データドリブンとは？導入する目的やシステムの流れなどについて紹介

データドリブンの定義とは？

データドリブンは、多くの場合データに基づく意思決定のことを指します。「Data Driven」をカタカナに直したもので、直訳すると「データ駆動」となります。

「データドリブン○○」といったように後ろに単語をつなげて、データに基づく経営やマーケティングを示すことも多いです。

データドリブンでは収集・蓄積したデータを分析して行動計画を作成し、実行した結果や効果の測定や評価をします。単にデータを集めて分析するのが目的なのではなく、その後の方針や行動の決定、実行が重要です。

データドリブンが経営に求められている背景について

現在、データドリブンは経営への活用が強く求められていますが、データドリブンが経営に必要な理由とはどのようなものなのでしょうか。

理由や背景が分かれば、データドリブンの必要性が理解できるようになります。ここからは、データドリブンが経営やマーケティングに求められる背景について見ていきましょう。

購買行動の多様化や複雑化への対応

テレビやインターネットのマスメディアや、SNSでの情報収集を通して、消費者の価値観が多様化し、消費行動がより合理的になるなど変化が続いています。

市場の動向や消費者のニーズにアンテナを張り、その求めに迅速に応えるためにデータ収集は欠かせません。複雑化した消費行動に対応し、状況に合わせて的確で素早い判断を下すためにデータドリブンが求められています。

技術進化によるマーケティングの高度化への対応

IT技術が進歩したことで、企業と消費者双方のIT環境が大幅に整備されました。企業側では、家電や端末がインターネットにつながるIoT技術やAI、POSシステムなど様々なデジタル技術の開発・発展によりサービスやビジネスモデルが多様化しています。

また、消費者側も日常生活の中でデジタル技術の恩恵を受けており、情報の探し方・受け取り方が多様化したことでマーケティングの手段も多岐に渡るようになりました。これにより、効果的なマーケティング方法を探る目的でデータドリブンを活用する必要性が高まったのです。

マーケティングの費用対効果の追及

マーケティングの成功には、消費者へのターゲティングとリサーチの精度向上が不可欠です。データドリブンを活用すれば、消費者個人をも詳細に分析できるため、マーケティングに投入した費用に対し、得られる成果が大きくなるのです。

結果的に効果的なマーケティングが期待できるため、データドリブンの活用が求められています。

実職務の複雑化への対応

データドリブンへの期待には、現場における実職務の複雑化への対応も含まれています。

消費者行動の複雑化は、連鎖的に現場の業務を複雑にしました。消費者のニーズが多様化したことで、ビジネスモデルの種類も多くなったためです。

種類が増えたビジネスモデルをいくつも実現させるために、現場では仕事の量が増え、作業内容も煩雑化しています。大きくなった従業員の負荷を減らし、効率を改善するためにデータドリブンが求められているのです。

課題解決のスピード化への対応

市場は常に変化し続けているため、企業は課題の解決も早期に行うことを求められています。

データドリブンではデータが可視化されるため、数値や結果の「見える化」が進み、行動選択までに悩む時間が減って意思決定がスピーディになるのです。

データドリブンは、テンポ良く課題を解決して市場の変化についていくためにも重要であり、市場の発展や変化と密接に関わっています。

データドリブンの導入目的とは？

IT技術の発展により、市場から吸い上げられるデータの量は膨大になりました。このデータは、そのままの状態では人間に扱うのが難しい存在です。

蓄積されたそれぞれのデータを人間にも分かりやすいように処理をして効率よく分析に回すことで、様々な業務に活用する必要があります。それを可能にするのがデータドリブンです。

実際にどのような業務への活用を期待されているのか、順番に確認しましょう。

マーケティング施策への活用

もともと、マーケティングの計画は携わる人の勘や経験に頼って立てられていました。しかし、個人で得られる知識や経験には限界があり、市場規模が拡大するにつれてその精度は下がります。

データドリブンであれば、蓄積したデータから様々な条件をもとに自社に適した市場やマーケティング施策を効率的に算出可能です。そのため、最小限のコストで高いパフォーマンスが得られる可能性が高まります。

AI分析でのデータ活用

データを集めて分析し、将来的な予測を立てて判断するデータドリブンの側面は、AI技術にも応用できます。

どうしても生身の人間による判断が必要となる部分を除き、一部の業務上における判断をAIによって自動化することで、人的リソースを別の部分に回せます。その分、業務の効率やスピードが上がり、業績の向上が期待できます。

