データドリブン経営とは?重要な要素・ツールや導入手順を紹介

データドリブン経営とは、ツールを使って多くのデータを取得・分析し、経営に反映する手法です。急速なデジタル化・消費者ニーズの多様化などを背景に、データドリブン経営が注目されています。

ここでは、データドリブン経営の特徴や要素を解説します。ツールを導入する手順も解説するので参考にしてください。

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そもそもデータドリブンとは

データドリブンとは、「Data Driven」を指した言葉です。データを分析した結果について判断を下したり、アクションを起こしたりすることです。人員配置やマーケティングなどさまざまな分野で採用されています。

データドリブン経営とはなにか

データドリブン経営とは、収集・蓄積されたデータを分析し、その結果に基づいて企業の方針や経営戦略を決定する手法です。データドリブン経営では経営者の主観的な意見を排除し、最終的な決定まで客観的なデータに基づき進行します。

データドリブン経営が注目されている背景

データドリブン経営が注目されている背景には、急速なデジタル化があります。デジタル化に伴い、企業が取り扱うデータは多量化かつ複雑化しました。また、IoTやAIなどの普及により、膨大なデータを収集し、分析する環境が整いました。

加えて、消費者も多くのデータを活用するようになりました。データドリブン経営を活用すると、消費者ニーズの多様化に対応できます。見込み客の獲得や顧客満足度向上のため、データドリブン経営により効果的な企画や施策を考えましょう。

データドリブン経営を導入するメリットとは

データドリブン経営を導入するメリットを紹介します。売上・収益率の改善や、見込みある企画や施策の立案につなげましょう。

売上・収益率の改善につながる

社内に蓄積された多量のデータを分析すると、自社の強みや弱みを把握でき、ポイントを押さえて企画や施策の検討が可能です。取り組むべき方向性がわかると、スピーディーに判断を下せます。効率よく企業を成長させ、売上や収益率を改善しましょう。

人件費を抑えられる

データドリブンに役立つさまざまなツールが登場しています。アナログな手法でデータを取りまとめたり、重複や間違いを正したりする時間を削減できると、人件費の節約が可能です。資金に余裕ができた分を商品やサービスの改善や人材育成などに充て、企業の成長に役立てましょう。

精度の高い情報が手に入る

ひとりの人間が受け止められるデータ量は限られており、職務に応じて取り扱えるデータの種類も絞られます。一方、データドリブン経営では、多種多様なデータをまとめて取り扱い、人間の視点では見落としてしまうかもしれない顧客ニーズを抽出できます。

精度の高いフィードバックを蓄積し、顧客に対する理解を深めて商品やサービスを展開しましょう。

データに基づいた判断が可能

データドリブン経営では客観的なデータを基に判断を下します。定量的な情報で状況を可視化できるため、意思決定もスピーディーに進みます。

一方、人間の勘や経験に基づく提案は、確度の判断が難しいです。しかも、発言力の強い人の意見を鵜呑みにすれば、ビジネスのチャンスを逃したり、リスクへの気づきが遅れたりといったトラブルが発生しかねません。

データドリブン経営の3つの要素を解説

データドリブン経営の成功には、社内体制の構築、情報収集・蓄積のためのプラットフォーム、分析ツールが求められます。

社内体制

データドリブン経営の効果を高めるには、全社的にデータドリブンに取り組む必要があります。データドリブン経営の魅力やメリットを従業員に伝え、協力を得られる体制を整備しましょう。ツールを導入する場合は、マニュアルの整備や研修なども実施します

プラットフォーム

プラットフォームとは、膨大なデータを管理・集約するためのツールです。プラットフォームの一例として、データマネジメントやDMPなどが挙げられます。DMPについては、のちほど詳しく解説します。

分析ツール

分析ツールとは、蓄積したデータを分析し可視化するツールです。分析ツールには、BIツールなどが挙げられます。データ収集を兼ねたものなどさまざまなツールがあるため、自社に必要なものを選びましょう。BIツールについてはのちほど詳しく解説します。

データドリブンの手順を紹介

データドリブンの手順を紹介します。いきなりツールを導入することは避け、導入する領域や目的を明確にしましょう。

手順1:導入する領域を決定する

すべての領域で一気に導入せず、まずは小規模からデータドリブン経営を始めましょう。効果が得られやすそうな領域を選ぶか、「どのようなデータを分析するか」といった目的に合わせて進めましょう。

手順2:データを収集する

社内のデータは、個人が管理するパソコンや部門ごとのサーバーなどに散らばっています。点在するデータを集めながら整理し、追加で集めるべきデータに気がついたら取得を試みましょう。なお、分析に必要なデータを先に明確にしておくと、収集がスムーズに進みます。

