データドリブンの意味を注目される背景やメリット・デメリットともに解説 -

2023年06月12日

データ活用コンサルティングのINCUDATA（インキュデータ） / INCUDATA Magazine / データドリブンの意味を注目される背景やメリット・デメリットともに解説

現代のビジネスシーンでは、データの活用がますます求められています。そこでキーワードになるのが、「データドリブン」という概念です。データドリブンなアプローチを活用することで、客観的な意思決定やパーソナライズされた施策立案を試みる企業が増えています。ただ、データドリブンなアプローチのデメリットや役立つツールが、よくわからない方もいるかもしれません。

そこで本記事では、データドリブンの意味と構成する要素、注目される背景や役立つツールなどについて解説します。

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データドリブンとは？わかりやすく解説

ここでは、データドリブンの基礎知識として、以下の2つを解説します。

経営やマーケティングでもデータドリブンな思考は有効
データドリブンなアプローチを構成する要素

それでは、1つずつ解説します。

経営やマーケティングでもデータドリブンな思考は有効

データドリブン（Data Driven：データ駆動）とは、勘や経験に頼らず、ビッグデータとアルゴリズムに基づいた分析によってビジネス上の課題解決や意思決定を行うものです。経営やマーケティングの領域では、データドリブンなアプローチの需要が高まっています。

データドリブンなアプローチを構成する要素

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ここでは、データドリブンなアプローチを構成する要素として、以下の4つを解説します。

データ収集
データの集計
データ可視化
意思決定

それでは、1つずつ解説します。

データ収集

まずは、ビジネスの意思決定に必要なデータを収集します。データは、業務システムや、Webサーバ、IoT機器や外部サービスなどから取得します。

データの集計

蓄積してきたデータの時間的変化や、他のデータとの関連性などを目的に応じた手法でデータを集計します。

データ可視化

データの集計結果を数値、グラフ、図などで可視化し、分析します。可視化すると、データの特徴や違いを一目で理解できます。そのため、ステークホルダーに向けて説明したい場合にも、データ可視化は欠かせません。

意思決定

データ分析結果が出たら、それを元に具体的施策、対策などを決定します。データ分析結果から、複数の選択肢が候補として上がってくることもあるかもしれません。、その場合は、トレードオフの視点をもって自分で判断する必要があります。また、意思決定を行う際には、その後の具体的行動内容まで決定し、課題解決に向けて決定した施策を実施しましょう。。

データドリブンなアプローチはなぜ注目されている？

ここでは、データドリブンなアプローチが注目されている理由として、以下の3つを解説します。

- データは顧客の声
- モノづくりからコトづくりの時代へ
- 社会の不可逆的なデジタル化

それでは、1つずつ解説します。

データは顧客の声

何万人もの顧客一人一人にアンケートを行うことは非現実的ですが、さまざまなチャネルから収集したデータを分析することで、顧客の声を推測できます。例えば、ECサイトの購入履歴やアプリの利用履歴より、顧客の趣味趣向やライフサイクルなどを分析できるかもしれません。それらの分析結果から顧客の声を推測することで、顧客への理解を深め、顧客体験向上につなげられます。

モノづくりからコトづくりの時代へ

市場が成熟してきたことで、価格や品質など、製品（モノ）自体だけで差別化することが困難になってきました。そこで、他者との差別化を図るために注目されていることが、付加価値として顧客体験を向上させることです。企画やサービスなどの「コトづくり」において、データを活用することで、顧客が今まで解決できなかった課題へのソリューションや、生活を一変させるような価値を生み出せるでしょう。

社会の不可逆的なデジタル化

技術の進歩などがあり、非対面コミュニケーションやキャッシュレス決済など、デジタル化が急速に進んでいます。今後も、その傾向は止まらないでしょう。ビジネスシーンにおいても、デジタル化が進んでいます。SNSを用いたマーケティング活動や、顧客向けのアプリなどはその代表例です。

データドリブンなアプローチのメリット

ここでは、データドリブンなアプローチのメリットとして、以下の3つを解説します。

- 数値に基づく客観的意思決定
- 課題やボトルネックの発見
- パーソナライズされた施策立案

それでは、1つずつ解説します。

数値に基づく客観的意思決定

データドリブンのアプローチを用いることで、勘や経験に頼らず、数値に基づく客観的意思決定が可能になります。蓄積してきたデータに基づいて仮説を立て、PDCAサイクルを回し続ければ、成功事例及び失敗事例の可視化と再現が可能になる上に、意思決定の精度が向上するでしょう。

