは「ドライブ（Drive）」の過去分詞で、「～に突き動かされた」「〜を起点とした」といった意味を持ちます。「〜を基にした」と言い換えることもできるでしょう。

つまり、データドリブンは日本語にすると「データを基にした」という意味になります。「データ駆動」と訳されることもよくあります。「データ重視」「データ志向」な意思決定の仕方をデータドリブンと呼ぶのだと覚えておけば良いでしょう。

データドリブンの対義語

データドリブンの対義語にあたるのは「KKD」です。勘・経験・度胸の頭文字からできた単語で、過去の経験や長年の勘をもとに勢いで決めることを指します。何かトラブルが発生した際にも、科学的根拠ではなく自分の経験と勘で解決方法を導き出します。

KKDは迅速な意思決定や実行ができる一方で、知識やノウハウが外部に蓄積されないため属人化しやすいです。仮にノウハウを持った人が退職した場合、企業からノウハウが消失することになります。

また、自分の経験をもとに判断することは、時として合理性に欠けるでしょう。それぞれの判断基準にばらつきがあると組織にまとまりがなくなり、トラブルの発生時に収拾がつかなくなるリスクもあります。

「データ活用」と「データドリブン」何が違うのか

データ活用は、企業に蓄積された様々なデータを業務効率化やマーケティング強化のために役立てることを意味します。簡潔に説明すると、データをビジネスに役立てることです。データの規模や活用度は問わないことが多く、以前からよく取り入れられている手法です。

一方データドリブンでは、より徹底して意思決定にデータが反映されます。そのプロセスや規模の大きさから、一般的にデータ活用に比べて扱うデータ量が多いという違いがあります。

データドリブンがビジネスで注目される理由

データドリブンな意思決定は、社会の変化も相まって年々その重要度が高まってきています。ここでは、データドリブンがビジネスで注目される理由を解説します。

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デジタル技術が発展したため

デジタル技術の発展により、情報収集や分析を容易に行い、データを可視化できるようになりました。それにより、さまざまなデータを活用した費用対効果の高いマーケティングやセールスの施策を行うことが可能となっています。

インターネットやデジタル技術の普及で世の中にスピード感が増す中、売上の拡大のためには競合他社との差別化が必要不可欠です。データドリブンにより蓄積されたデータをあらゆるビジネスシーンに活かして、環境の変化への対応が求められます。

顧客行動が多様化・複雑化しているため

顧客行動が多様化・複雑化して予測が難しくなっていることも、データドリブンが注目される理由の一つです。このような状況では、経験や勘ではなくデータにより裏付けされることで、正確な経営判断や戦略の立案が可能になります。

例えば、成約までの顧客行動をデータ化すれば、傾向を把握してマーケティングに活かしやすくなります。顧客が何を求めてWebサイトを訪れているか、成約までどれだけ時間がかかったか、それまで自社からはどのようにアプローチしたかなど、多角的に分析できます。

多種多様な顧客ニーズに対応するためには、客観的に分析したデータをもとに戦略を立てることが必要不可欠です。

費用対効果の高さが求められているため

現在、日本企業の多くが人手不足に悩んでいます。少子高齢化の影響で労働力人口が減少していることなどがその原因です。そのため、限られた人的リソースでいかに多くの利益を生み出せるかが課題となっています。

しかし、インターネットの普及などを背景に顧客行動は多様化・複雑化する一方で、人的リソースの最適化は非常に難しくなっています。IT技術といった人手以外の労力に頼ろうにも、コストを無駄にすることはできません。

そこで、こうした貴重なリソースの無駄遣いを防ぎ、利益に繋がる効果の高いビジネス活動を行うために、データドリブンな手法が必要とされているのです。データから費用対効果が高いと判断された部分に注力することで、利益の最大化を実現することができます。

データドリブンのメリット

データドリブンな手法には、客観的な分析により事業の発展につながるメリットがあります。ここでは、データドリブンのメリットを具体的に解説します。

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経験や勘をデータの観点から裏づけられる

従来の経営では経験や勘に頼って重要な判断を下すこともありましたが、確実性の低い現代のビジネスシーンでは、そのような合理性に欠ける判断はそぐわないでしょう。

しかし、個人の経験や勘がデータによって裏付けされると、その判断が正しいと証明され、全ての従業員が納得できるかたちで業務を進められます。

また、科学的根拠が明らかになることで個人による判断基準のバラつきを防ぐことができ、優れた経験や勘を持った従業員のノウハウをデータ化できれば、属人化を防ぐことも可能です。

ボトルネックを見つけられる

データドリブンの実行により、ボトルネックを発見できるメリットがあります。情報収集や分析を通してデータを可視化すれば、課題の特定や改善策の考案をスピーディにできるでしょう。トラブルや生産性の低下を未然に防ぐことも可能です。

従業員が日々の業務で課題を感じていても、根拠がないと曖昧な解決法しか見つからず、根本的な解決にはつながりません。客観的なデータをもとにした課題が発見されることで、自社が取り組むべきことや優先順位が明確になります。