手順3:データを可視化する

多くのデータの傾向を把握する際は、表やグラフなどにまとめるとわかりやすくなります。ただし、膨大なデータを可視化する作業は時間がかかります。必要に応じてデータを自動的に可視化するツールの導入も検討しましょう。たとえばBIツールには、可視化が得意なツールが数多く見られます。

手順4:データを分析する

データ分析ツールを使うと、専門家でなくともデータ分析が可能です。ただし、分析の手法によって得られる結果は大きく変わります。データドリブンの成果を高めたければ、外部のコンサルタントや支援サービスの利用もおすすめです。

手順5:アクションプランを検討する

データ分析の結果を踏まえて、企業としての意思決定を行います。意思決定の工程を、「いつ」「どのようなメンバーで」「どのようなデータを基に」なされたかまとめておきましょう。意思決定の工程が明確でないと、貴重な分析結果が重視されない恐れがあります。

手順6:アクションプランを実行する

決定されたアクションプランを、時期を逃さないよう速やかに実行します。必要に応じて計画を修正・改善しながら進めましょう。新たに得られたデータも、データドリブンに使えます。

データドリブンに有効なツールとは

データドリブンには、データ収集・蓄積のプラットフォームや分析ツールが必要です。データドリブンに有効なツールを紹介します。

DWH

DWH(データウェアハウス)とは、分析に最適な状態でデータを蓄積するツールです。DWHは、以下で解説するCRMなどの基幹系システムのデータを一元管理します。DWHを使うとデータの重複を防げ、ピンポイントなデータの抽出も可能です。また、DWH内ではデータが消去・更新されず、時系列に沿って蓄積されていきます。

MA

MA(Marketing Automation)とは、マーケティング活動を自動化できるツールです。デジタルな手法によるアプローチが可能で、見込み客の育成過程で役立ちます。たとえば、MAでは見込み客のメール開封や資料ダウンロードの状況を可視化でき、顧客になってくれそうな見込み客を抽出できます。

SFA

SFA(Sales Force Automation)とは、営業支援システムです。商談開始から受注までの進捗を可視化し、営業活動が効率よく進むようサポートします。営業部門内でのデータ共有や、売上の予測にも役立ちます。

CRM

CRM(Customer Relationship Management)とは、顧客管理システムです。顧客管理システムでは、顧客の個人情報・購入履歴・閲覧履歴・クレーム履歴などを管理できます。効果的なアプローチを選択して、顧客との関係構築につなげましょう。なお、MAは見込み客の情報を管理しますが、CRMは顧客情報を管理します。

DMP

DMP(Data Management Platform)とは、データ・マネジメント・プラットフォームと呼ばれるツールです。DMPは、オンラインの情報を管理できるプラットフォームであり、Web広告と連携しやすいというメリットがあります。CRMとDMPを併用すると、より多くのデータを取り扱え適切な顧客管理につながります。

BIツール

BIツール(Business Intelligence) ツールとは、データの管理・集約・分析・可視化ができるツールです。BIツールには統計分析やシミュレーション機能が備わっており、見い出した傾向の原因や理由を追及可能です。BIツールは、経営分析・財務分析・人事データの分析・残業時間の分析など多目的に利用されています。

データドリブンの注意点を確認しよう

データドリブンの効果を生かすために、導入する領域は慎重に決めましょう。他にも、データドリブンの注意点を解説します。

対象の領域は慎重に決定する

データドリブンは利益規模の大きな領域への展開が望まれます。利益規模が大きいほど、データドリブンにより大きな成果を得られます。ただし、すでに経営が軌道に乗っている領域には、データドリブンを導入する必要はありません。対象の領域は丁寧に精査しましょう。

データは適度に整理する

データを基に判断を下すデータドリブン経営では、データの収集が肝心です。しかし、データの収集・整理はあくまでも過程です。データの収集・整理ばかりに時間をかけず、その後の分析を意識して行動しましょう。

人材育成・確保も忘れず行う

専門のツールを活用すれば、データドリブン自体は可能です。しかし、長期的にデータドリブン経営に取り組むならば、人材の育成・確保は不可欠です。自社のビジネスを理解し、統計学などデータ分析に関する経験と知識を有する人材を育てましょう。

まとめ

データドリブン経営は、企業に蓄積された多種多様なデータを基に経営判断を下す手法です。データドリブン経営にはさまざまなツールが役立ちますが、より効果を高めるには専門家の意見も参考にしましょう。

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