課題やボトルネックの発見

データドリブンなアプローチで企業活動を分析すれば、データから企業活動における課題やボトルネックを可視化できます。それにより、具体的な改善ポイントや改善施策を明らかにできるため、より企業活動を改善しやすくなるでしょう。

パーソナライズされた施策立案

データドリブンなアプローチにより、顧客一人一人の行動履歴や、個人の課題・興味を把握できます。そこに、顧客に紐づく各種データを与えれば、顧客一人一人に合わせた施策を立案でき、マーケティング活動の成功につなげられるでしょう。

データドリブンなアプローチのデメリット

ここでは、データドリブンなアプローチのデメリットとして、以下の2つを解説します。

- データ分析ができる人材が必須
- ツール、インフラコストが必要

それでは、1つずつ解説します。

データ分析ができる人材が必須

データドリブンなアプローチを成功させるには、収集したデータを的確に分析できる人材が欠かせません。しかし、そのようなデータの分析環境を構築し運用する能力やビジネススキルを有している人材は、簡単には見つかりません。データ分析で求められる人材には、「データサイエンティスト」や「プロジェクトマネージャー」などがあります。必要な人材は、自社での育成や中途採用、さらにはアウトソーシングで確保する方法がありますが、自社のリソースやノウハウなどを考慮し、最適な方法を選択しましょう。

関連記事：DX人材とは？求められるスキルやマインドも併せて解説 -

ツール、インフラコストが必要

データドリブンなアプローチを実現するには、データの蓄積ストレージやマーケティングツール、分析に用いるBI（Business Intelligence）など、ツール、インフラが欠かせません。しかし、それらを導入するためには、初期コストや運用コストが必要です。

データドリブンなアプローチに役立つツール

ここでは、データドリブンなアプローチに役立つツールとして、以下の7つを解説します。

- CDP
- MA
- Web解析ツール
- SFA
- CRM
- BI

それでは、1つずつ解説します。

CDP

CDP（Customer Data Platform：顧客データ基盤）は、自社の顧客と適切なコミュニケーションを取るために、顧客に関するデータを記録・管理・分析するプラットフォームです。近年は、インターネットやスマートフォンの普及により、今までより顧客接点が大幅に増え、顧客の行動変化やニーズの把握が難しくなってきました。しかし、CDPを用いて、顧客情報を統合管理すれば、幅広いデータから顧客を分析して、よりきめ細やかな顧客体験を提供できるでしょう。

関連記事：CDPとは？導入目的や機能と併せて解説

MA

MA（Marketing Automation：マーケティングオートメーション）は、ユーザへのコミュニケーションに関わる作業やワークフローを、自動化してくれるツールです。集客後の見込み客化や成約に、大いに役立ちます。また、マーケティング活動の効果測定も行ってくれるので、施策の改善にも役立つでしょう。

Web解析ツール

Web解析ツールを活用することで、自社サイト内のユーザ行動や、検索エンジンでの検索結果を可視化・分析できます。例えば以下の指標を可視化し、Webサイトの改善に役立てられるでしょう。

- PV（Page View）
- UU（Unique User）
- セッション数
- インプレッション数
- CTR（Click Through Rate）
- Bounce Rate

SFA

SFA（Sales Force Automation：営業支援システム）を用いることで、営業・マーケティングチームの全体で営業プロセスや進捗状況、ナレッジの共有・管理が可能になります。これにより、営業活動全体を効率化できるでしょう。また、部署・営業担当者別の架電数や面会件数、成約率などのデータを可視化できることも特徴です。

CRM

CRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理）は、顧客の購買履歴や問い合わせなどの、顧客に紐づくさまざまな情報を管理することです。現在は、それを実現するツールをCRMと呼ぶことも少なくありません。CRMを活用することで、顧客のセグメンテーションやセグメント別の購買行動などを分析できます。

BI

BIツールを活用することで、ビジネスで得られたあらゆるデータを抽出・分析し、それに関するレポートを作成できます。SFAやCRMは、営業や顧客に関するデータに特化していますが、BIツールはより幅広いデータを取り扱えるため、業務領域を問わずデータ一元化が可能です。

まとめ

本記事では、データドリブンの意味と構成する要素、注目される背景や役立つツールなどについて解説しました。消費者行動の多様化や技術の進歩に伴い、データドリブンなアプローチが普及してきています。また、データドリブンな意思決定には、CDPやBIなどのツールが役立ちます。分析したいデータによって、最適なツールを使い分けましょう。

なお、インキュデータには、数多くの企業でマーケティングDXの導入・推進サポートを行ってきた実績があります。データドリブンな意思決定や施策検討を可能にするため、インキュデータのコンサルティングサービスを活用してみませんか。

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