データドリブンとは？求められる理由と実践するためのステップを解説

最終更新日:2024/11/11

データドリブンとは？

データの重要性が叫ばれる現代のビジネス環境において、「データドリブン」という言葉を耳にしない日はないと言っても過言ではありません。

しかし、この言葉が意味するものは単なる「データを活用する」という表面的な理解にとどまらず、より本質的な経営やビジネスのあり方を示しています。勘や経験に頼るのではなく、データに基づいて意思決定を行い、ビジネスの方向性を決定していく、新しいビジネスアプローチが企業の競争力を大きく左右する要因となっているのです。

本記事では、データドリブンについての考え方や活用方法、実践する上で役立つツールについて紹介していきます。

データドリブンとはわかりやすく言うとデータに基づいた意思決定

データドリブンとは、直訳すると「データ駆動」という意味で、経験や勘ではなく、データに基づいて判断や意思決定を行うことを指します。

データドリブンの意味

現代のビジネスシーンにおいて欠かせない存在となったデータドリブンとは、企業や組織がデータの収集・分析に基づいて意思決定や課題解決を行うアプローチを指します。

「データに突き動かされた」という直訳からもわかるように、従来の勘や経験に頼るマネジメントとは一線を画し、客観的なデータを判断の土台とする手法です。多様化する顧客ニーズや急速に変化する市場環境において、より正確な意思決定が求められる中で、データドリブンの重要性は増す一方です。

言い換えると「データ重視」「データ志向」となり、データを単に集めるだけでなく、そこからある洞察を導き出し、実際のビジネス活動に活かすことで企業は競争力を高め、持続的な成長を実現することができます。

データドリブンの対義語

データドリブンの対義語として、ビジネスの現場でよく知られているのが「KKD」です。これは「経験」「勘」「度胸」の頭文字を取った言葉で、長年の経験や培ってきた勘、そして決断する際の度胸に基づいて意思決定を行うアプローチを指します。

かつての日本企業では、ベテラン社員や管理職の豊富な経験と鋭い直感力を重視する傾向が強く、このKKDによる判断が重要視されてきました。しかし、市場が複雑化し、デジタル化が進む現代では、KKDだけに依存した判断には限界があると指摘されています。

とはいえ、データドリブンとKKDは必ずしも相反するのではなく、データによる客観的な分析と経験に基づく直感を組み合わせることで、より効果的な意思決定が可能になると考えられています。

データ活用が最重要視されている背景

データ活用が最重要視されている背景には以下のようなものがあります。

デジタルマーケティング技術の発展に伴いデータの量が増えている
ビジネス環境が変化している
顧客行動が複雑化かつ多様化している

総務省によると、企業を対象とした調査の結果、デジタルデータの活用は、生産性向上やイノベーション創出に大きな効果をもたらすことが明らかになっています。特に近年では、IoTやAIなどのデジタル技術の進展により、企業活動から様々なデータを収集・分析することが容易になり、いっそう精緻な意思決定や業務効率の改善が可能です。

また、従来の勘や経験に頼る経営では、多様化する顧客ニーズや急速に変化する市場環境に十分に対応できないという課題も、データ活用が重要視される背景となっています。
参考：総務省｜デジタルデータの活用の現状と課題

デジタルマーケティング技術の発展に伴いデータの量が増えている

デジタル技術の進展により、私たちの生活や企業活動のあらゆる側面がデータとして記録・蓄積されるようになっています。特にインターネットやスマートフォンの普及により、消費者の購買行動やWebサイトでの閲覧履歴、SNSでの投稿内容など、以前では補足できなかった行動や嗜好に関するデータを収集できるようになりました。

さらに、IoTセンサーの普及により、製造現場での機器の稼働状況や物流における商品の位置情報など、リアルタイムでより詳細なデータの取得が可能です。

このように、質・量ともに充実したデータを活用することで、消費者ニーズの的確な把握や業務プロセスの最適化、新サービスの開発など、ビジネスにおける様々な価値創出が期待できるようになったことが、データ活用が重視される大きな背景となっています。
関連記事：ビッグデータとは？特徴やメリット・活用事例をわかりやすく解説

ビジネス環境が変化している

今日のビジネス環境は、グローバル化の進展による国際競争の激化や、デジタル技術の急速な発展により、かつてないスピードで変化しています。このような状況下では、市場動向や顧客ニーズの変化を素早く察知し、的確に対応することが企業の競争力を左右する重要な要素となっています。