他分野でのデータ活用

データドリブンでは、ある目的に対して実に様々なデータを集めます。そのデータは、集めた当初の目的以外の用途に活用できる場合もあるのです。

分野をまたいだデータの活用を可能にすることで、目的達成の精度を上げたり、新たなプランを生み出したりできます。

新たな価値創出

データドリブンを続けていくと、様々なデータを蓄積する習慣が生まれます。そのデータを様々な形で組み合わせることで、新しいビジネスモデルの形や現状の改善案など、これまでに思いもよらなかったアイデアが創出されることがあるのです。

データドリブンでは、そのようなデータに基づく「ひらめき」の土壌を創り出せます。

データドリブンシステムの6段階の流れとは？

データドリブンの流れは「データの収集」「可視化」「分析」「アクションプランの作成」「実行」「結果の測定」の6段階です。

この6段階を1つのサイクルとして繰り返し、習慣化させることでより高い効果が得られます。

1：データを収集し蓄積する

データドリブンは、分析するデータを集めるところから始まります。蓄積されたデータが無ければ、データドリブンは行えません。

集めるデータは、主に顧客の動向に関わるものです。これに、分析したい内容や業界ごとに異なる種類のデータを加えて収集します。

自動でデータを収集し管理するシステムを利用するとよりスムーズになるでしょう。

2：分かりやすく可視化する

集めたデータはそのままでは膨大で分かりにくく、分析しにくいものです。そこで、データを分かりやすいように可視化する必要があります。

データの種類ごとに分類する、グラフや表を作成するなど、情報の仕分けをしていきましょう。分析に不要なデータはこの作業で除外します。

このようにして、人間が見ても分かりやすいようにデータを整理していくのです。

3：データを分析する

データの可視化が済んだら、次は分析です。知りたい内容や目的に沿って、データの推移や変化について調べます。

ただし、この分析に関する作業は素人には難しいでしょう。正しいやり方を知らないと、結果を読み間違えることすらあります。

専門的なスキルを身に付ける、専門家に依頼する、専用のツールを用いるなどして、結果を正しく読み取れるように準備しましょう。

4：アクションプランを立案する

データドリブンの要は、分析したデータからどのような行動をするかという部分にあります。分析で得られた情報を元に、改善したい部分にどうアプローチするのか計画を立てましょう。

着実に改善していくためには、今の事業規模からでも始められる手段を選ぶことです。大きすぎる目標を掲げても、そこに至るまでの具体的な道のりを描けないのであれば、選択しないのが無難でしょう。

身の丈に合わない目標や手段を選択すると、人材も足りない状態で無駄なコストを支払うことになりかねません。アクションプランは段階を踏んで、適切なものを選びましょう。

5：アクションプランを実行する

実行の段階でも、結果が出ているかどうかの情報は収集し続けましょう。重要なのは「実行すること」ではなく「実行で現れた結果」です。

成功だけが大切なのではなく、結果が失敗であってもそれも1つのデータであるということを忘れてはいけません。失敗を繰り返さないために、次はどうするべきかを検討する必要があります。得られたデータを活用してアクションプランの反省をしましょう。

6：活用結果を測定する

アクションプランの実行後「やりっぱなし」になってしまっては意味がありません。実行後の効果を測定し、どれほど影響があったのかを調査する必要があります。

その調査の結果から、さらに改善できる部分が見つかるでしょう。このようにして、データの収集からアクションの結果を評価するまでのサイクルを繰り返すことで業務をより良いものにしていくのがデータドリブンの役割です。

データドリブンを促進できるツール・システムの例

データドリブンには、目的に応じて様々なツールが使用されます。ツールの多くは使用する企業の外部で開発されて提供されているサービスです。

データドリブンを行ってくれるツールにどんなものがあるか、確認していきましょう。

オンライン分析処理（OLAP）

オンライン分析処理とは、複数の関連する処理・操作を1つの処理単位にまとめてリアルタイムで処理する方式で、OLTPやOLAPといった種類があります。

1つのアクションに連動して複数のデータ処理を行い、レスポンスを素早く返すのが特徴です。データドリブンでは、収集したデータを複数の軸に基づいてデータベースに落とし込んで処理します。

ビジネスインテリジェンス（BI）

ビジネスインテリジェンスとは、入力したデータを可視化し分析を行うツールのことです。BIという略称でも呼ばれ、主に企業が蓄積しているデータを処理します。

BIはデータドリブンの中核となるツールであるため、様々な機能が搭載されています。

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とは、情報系のデータベースの1つです。企業の顧客に関する情報を集めておくデータベースで、安全に大量のデータを格納できます。

様々なクラウドベンターからサービスが提供されているのが特徴です。

カスタマーリレーションシップマネジメント（CRM）

データドリブンの内、顧客との関係を維持して売上向上に役立てるための分析を行うのがカスタマーリレーションシップマネジメントです。

カスタマーリレーションシップマネジメントでは、収集した顧客の情報を属性ごとに分類し、アプローチの優先度順にランク付けします。ランクが高い顧客と関係を継続するためのアプローチ方法を策定するのが大きな役割です。

