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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:2023/11/28

近年、データドリブンを取り入れた経営やマーケティングが注目を集めています。とはいえ、「データドリブン」という言葉の意味や使い方を理解できていない人も多いでしょう。

今回は、データドリブンの意味や必要性、実践する上でのポイントについて解説します。データドリブンを理解し、自社への導入の可能性を検討したい方はぜひ参考にしてください。

ビッグデータについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
ビッグデータを理解しよう!基礎知識から活用事例までまとめて紹介

データドリブンとは

データドリブン(Data Driven)とは、ビッグデータと呼ばれる膨大かつ多種類の情報を分析し、結果に基づいて意思決定や施策立案を行う手法です。ビジネスの課題に対して、売上やマーケティングなどのビッグデータを集め、分析結果から課題解決の判断やアクションを行うことを指します。他の言葉に言い換えるなら「データ重視」「データに裏打ちされた」「データに基づいた」などと表現できるでしょう。

勘・経験・度胸(KKD)に頼る従来の決断方法から、データに基づく意思決定への移行と適用が求められている現在、多くの企業や業界でデータドリブンの効果的な実践が求められています。

データドリブンの意味

データドリブンは、さまざまなデータの収集と分析に基づいてビジネスの判断や課題解決を行う方法を意味します。日本語では「データに突き動かされた」と直訳できますが、分かりやすく表すなら「データに基づいた」という言葉になるでしょう。勘や経験に頼る昔からのやり方では多様化する顧客のニーズに対応できなくなったため、データドリブンが用いられるようになりました。

データドリブンが求められる理由

データドリブンが求められる背景には、情報化社会の急速な発展をはじめ、さまざまな要因があります。ここでは、データドリブンが必要とされる主な3つの理由について見ていきましょう。

  • デザイタルマーケティング技術やビッグデータの発展
  • 顧客行動の複雑化や多様化
  • AIへの活用

デザイタルマーケティング技術やビッグデータの発展

データドリブンの必要性が指摘されている背景に、デジタルマーケティング技術やビッグデータの発展があります。

デジタルマーケティングとは、WebサイトやSNS、検索エンジンなどあらゆるオンラインデータを活用するマーケティング手法です。市場や顧客のデータを活用し、データに基づいた最適なマーケティング戦略の立案と実施によって、売上向上や利益率改善につながります。

従来に比べて多種多様なデータを可視化できる現代、複雑化したデジタルマーケティングを効果的に活用する施策を打ち立てるために、データドリブンが有用です。

顧客行動の複雑化や多様化

顧客行動の複雑化や多様化も、データドリブンが重要視されている理由の1つです。Webとリアルの行き来が当たり前となった現在、購買行動の背景には複雑な要因が関係しています。

従来の集客フェーズにおけるアクションの選択肢が圧倒的に増えており、データなしには判断しにくいでしょう。マーケットの動向やユーザーの行動といったデータの収集・分析は、顧客理解を深め、より効果的なアプローチを実現するために重要です。

データドリブンにより、ユーザーの価値観や判断基準、行動傾向を客観的に把握し、分析結果から売上の最大化につながります。また、データに基づいた効果の検証と改善のPDCAサイクルを回しやすく、無駄なコストの削減にも効果的です。

AIへの活用

データドリブンは、AIへの活用が可能です。AIシステムを用いてデータを活用することで、業務効率化や生産性の向上に役立ち、結果として中長期的な事業拡大や経営状態の向上に貢献できます。

各種データを異なる分野で活用できる点もメリットです。集めたデータが他の分野で重要視される際、AIの分析方法を変えるだけで、必要なデータを効率よく獲得できます。またAI活用は、単純作業に費やすリソース削減や人為的なミスの予防にも効果的です。

データドリブンのメリット

  • 迅速な意思決定ができる
  • サービス改善につながる
  • 生産性の向上と利益率の改善

迅速な意思決定ができる

リアルタイムで蓄積されたデータを基に、スピーディーな判断を下せるところがデータドリブンの利点です。例えば、データをデジタル化してタブレットやスマートフォンでもアクセスできるようにしておけば、どこにいてもデータを基盤とした素早い意識決定が可能になります。

従来のように経験や勘に頼った主観的な考え方ではなく、データを使った客観的な考え方であれば、迅速かつ精度の高い意思決定ができるでしょう。また、データの中から現状の問題点を見つけた場合もすぐに対処できるため、大きな問題へと発展するのを防げます。

