データドリブンとは？注目される理由と実践フローをわかりやすく解説

最近、「データドリブン」という言葉を耳にすることが増えたのではないでしょうか。

データは客観的事実を伝えてくれますが、正しく利用しなければ効率化には繋がりません。そこで今回は、データドリブンでビジネスを行う際の正しいフローを説明します。

データドリブンとは「データに基づいたアクションを起こすこと」

データドリブン（Data Driven）とは、「データを収集・分析して、それに基づいたアクションを起こすこと」です。

元は計算機科学における計算モデルとして使われていましたが、近頃では「データドリブンマーケティング」「データドリブン経営」などとビジネスに結び付けられるようになりました。
ビジネスでは、売上データや顧客データなどに基づいて商品企画および販売戦略の策定を行います。

データドリブンがビジネスで注目される背景

• 顧客の行動・好み・ニーズの複雑化
  昔の顧客の行動パターンは、店頭まで出向いて実際に商品を手に取り購入するという、単純な流れでした。しかし、Web広告やメディアで商品を知ったり、ネットで商品を購入できるという選択肢が増えたことで、「オフラインとオンラインを行き来する」行動パターンになりました。

  また、顧客の行動が多様化し購買の選択肢が増えたことで、顧客の好み・ニーズも複雑化したことも伺えます。そこで、顧客のアクションとニーズを正確に予測するためには、数あるデータを活用する必要が出てきました。

• ビッグデータの蓄積とテクノロジーの進歩
  情報化社会が進んで「ビッグデータ」が登場し、扱えないほど多くの量が蓄積してきました。しかし近年では、ハードウェアの性能やソフトウェアの解析技術、ならびに通信環境が発達したことで、ビッグデータを容易に取り扱えるようになりつつあります。

  膨大な売上データや顧客データを可視化・分析することで、自社顧客の正確なニーズ把握と生産性の高いアクションプラン策定が可能になります。これが売上拡大や利益向上につながります。

データドリブンの実践フロー

データドリブンをビジネスで活かす際には、データ収集の仕組みを作ったり、データ分析によって結論を導いたりしなければなりません。そのためには、前提としてデータサイエンティストやデータアナリストのような、データを取り扱うスキルとビジネスに関する深い知識を有する人材が必要です。

1. 明確な目的の設定

まず、施策を行う上での明確な目標を立てなければなりません。目標を立てることで、集めるデータの種類や分析すべき観点、達成するためのアクションプランを明確に捉えることができ、無駄なコスト・時間の削減につながります。

2. データの収集

データを扱うためには多くのデータを収集しなければなりません。ただし、闇雲にデータを集めては時間が掛かるので、目標を達成するために必要なデータを収集しましょう。

ビジネスの際に収集するべきデータの例としては、顧客の購入履歴や利用満足度およびリピート率などがあります。顧客の行動パターンとニーズを把握するためのデータを収集しましょう。
また、収集したデータを管理するシステムも設けなければなりません。そこで、POSシステムや顧客管理システムのほか、データの一元管理を可能にするDWH（データウェアハウス）を導入する手もあります。

3. データの可視化

次に、収集したデータの分析を効率化するために、データを可視化する必要があります。そうすることで瞬時にデータの特徴が分かるほか、データの全体での共有が容易にできます。

ビジネスにおいてデータを可視化する際にはBIツールのほか、データの紐付けができるDMP（データマネジメントプラットフォーム）やデータの集計が可能なWeb解析ツールなどを利用することが有効です。

4. データの分析とアクションプランの策定

データの可視化を終えたら、分析をして抱えている課題とその原因を突き止めましょう。そのためには可視化されたデータから、それの意味するところを読み込まなければなりません。その後、原因を改善するためのアクションプランを策定します。

データの分析にはBIツールを利用することができます。また、BIツールにはプランニング機能があり、データに基づく最適な予算案なども導き出すことができるので、アクションプラン策定にも有効活用できます。

5. アクションプランの実行

最後に、策定したアクションプランを実行します。その結果について効果測定を行って、PDCAサイクルを回して改善を続けましょう。

企業規模でアクションプランを実行するには、決定権を持つ人物にプランの実行を許可してもらう必要があります。そのためには、プランがデータに基づいた正当性を持つものであることを理解してもらわなければなりません。したがって、日頃からデータを組織内で共有し可視化しておくことが大切です。

マーケティングにデータドリブンを応用

近年では売上データや顧客データおよびマーケティングデータ等、データ量が非常に多くなっており、その扱いを容易にするツールが普及しつつあります。そのために、データドリブンの考え方をマーケティングに応用させた「データドリブンマーケティング」が台頭してきました。

同種の商品・サービスを扱う他社の顧客と自社顧客でニーズが一致するとは限らないので、他社の成功例やトレンドに合わせてマーケティング施策を決めても成功しない場合があります。しかし、データドリブンマーケティングを行えば、自社顧客のニーズに適した施策を立てられます。

以下の記事で「データドリブンマーケティング」に関して詳しく紹介していますので、ぜひご覧ください。

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