シミュレーション

シミュレーションでは、集めたデータを使って、提示された条件をもとに計算を行います。

システムの中に構築されたモデルによって、売上予測などのシミュレーションが可能です。この際、データベースの中に存在する情報を統合的に結びつけて使用します。

ダッシュボード

ダッシュボードとは、データドリブンシステムにおける管理画面のことです。ダッシュボードでは、データの表示・管理や分析の指示などを行えます。データを視覚的に分かりやすい形で表示することで、人間側の判断を助ける存在です。

データマイニング

データマイニングとは、大量に蓄積されたデータの中から有意義な情報やデータ同士の相関を採掘してくる技術です。統計学などの手法を用いて、データ同士の関連性などを深掘りします。

大量のデータを扱うため、人工知能を利用することがほとんどです。

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とは、インターネット上に集められたデータを管理するためのプラットフォームです。DMPという略称でも呼ばれます。

DMPで取り扱うデータは、顧客の関心に基づく動向に関わる情報や、企業が培ってきたマーケティングデータです。

DMPには、扱う情報の種類によって2つのタイプが存在します。1つはデータの調査や提供を行っている企業が所持するデータを扱うオープンDMP、もう1つは自社で管理しているデータを扱うプライベートDMPです。多くの場合、両者の情報を組み合わせて分析に利用します。

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、マーケティングの効率を上げるためのデータドリブンシステムです。現時点では自社の顧客になっていないものの、将来的にそうなる可能性の高い見込み客の情報を管理します。

メールやSNSなど、見込み客を顧客に変えるために効率的なマーケティング活動をシミュレーションし、マーケティングの自動化を促すシステムです。

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とは、営業活動に関するデータを扱うデータドリブンシステムです。顧客の情報や商談の事例・進捗など、営業活動に関わるデータを収集・管理し、企業内で共有します。

このような情報を企業内で共有することで、業務の効率を高めるのが狙いです。

Web解析ツール

自社のWebサイトに関する各種の情報を分析してくれるのが、Web解析ツールです。サイトへの訪問履歴や、サイト内の滞在時間、訪問のきっかけになったキーワード、広告のクリック率など、分析できるデータは多岐に渡ります。

Webサイトに関する情報は、その後のマーケティング活動などに活用します。

データドリブンツールを選ぶポイント

データドリブンのツールは、利用者の目的に合わせて様々な種類が用意されています。また、1つの種類を取り上げても様々な企業がサービスを提供しているため、何も知らずに適切なものを選ぶのは難しいでしょう。

ここからは、データドリブンのツールを選ぶ際のポイントを紹介します。ポイントを押さえて、自社に合ったツールを選択しましょう。

導入目的の明確化

業務上のどこを改善したいのか、達成したい目標は何かといった指針をもとに、今の企業にどんな情報が必要なのかを精査することが大切です。

データドリブンのツールには様々な種類があり、それぞれ扱えるデータの種類や得意な分野は異なります。そのため、目的がはっきりしていないと適切なものを選び損ねてしまうでしょう。

何故データドリブンが必要なのか、しっかり目的を確認した上で導入するツールを選びましょう。

企業規模に見合った投資

データドリブンツールは、提供形態などによってかかる費用が異なります。導入費用とランニングコストがかかるオンプレミス、従量課金制のクラウドサービスなど、導入から運用に至るまで通してかかる費用は様々です。

データドリブンサービスを実際に導入する前に、提示されたコストに見合った効果が得られるか、目的や自社の規模と合わせてよく検討しましょう。

IT環境に見合った投資

データドリブンツールの運用には、ITに関する知識が必要です。それも企業内で数人が知っていれば良いというわけではなく、経営層から現場まで、企業中の人がデータドリブンがどういう性質のものか理解している必要もあります。

技術に対する理解が足りていない状態で複雑なシステムを導入しても、ツールを使いこなすことはできません。また、社内のIT環境の適性を超えたものを無理矢理導入しようとして失敗する可能性もあります。

企業内でIT技術に対する理解を深めると共に、自社で用意できるIT環境に見合ったツールを選ぶことが大切です。

データドリブンは企業にあったシステム構築が大切

データドリブンシステムは、適切に運用できればとても便利なツールです。しかし、使う側が自分の目的やツールの特性を理解していなければ、十分な効果を得ることはできません。

データドリブンの効果を十分に引き出すためには、目的やかけられるコストに合わせて適切なツールを選ぶ必要があります。

この記事を参考にデータドリブンやツールの基本を押さえて、企業に合ったシステムを選びましょう。