従来の経験や勘に頼る経営では、このような急激な環境変化に追いつくことが困難です。そこで、様々なデータを収集・分析し、客観的な根拠に基づいて、迅速な意思決定を行うデータドリブンの考え方が注目されています。

特に、IoTやAIなどのデジタル技術の発展により、より多くのデータを効率的に収集・分析できるようになったことで、データに基づく経営の実現可能性が高まっていることも、データ活用が重要視される大きな要因です。

顧客行動が複雑化かつ多様化している

現代の顧客行動は、オンラインとオフラインの購買チャネルの使い分けやSNSでの情報収集、口コミの重視などかつてないほど複雑化し多様化しています。

例えば、実店舗で商品を購入してからネットで購入したり、SNSで話題の商品を店舗で購入したりするなど、購買行動のパターンは個人によって大きく異なります。また、顧客の好みや価値観も細分化しており、従来のような大量生産・大量販売の画一的なアプローチでは、個々の顧客ニーズに応えることが困難になっているのです。

このような状況下では、企業は顧客の行動データを詳細に分析し、一人ひとりの購買傾向や嗜好を理解した上で、きめ細かなマーケティングや商品開発を行う必要があり、それがデータ活用の重要性が高まっている大きな要因となっています。

マーケティングにおけるデータドリブンの使い方

マーケティングにおいて、データドリブンは単なるトレンドではなくもはや当たり前の手法となっています。経験や勘に頼るのではなく、具体的なデータに基づいて戦略を立て、実行し、効果を測定することで、より効果的なマーケティングを実現できます。

データドリブンを活用するには、以下のステップで進めていくのが一般的です。

データの収集
データの可視化
データの分析
意思決定（アクションプラン）の実行

データの収集

データの収集では、まずGoogle AnalyticsなどのWebアクセス解析ツールやCRMシステムを導入し、顧客の基本情報・購買履歴・サイト行動データ・問い合わせ内容などを収集します。

この際、売上・顧客数・コンバージョン率など、重要なKPIを定め、それらを正確に測定できる仕組みを整えることが重要です。

データの可視化

データの可視化では、収集した生データを意味のある形に整理・加工し、ダッシュボードツールなどを使って誰でも理解できるように図表化します。

例えば、売上推移グラフや顧客属性円グラフなど、直感的に把握できる形でデータを表現することで、チーム全体での情報共有や課題発見を容易にします。

データの分析

データの分析では、年齢や購買パターンなどで顧客をセグメント化し、それぞれの行動特性を明らかにします。

また、仮説を立てて「このコンテンツなら反応が良いのでは」といったA/Bテストを実施し、効果を検証。その結果に基づいて施策を継続的に改善していきます。

意思決定（アクションプラン）の実行

意思決定の実行では、分析と検証から得られた知見を基に、具体的なマーケティング施策を決定します。

例えば、「20代女性向けにインスタグラムでの広告配信を強化する」「リピート率の高い顧客にパーソナライズしたメールを配信する」といった具体的なアクションプランを立案し、実行します。

データドリブンマーケティングに役立つ分析支援ツール

ここからは、データドリブンマーケティングに役立つ支援ツールを紹介していきます。

上記は、最新版のデータ分析AIのカオスマップです。自社やサービスに適したツールを探す際にお役立てください。

Web解析ツール

データドリブンマーケティングを支援するWeb解析ツールの代表格として、「Googleアナリティクス」が広く活用されています。

このツールでは、Webサイトへの訪問者数や滞在時間、直帰率といった基本的な指標に加え、ユーザーの流入経路（検索やSNS、広告など）や、サイト内での具体的な行動パターン（どのページをどの順序で閲覧したかなど）まで詳細に把握することができます。

また、「Adobeアナリティクス」などの有料ツールでは、より高度なセグメント分析や、複数デバイスを跨いだユーザー行動の追跡も可能です。これらのツールを活用することで、マーケティング施策の効果測定やウェブサイトの改善ポイントの特定、さらには顧客の行動分析に基づく戦略の最適化を効率的に進めることができます。

MA（マーケティングオートメーション）

MAは、顧客とのコミュニケーションを効率的に自動化し、最適なタイミングで適切なメッセージを届けることができるツールです。代表的なものに「HubSpot」や「Marketo」があり、これらのツールは顧客の行動データを収集・分析し、その履歴に基づいてパーソナライズされたコンテンツを自動配信することができます。

