データドリブン経営の事例を紹介｜メリット・デメリットも合わせて解説

データドリブン経営とは、データの収集と分析を通じて業績向上を図る経営手法です。顧客のニーズを把握できるため市場変化に迅速に対応でき、売上や利益率の向上につながります。

今回は、データドリブン経営の概要やメリット・デメリット、事例を紹介します。

データドリブン経営とは、データの収集や分析を通じて意思決定を行い、企業の業績向上を図る経営手法のこと

データドリブンとは企業がデータの収集や分析を通して経営戦略の立案や意思決定を行うことを指し、データドリブン経営はデータドリブンを活用して業績向上を図る経営手法のことです。データを収集・分析することで客観的な情報に基づいて戦略を立てられます。

データドリブン経営が必要とされる背景

昨今、市場の競争激化や顧客のニーズ、DXの推進など、市場環境が急速に変化しています。このような状況下では、経営者が経験や勘に頼るだけでは、的確な判断や効果的な戦略立案が困難です。しかし、データの活用によって、客観的な事実・傾向の把握やそれによる迅速な意思決定、適切な戦略の展開が可能となることから、データドリブン経営が必要とされています。

データドリブン経営のメリット

顧客のニーズを明確に捉えられる

顧客に関するデータの収集・分析によって、顧客のニーズや嗜好を明確に把握できるというメリットがあります。顧客の行動パターンや購買履歴などのデータを活用することで、主観に左右されない的確なマーケティングやサービス提供が可能となるため、顧客満足度や顧客ロイヤルティの向上につながります。

市場の変化に素早く対応できる

市場調査データや競合情報を分析して、市場のトレンドや需要の変化を把握できるため、市場の変化に迅速に対応できるというメリットがあります。顧客からのフィードバックやソーシャルメディアの情報をモニタリングすることで、適切な戦略変更やマーケティング施策を実行できます。

売上や利益率などの数値改善につながる

売上データや顧客行動データを分析して、売上の向上につながる施策を見つけ出すことができるため、売上や利益率などの数値改善につながるというメリットがあります。

例えば、コスト削減のための効果的な施策や最適なリソース配分をデータに基づいて決定できるほか、マーケティングキャンペーンの効果を測定し、ROI（投資に対してどの程度利益が上がったかを示す指標）を最大化するための改善策を実施できます。また、このような取り組みを日々継続することで、社員の売上に対する意識が高まります。

データドリブン経営のデメリット

データがサイロ化してしまう

データドリブン経営では、データの収集や分析を行うために様々なデータソースを利用します。しかし、組織内でデータが分断され、各部門やチームごとにデータが孤立しサイロ化してしまうというデメリットがあります。

データがサイロ化してしまうと、部門間やチーム間で情報共有や連携が難しくなったり、組織全体での戦略的な意思決定が妨げられたり、データ品質や整合性の問題が生じたりするおそれがあります。

データの活用目的が曖昧になりやすい

データドリブン経営は、データの収集や分析を行い、客観的な経営戦略を立てられるという経営戦略です。しかし、データを収集する前に目的を明確にすることが難しい場合があるため、データの活用目的が曖昧になりやすいというデメリットがあります。組織が「なんとなく必要そう」といった理由でデータを集めると、不要なデータが蓄積され、必要な情報を見つけ出すのが困難になります。

また、データ収集や分析の過程で不要なリソースや時間が浪費されたり、目的に合わせたデータの収集や分析が行われず、結果的に意思決定に寄与しない情報が多くなったりもします。

計画・分析に時間をかけすぎるとデータの鮮度が低下してしまう

計画や収集・分析に時間をかけすぎてしまうとデータの鮮度が低下し、現実の変化に対応する能力が制限され経営判断を迅速に行うことができないというデメリットがあります。

また、遅延したデータ分析に基づいた意思決定では、市場や顧客の変化に追いつけないため、古い情報に基づいた分析や戦略立案が行われるおそれがあります。

データドリブン経営の事例

NTTドコモ

NTTドコモではデータを活用し顧客理解を深めるために、データドリブン経営を推進しています。データの集約と可視化のために高速データベースである「SAP HANA」とBIツール「Tableau」を導入し、データ分析と意思決定のスピードを向上させました。

また、BIツールを用いたデータ分析と人材育成が可能な中核人材「アンバサダー」を養成するため、Tableau社と連携し「Ambassador Academy」を設置しました。アンバサダーを各支社における推進役として稼動させることで、データ分析と意思決定のスピードの向上に成功しました。

セールスチームを含む複数の部門でTableauを活用したことで、データを使った意思決定が迅速化し、顧客ニーズに合わせたサービス提供が可能になりました。

JTB

JTBはデータドリブン経営を推進するために、統合データ基盤と顧客分析、マーケティングアクションの3つのチームを統合した「Data Science Central」を立ち上げました。データ分析を通じて顧客の購買心理を読み解き、それに基づいたマーケティング施策を展開しています。例えば、データを活用して女性顧客のニーズに合わせたサービスを提供し、コンバージョン率を45％向上させるなどの成果を上げています。

ソフトバンク

ソフトバンクはBIツール「Domo」を導入し、データドリブン経営を推進しています。現在進行中の案件データや予測データを組み合わせて正確な利益の予測を行うために、従来の営業支援システムに加えてDomoを導入して、データの集計・加工・共有を実現しました。この取り組みにより、組織全体でのデータの集約や予測が容易になり、5Gなど最先端のテクノロジーを活用したサービスの価値と顧客満足度の向上につながっています。