顧客に適した商品やサービスを提供できる

データドリブンは、多様化する顧客に適した商品やサービスの提供が可能です。企業が顧客と長期的に関係を構築するためには、多様化するニーズに寄り添うパーソナライズされたサービスが求められます。

データドリブンにより、顧客行動や属性などの顧客に紐づくデータをもとに、それに合わせたアプローチ方法が可能になります。パーソナライズされたサービスの提供により、顧客満足度の向上が期待できるでしょう。

データドリブンのデメリット

データドリブンを効果的に運用するためには、デメリットも理解しておくことが大切です。きちんと対策をとらずデメリットの方が大きくなってしまうと、社内のインフラ整備や初期コストなど、データドリブン実践のためのリソースが無駄になってしまうためです。

例えば、データドリブンのために扱うデータの対象範囲・種類・ボリュームを明確化しておかないと、不要なデータまで取り込んで作業工数がかかるリスクがあります。業務に支障が出ない範囲に留められるよう、あらかじめ扱うデータの設定が必要です。

また、部署や支店により情報の蓄積方法が異なると、データ収集が難航することもあります。部署間での連携がうまくいかず従業員の協力が得られないと、データドリブンは失敗に終わるでしょう。

データドリブンの運用前には自社の問題点の明確化や従業員の事前周知、データ分析ができるスキルを持つ人材の確保など、入念な準備が求められます。データドリブンを成功させるには慎重に運用までのプロセスを重ねる必要があります。

データドリブンを実践するための基本ステップ

データドリブンの導入を成功させるためには、適切な順序を踏む必要があります。ここでは、それぞれのプロセスでのポイントを含めて基本ステップを解説します。

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データを収集する

まず初めに、データドリブンに利用するデータの収集が必要です。社内には多くの情報が存在しているでしょうが、全ての情報が必要とは限りません。意思決定や課題解決に役立つデータを収集するためには、収集するべきデータを明確化した上で集めることが大切です。

目的に応じて関連システムから過不足がないようにデータ収集を収集していきます。例えば、マーケティング活動でデータドリブンに取り組みたい場合、自社の公式サイトのアクセス履歴や顧客の購入履歴、販売システムなどで情報収集ができます。

データを可視化する

収集したデータを可視化することで、適切な情報共有や効率のよい作業を行うことができます。可視化するためには表やグラフなどを用い、データを加工することが必要です。

膨大なデータを可視化するツールとしては、BIツールが役立ちます。データ量が少ない場合はExcelも使用できますが、データドリブンで使用するデータは膨大になりがちです。業務の効率化や正確性の観点で、BIツールによる可視化が効果的です。

データの分析・アクションプランの検討を行う

可視化されたデータを分析し、分析結果に応じたアクションプランを検討しましょう。分析の際はデータの傾向や異なるデータの関連性などを把握するため、多角的な観点で分析することが大切です。そうすることで、新たな問題点の発見にもつながります。

分析するうちにデータが複雑化してきた際は、再びグラフなどを用いて整理すると混乱を防げます。そして、分析結果をもとに最適なアクションプランを検討し、実行前の計画を行います。

アクションプランを実行する

分析結果という客観的事実をもとにしたアクションプランを立てた後は、実行に移します。ただし、実行して終わりではなく、効果の振り返りが必要です。実行前後の顧客の反応の変化や売上の変化など、あらゆる角度からデータを分析し、比較する必要があります。

効果を振り返って課題を洗い出し、今後のアクションにも活かすことができるでしょう。繰り返し効果を検証することで、意思決定の精度が高まります。

データドリブンを成功させるためのポイント

データドリブンは、ただ取り入れるだけで効果は得られるわけではありません。成功させるためには、抜かりない事前準備や運用体制の構築が必要です。ここでは、データドリブンを成功させるためのポイントを解説します。

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スキルを持った人材を確保すること

データドリブンを運用するためには、データを分析するスキルを持った人材の確保が必要不可欠です。データサイエンティストやプロジェクトマネージャーなど、専門知識を持つ人材が該当します。

また、意思決定や課題解決につながる最適解を導き出すため、自社のビジネスに関する知識が豊富な人材も必要とされます。

AI技術の活用によりデータドリブンが可能なプラットフォームも存在します。データサイエンティストが確保できない場合、必要に応じてAIを利用することも手段の一つです。

組織全体として取り組むこと

データドリブンでは組織内に分散するデータを収集するため、組織全体での取り組みが求められます。例えば、マーケティング部門が詳細な顧客情報を入手したいとき、営業部門やカスタマーセンターと連携する必要があるでしょう。

従業員がデータドリブンについて正しく理解し、自社の課題解決のために協力関係を築き上げることが大切です。そのためには、従業員への研修や業務連絡による周知が必要不可欠と言えるでしょう。

適切なツールを活用すること

適切なツールを活用することで、データドリブンの効果を最大限に引き出せます。膨大なデータを扱うデータドリブンでは、ツールの利用が欠かせません。ツールを活用してデータを管理したり分析したりすることが、データドリブンの基盤でもあります。