例えば、Webサイトの閲覧履歴や資料ダウンロードなどの行動に応じて、関連する情報をメールで自動送信したり、購買までの過程（リードナーチャリング）を段階的に進めたりすることが可能です。

さらに、SNSやCRMとの連携機能も備えており、顧客との接点を一元管理しながら、効果的なマーケティング施策を展開することができます。

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）

CDPは、企業が保有する顧客に関するあらゆるデータを一元管理し、統合的な顧客像（360度顧客ビュー）を構築できるプラットフォームです。例えばWebサイトの行動履歴・購買履歴・メール開封率・問い合わせ履歴・実店舗での購買データなど、これまで異なるシステムに分散していたデータを一つのプラットフォームに統合します。

「Segment」や「Adobe Experience Platform」といった代表的なCDPを活用することで、「過去3ヶ月間に実店舗で購入し、かつメールマガジンの開封率が高い顧客」といった詳細なセグメント作成が可能になり、より精緻なターゲティングやパーソナライズされたマーケティング施策を展開できます。これにより、顧客一人ひとりのニーズに合わせた最適なコミュニケーションが実現可能です。

DMP（データマネジメントプラットフォーム）

DMP（データマネジメントプラットフォーム）は、企業のマーケティング活動を強力に支援する統合データ管理ツールです。「Adobe Audience Manager」や「Salesforce Audience Studio」などの代表的なDMPは、オンライン広告の閲覧履歴やWebサイトでの行動データ、CRMに蓄積された顧客情報など、様々なソースから得られるデータを一元管理し、統合的な分析を可能にします。

たとえば、特定の商品に関心を示している顧客グループを抽出し、そのグループに最適化された広告を配信したり、顧客の好みに合わせてWebサイトのコンテンツをパーソナライズ化したりすることが可能です。このように、DMPは散在する顧客データを有効活用し、より精緻なターゲティングやマーケティング施策の実現を支援します。

BI（ビジネスインテリジェンス）

データドリブンマーケティングを効率的に進めるためのBIツールとして、TableauやPower BIなどが広く活用されています。これらのツールに備わっているのが、販売データ・顧客データ・ウェブアクセスログなど、様々なソースから収集した大量のデータを、グラフや図表などのビジュアル形式に自動変換する機能です。

直感的なドラッグ＆ドロップ操作で複雑なデータの可視化が可能で、例えば売上推移・顧客属性分布・商品カテゴリー別の販売動向などを、誰でも理解しやすい形で表示できます。

また、各種KPIをリアルタイムで監視できるカスタマイズ可能なダッシュボードを作成することで、経営者や現場担当者が素早く状況を把握し、迅速な意思決定を行うことが可能です。

CRM（顧客関係管理システム）

データドリブンマーケティングを実現する重要なツールとして、CRM（顧客関係管理システム）があります。「Salesforce」や「Hubspot CRM」に代表されるこれらのツールは、顧客の基本情報や購買履歴、問い合わせ内容やメールのやり取りなど、あらゆる顧客接点のデータを一元管理可能です。

例えば、ある顧客がWebサイトで商品を閲覧し、メールで問い合わせをした後に実店舗で購入するといった、複数チャネルにまたがる行動履歴を時系列で把握できます。この統合された顧客データを活用することで、個々の顧客に最適なタイミングで最適な提案を行うことが可能になり、営業活動の効率化や顧客満足度の向上につながります。

さらに、顧客の傾向分析やセグメント別の売上予測など、経営判断に役立つ分析も可能です。

まとめ

データドリブンは、単なる「データ活用」を超えた、データに基づく意思決定を行うビジネスアプローチです。従来の経験や勘（KKD）に頼るマネジメントとは異なり、客観的なデータを判断の土台とします。背景には、デジタル技術の発展によるデータ量の増加やグローバル化による競争激化、顧客行動の複雑化があります。

特にIoTやAIの進展により、企業活動から生まれる様々なデータの収集。分析が容易になり、より精緻な意思決定や業務改善の改善が可能になりました。ただし、データドリブンとKKDは必ずしも相反するものではなく、データによる客観的分析と経験に基づく直感を組み合わせることで、より効果的な意思決定が可能になると考えられています。