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マーケティングや経営をはじめとして、ビジネスの幅広い分野へ浸透しつつある「データドリブン」の手法。
企業が保有する膨大なデータを活用することで、生産性や品質の向上、企業価値の創出などのメリットが得られ、競争力の強化につながると考えられています。
本記事では、そんなデータドリブンの基礎知識をお伝えします。
注目される背景や、導入のメリットや流れについても解説するため、ぜひお役立てください。

データドリブンの特徴

企業のマーケティングや経営において実践される「データドリブン」。
初めに、データドリブンの特徴や言葉の意味、従来のアプローチ手法との違いについて解説します。

データトリブンとは？

データドリブン（Data Driven）とは、データに基づいたビジネスプロセスの総称です。
「データドリブンマーケティング」や「データドリブン経営」などの手法で知られています。
データドリブンを実施する際は、膨大なビッグデータを分析し、経営者による意思決定や企画立案、マーケティング施策、課題解決などに役立てるのが一般的です。

DX（デジタルトランスフォーメーション）推進が加速している近年においては、データドリブンによる企業経営が広く行われています。
なお、DXとは経済産業省により「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」と定義されています。

データドリブンとKKDの違い

データドリブンの活用領域は多岐にわたり、近年のビジネスシーンでは経営者による意思決定にも取り入れられています。
KKDとは、「経験」「勘」「度胸」の頭文字を取ったアプローチ手法のことです。
長年の経験を持つ個人の技術・判断に基づくのが特徴ですが、一方でスキルが属人化しやすいというデメリットがあります。データドリブンを主軸とした経営手法は「データドリブン経営」と呼ばれ、KKDの場合は「KKD経営」と呼ばれます。
データドリブン経営は、KKD経営に比べて一貫性・持続性・有効性・拡張性に優れているのが強みです。
個人の直感などに頼るのではなく、過去の事例や蓄積されたデータをもとに合理的な判断を下すほうが、合理的かつ有効性の高い結果に着地しやすいとされています。

データドリブンが注目される背景とメリット

ビジネスシーンでデータドリブンが注目される背景には、どんな事情があるのでしょうか。また、導入によって具体的にどのようなメリットが期待できるのでしょうか。データドリブンの重要性や必要性についてお伝えします。

データドリブンが注目される背景

近年、データドリブンが注目される背景として、日本政府がDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進していることが挙げられます。
自社のDXを促進し、日本政府が指摘する「2025年の崖」問題に備える企業が多くなっている状況です。2025年の崖とは、日本のDX化が進まない場合に、年間最大12兆円の経済損失が生まれると試算されている問題のこと。
これを受けて、政府は企業のデジタル化支援のため「DX推進ガイドライン」を策定するなどの取り組みを始めています。自社のDXを加速させる上で、データドリブン経営に踏み切るのが重要です。
【出典】経済産業省「DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～」

データドリブンを導入するメリット

• 生産性の向上につながる

AIツールなどでビッグデータの分析や一元管理を行えば、自社が取得したデータをマーケティングに生かしたり、ルーティン業務をAIで自動的に処理したりできます。デジタルマーケティングによる業務効率化は、生産性の向上にもつながるのがポイントです。日本は先進国の中でも労働生産性が低い傾向にあります。2020年時点で日本の時間当たり労働生産性は49.5ドルであり、OECD加盟38カ国中23位です。いずれの順位も1970年以降で最も低く、多くの企業で生産性向上が課題となっています。
【出典】公益財団法人日本生産性本部「労働生産性の国際比較2021」

• 新たな企業価値を創出しやすい

企業がデータプラットフォームで多様な業種・業界のデータを収集・活用することで、顧客への新たなアプローチ手法やマーケティング手法、新しい企業価値の創出を期待できます。たとえば、AIがビッグデータを分析し、顧客データから別業種および業界における確度の高いリード情報を抽出。
データ収集とアナリティクスにより、自社の専門領域だけでなく別領域における自社の潜在顧客を見つけ出すのに役立ちます。

• 顧客ニーズを把握しやすい

データドリブンを導入すると、社内で保有する顧客情報をマーケティングへ効果的に役立てられるようになります。ユーザーの属性や顧客行動といったさまざまな情報から、詳細なデータ分析が可能です。
カスタマーエクスペリエンスを視覚化することで、多様化・複雑化した顧客ニーズへの理解を深め、商品・サービスの品質を向上したり、営業活動で成果につながるアクションを検討できたりするようになります。

• 意思決定のスピード向上に役立つ

データドリブンでは、経営におけるデータ利活用が期待できます。BIツール（ビジネスインテリジェンス）などのテクノロジーにより、自社の現状をダッシュボードにてリアルタイムで共有するなど、意思決定の判断に必要な情報収集を自動化。
個人のスキルに依存せず、客観的なデータに基づいた経営を実現できます。スピード感のある判断が求められる近年において、経営層にも多くのメリットをもたらします。

企業がデータドリブンを導入する流れ

企業がデータドリブンを導入する流れを4つのステップに分けてご説明します。
自社のデータマネジメントの仕組みを見直して、現状の課題を発見し、データ活用を推進しましょう。

STEP1：データの収集・蓄積

初めに、基礎となるデータを収集するシステムを導入します。主なシステムとして挙げられるのは、「DMP（データマネジメントプラットフォーム）」「SFA（営業支援システム）」「CRM（顧客管理システム）」「MA（マーケティングオートメーション）」などです。
意思決定やマーケティングといった業務プロセスに必要なデータを収集しましょう。その際は、基幹システム専用のITツールで収集・管理するのが一般的です。

STEP2：データの見える化

次に、収集データを整理・統合して可視化します。データ解析ツールのAIに膨大なデータを処理させ、いつでも使える状態に加工しておくと良いでしょう。
大量のデータを人力で処理する作業は非効率的なため、適切なソリューションの導入をご検討ください。

STEP3：データの分析

必要なデータを抽出し、分析して課題解決などに活用します。ビッグデータの分析にはデータアナリストやデータサイエンティストなどの専任人材が必要になります。
これらの職種は別名「DX人材」と呼ばれ、昨今の転職市場においてニーズが高まっている状況です。DX人材の確保は、現代企業における重要課題の一つとなっています。

STEP4：施策の立案・実行・改善

最後に、STEP3の分析に基づいた施策を立案して実行します。実行後は効果測定や振り返りを行い、PDCAサイクルを回すことが重要です。
課題となる箇所を解決・改善すると、次の施策の精度を高められます。

データドリブンでDXを推進しましょう

ここまで、データドリブンの基礎知識のほか、導入のメリットや流れについてご紹介しました。
DXとも関連するデータドリブンは、企業の業務効率化や生産性向上といった課題の解決にもつながると考えられています。
データドリブンによるDX推進をご検討の際は、インフラ構築・データベース制作に強いYAZにご相談ください
。適切なベンダーとの連携により、DX推進を成功へ導きましょう。