ただし、自社にマッチしたツールでないと効果が出ないことを忘れてはいけません。ツール導入にはコストがかかるため、自社でデータドリブンを実践するにあたってどのツールが必要か事前によく検討しておくことは必要不可欠です。

データドリブンを支援するツール

データドリブンを支援するためのツールは多く存在します。しかし、全てが自社に適切であるとは限りません。それぞれのツールの特徴を理解し、必要なツールを選びましょう。

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CDP

CDPは企業で管理されている顧客データを集めて蓄積するためのツールです。「Customer Data Platform」の略で、日本語にすると「顧客データ基盤」となります。個人顧客一人ひとりの情報を管理することができます。

CDPはデータを1カ所に集約できるプラットフォームで、さまざまな外部ツール・システムからもデータを取り込んで蓄積できることが特徴です。統合的なデータ管理ができるため、部署をまたいでの活用ができます。

組織全体での取り組みが必要なデータドリブンにおいては、このような統合管理ツールが役に立ちます。

DMP

DMP（Data Management Platform）はインターネット上に蓄積されたビッグデータや自社のアクセスログを収集・分析し、広告配信などの戦略に役立てるツールです。外部企業が提供するオープンDMPと、自社データのみを扱うプライベートDMPがあります。

CDPが自社の個人顧客を対象とするのに対し、DMPの対象は幅広く、データから市場全体のトレンドや動向を把握し、新しいニーズの発見などに役立てることが可能です。

MA

MA（マーケティングオートメーション）は、その名の通りマーケティングを自動化・仕組み化するツールです。

Webサイト上でユーザーを特定のページに誘導したり、顧客データをシステムに登録したり、メール配信などのアプローチを支援したりと、見込み顧客の獲得から絞り込みまでをサポートしてくれます。

例えば、特定の条件に応じて見込み顧客をセグメント化し、それぞれに合わせた内容のメールを自動配信する、といったことが可能です。マーケティング領域のデータドリブンを効率的に行うのに役立つツールです。

Web解析ツール

Web解析ツールは、特定のWebサイトやWebページへのアクセスを解析するツールで、アクセス解析ツールとも呼ばれます。検索順位や検索ボリューム、ページのPV数や滞在時間などの解析が可能です。

このツールを活用することで、自社の公式サイトを見直し、顧客の獲得や流入のための動線づくりができます。ツールによっては他社サイトの解析も行うことができます。

コンテンツマーケティングを行いたいなど、自社サイトを活用した施策を検討している場合には、こうしたツールでデータを収集・分析するのが必須であると言えるでしょう。

SFA

SFA（Sales Force Automation）は営業支援ツールのことで、営業活動に関する様々な機能が備わっています。顧客情報の管理だけでなく、スケジュール管理や契約書・日報を作成する機能などもあります。

SFAには、日々の営業活動に関するあらゆるデータが蓄積・可視化されます。営業活動は特に属人化・ブラックボックス化しやすい業務ですが、データが整理されることで各案件の進捗や営業ノウハウが社内で共有しやすくなります。

CRM

CRM（Customer Relationship Management）は「顧客関係管理ツール」のことで、既存顧客の基本情報に加えて嗜好や購買履歴、問い合わせ履歴など踏み込んだ情報を管理できます。

顧客の情報を管理するという点ではCDPと似ていますが、CRMにはメール配信機能やプロモーション管理機能など、具体的な施策を行うための機能が備わっています。CRMのデータをもとに顧客ニーズに寄り添った対応ができるため、長期的な関係の構築が実現されます。

また、MAやSFAと連携させることにより、見込み顧客の管理から営業と購入促進、そして長期的な関係構築と、顧客に関わるビジネスプロセス全体をカバーすることができます。

BIツール

BIは「ビジネスインテリジェンス」の略で、企業に蓄積されているデータを統合して分析を行い、経営戦略に活かすことです。

BIツールを使えば、各部署に分散した膨大なデータを一つのツールで管理・分析し、分析結果をもとに表の作成もできます。Excelなどによる手動での管理が不要のため、非常に効率的に作業を行うことができます。

迅速なデータの一元化・加工ができるため、スピーディな意思決定が求められる際にも活躍します。データドリブンの浸透には必要不可欠なツールと言えるでしょう。

まとめ

データドリブンは、収集したデータや分析結果をもとに意思決定や課題解決を行うことです。データの示す客観的事実に裏付けされた意思決定を行うことで、市場状況の変化にも柔軟かつ迅速に対応することができます。

定期的な分析を行うことで日々の業務では気が付かないボトルネックの発見や、顧客ニーズに寄り添った対応により満足度の向上につなげることが可能です。

一方で、導入にあたって専門知識を持った人材の確保や従業員の理解を得なければならないなど、注意が必要です。また、データドリブンを効果的に進めるには、正しい手順を踏み、適切なツールを使用することが大切です。

データドリブンを実施し、生産性や競争力を高めることが、変化の激しい現代のビジネスシーンで生き残るための1つの方法です。この記事を参考に、自社の目的や課題を洗い出し、ツールを有効活用できるようにしましょう。