データ活用
2021-10-11
データ活用
2021-10-11
データドリブンとは 活用方法や支援ツールを紹介
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テクノロジーの進歩に伴ってビッグデータ分析の重要性が増しており、企業は増大し続ける経営データをいかに活用するかが課題となっています。そこで重要な役割を担うのが「データドリブン」です。本記事では、データドリブンの概要について詳しく解説するとともに、具体的な活用方法や支援ツールなどを紹介します。
データドリブンとは
「データドリブン（Data Driven）」とは、定量的なデータ分析に基づいてアクションを起こす一連のプロセスを指す概念です。「Driven」は「Drive」の過去分詞形であり、「Data Driven」を直訳すると「データを起点にした」や「データ駆動型の」という意味合いになります。経験や勘などの直感的要素に頼るのではなく、データ分析に基づく客観的要素によって意思決定を行うのがデータドリブンです。
昨今よく耳にするデータドリブンマーケティングとは、ウェブ解析やビッグデータ分析、統計解析などの定量的なデータ分析に基づいて事業を展開するマネジメント手法を指します。具体的には「データの収集」「データの分析」「データの可視化」「アクション」という 4 ステップによって、意思決定や課題解決に取り組みます。
データドリブンのメリット
現代ビジネスにおいて重要となる経営課題のひとつが、指数関数的に増大しつつあるビッグデータの活用です。近年の驚異的なデジタル技術の進歩によって、さまざまな産業が飛躍的な発展を遂げました。そして、それと同時に企業が創出するデータ量も増大しています。情報機器や通信インフラの進歩とともに顧客ニーズは多角化・高度化し、さらに製品ライフサイクルも短命化傾向にあります。
このような時代のなかで企業が競争優位性を確立するためには、膨大な経営データを活用した定量的な分析に基づく経営戦略が不可欠です。データドリブンを経営戦略に取り入れることで得られるメリットとして、精度の高い需要予測や製品開発のヒント、定量的な市場動向の把握やそれに基づくスピーディな意思決定などが挙げられます。また、あらゆる経営データを分析することで、企業の正確な現状認識が可能になり、課題や問題を可視化できる点も大きなメリットです。
データドリブンの注意点
データドリブンを経営戦略に取り入れる場合には、注意すべき点があります。たとえば、多くの企業が陥る落とし穴として挙げられるのが、データを盲信しすぎることです。データドリブンは経験や勘といった不確実な要素ではなく、客観的かつ定量的な分析に基づく経営戦略を立案できる点が大きなメリットといえます。しかし、ユーザーや顧客は感情をもった人間であり、市場は人々の感情によって変動する不確実な性質をもっています。時代の流行や大衆心理を予測するのは困難であり、データドリブンだけに頼りすぎるのは非常に危険です。
データドリブンの実現方法
データ分析は一般的にデータの収集に始まり、蓄積された情報を分析して可視化するというプロセスを辿ります。そして、そこで得られたデータに基づいて実行するというアクションを加えたものがデータドリブンです。この「データの収集」「データの分析」「データの可視化」「実行」という 4 ステップがデータドリブンの基本的な流れとなります。
1. データの収集
データドリブンの第一ステップは、情報の収集・蓄積です。 ERP システムに集約されている基幹業務データや CRM システムに蓄積された顧客情報、あるいはウェブサイトや EC サイトのトラフィックデータなど、企業のあらゆるデータを収集します。収集された情報は生データを保管できるデータレイクに格納されるのが一般的です。
2. データの分析
データの収集後は蓄積された情報を分析するステップです。集められたデータを目的に合わせて整理・分類し、セグメントデータを分析します。収集されたデータを分析するためには、整理されていない膨大な生データを構造化しなくてはなりません。そのため、この分析プロセスでは情報を構造化してデータ分析に最適化するデータウェアハウスが用いられます。
3. データの可視化
情報の収集・分析後はデータを可視化するフェーズです。たとえば、収集したデータを目的別に整理して画像やグラフなどで表現し、理解しやすい形に加工します。主にデータウェアハウスから特定の目的をもって情報を抽出および加工する、データマートのような分析基盤が使用されます。
4. 実行する
データは収集や分析をするだけでは意味を成さず、活用してこそ真価を発揮します。そのため、収集・分析・可視化されたデータを具体的な経営戦略に落とし込まなくてはなりません。たとえば、分析結果から得られた需要予測をもとに販売戦略を立案したり、市場動向に基づいたマーケティング戦略を展開したりといった具体的なアクションを起こしましょう。
データドリブンの支援ツール
データドリブンを経営戦略に取り入れる上で欠かせないのが、 IT ソリューションです。ここからはデータドリブンの支援ツールとなる IT ソリューションを紹介していきます。
BI（ビジネスインテリジェンス）
BI ツールは、企業に蓄積された膨大な経営データを収集・分析し、意思決定の迅速化に寄与するツールです。経営管理や分析結果のレポートティング、需要予測や市場動向のシミュレーションなど、データ分析をもとに意思決定するデータドリブン経営において不可欠なソリューションといえます。
DMP（データマネジメントプラットフォーム）
DMP とは、インターネット上に蓄積されたさまざまなデータを管理するプラットフォームです。自社のウェブサイトや EC サイトを訪れたユーザーの行動や属性情報などを一元管理し、データを収集・分析することで顧客ニーズに基づくマーケティング戦略を展開できます。
MA（マーケティングオートメーション）
MA は、マーケティング活動を支援し、見込み顧客の育成に寄与するソリューションです。顧客情報の収集や集客後の見込み客化・顧客化など、マーケティング領域における分析機能やアクションを自動化する機能を備えています。データドリブンにおける「アクション」のプロセスに欠かせないソリューションのひとつです。
CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント）
CRM とは、直訳すると「顧客関係管理」を意味する用語で、顧客情報を管理して関係性を最適化するためのソリューションです。主な機能として顧客管理や顧客分析、問い合わせやメール配信の管理、マーケティング支援やプロモーション管理などが挙げられます。顧客との関係性において生じるさまざまな業務データを一元管理するソリューションといえるでしょう。
ウェブ解析ツール
ウェブ解析ツールは、ウェブサイトや EC サイトのトラフィック数やコンバージョンを管理するシステムです。専用のタグをウェブサイトのソースコードに埋め込むことで、ユーザーの滞在時間や回遊率などを計測することができます。ウェブサイトや EC サイトの UI/UX を最適化する上で欠かせない仕組みです。
SFA（セールスフォースオートメーション）
SFA とは、製品を販売する営業職の支援を目的としたソリューションです。見込み客や既存顧客への営業活動に関連するさまざまな情報を管理可能という特性から「営業支援システム」とも呼ばれます。営業活動履歴や見込み案件管理、営業活動分析などの機能によって、営業部門全体の業務効率改善と生産性向上に貢献するシステムです。
まとめ
変化が急激な現代の市場で企業が競争優位性を確立するためには、定量的なデータ分析に基づく需要予測や市場動向の把握が求められます。指数関数的に増大する経営データを効率的に運用するためには、データドリブンを用いた経営体制の構築が不可欠です。
データドリブンの導入を検討している企業には「delika」をおすすめします。「delika」はデータマネジメントプラットフォームのひとつで、膨大な経営データの分析に特化したソリューションです。データドリブンによる新たな価値創造を実現するためにも「delika」の導入を検討してみてはいかがでしょうか。