サービス改善につながる

客観的なデータ分析は、顧客のニーズを把握し、サービスを改善することにも役立てられます。多様化する顧客のニーズを把握するためには、さまざまな視点から物事を見なければなりません。データを基にしていれば、主観的な観点からは見えてこなかったニーズも見つけやすくなります。

顧客のニーズがわかれば、それに合わせたサービスの改善が可能です。さらにデータを蓄積し続けることでニーズの変化にも柔軟に対応でき、常に顧客に合わせた改善策を提案できるようになるでしょう。

生産性の向上と利益率の改善

データに基づいたスピーディーな意思決定は、生産性の向上と利益率の改善にも寄与します。例えば、蓄積したデータをオンライン上でアクセス可能な状態におけば、オフィス以外の場所でも業務を行えるため、テレワークを始めとした効率的な働き方を選択できるようになるでしょう。さらに、データ分析のデジタル化によってアナログ作業時の負担が減り、従業員の生産性アップに繋げられます。

また、データ分析から顧客のニーズを把握し、より魅力的なサービスを提供できるようになれば、利益率の改善も見込めます。客観的なデータを見ることで従業員の利益への意識も高まり、より多くの利益を得るための対策案を立てやすくなるのもデータドリブンの利点です。

データドリブンのデメリット

  • データを扱えるスキルが必要
  • データを分析できる人材が必要
  • データを分析できる人材が必要

データを扱えるスキルが必要

データを適切に扱えるスキルがなければ、データドリブンの導入はできません。例えば、以下のようなスキルが求められます。

  • 数値化が難しい営業活動もデータ化して収集できる能力
  • データの分析能力
  • 分析データを整理する能力

このようなデータに関する能力を身に付けるには、一定期間の教育が必要な場合があります。また、データに基づいた新たな業務プロセスに慣れるまでの間は、一時的に売り上げが落ちることもあるかもしれません。そのため、効率的な能力獲得を目指すことが大切です。

データを分析できる人材が必要

蓄積したデータを分析し、適切に扱える人材を確保しなければならない点にも注意が必要です。前述のように、データドリブンにはデータを分析する能力が必要とされており、データサイエンスに精通した専門家が欠かせません。また、データに基づいた意思決定には、自社のサービスに詳しい人材であることも重要です。

しかし、データサイエンスの専門家の確保は、多くの企業で難しい状態にあります。人材を確保できず、理想のデータドリブンを叶えられないリスクが考えられるでしょう。人材の確保が難しい場合はAIを活用するなど、柔軟な対応が求められます。

導入にコストがかかる

データドリブンを導入する際には、データを蓄積して分析するためのツールやインフラ整備のコストがかかります。例えば、データ収集であればデータマネジメントプラットフォームやマーケティングオートメーションなどのツールが必要です。また、初期コストだけでなくツールやインフラを利用するためのランニングコストも発生します。事前に費用を確認し、無理のない運用を目指すことが重要です。

データドリブンを実践するための4つのステップ

データドリブンを成功させるポイントについて解説します。データドリブンを導入し、組織内の業務効率改善や業績向上につなげるために、成功のコツを取り入れましょう。3つのポイントについて詳しく見ていきます。

スキルを持った人材の確保

データドリブンの実践には、必要なスキルを持った人材が必要です。用途に応じたデータ分析には、分析手法やデータベースに関する基礎知識をはじめ、統計学の知識や論理的思考力が求められます。デジタルマーケティングやデータ分析の知識や経験のある人材を確保するために、採用や社内教育も必要です。

また、データドリブンを理解した上で組織を統率できるCMO(マーケティング最高責任者)などの人材も重要で、組織的な人材育成への注力が求められています。

データ分析で注目の「データサイエンティスト」とは

データドリブンに必要なスキルを有する代表的な職種「データサイエンティスト」は、データ分析技術を活用して価値を創出し、ビジネスの課題解決策を見出す専門家です。ビッグデータの活用が重要視される現在、ITの専門知識や技術がありビジネスにも精通したデータサイエンティストのニーズが高まっています。

膨大な情報を持つビッグデータの分析結果から施策を導き出す、判断するといった作業には、データサイエンティストやデータアナリストが持つノウハウやスキルが必要です。

これらの職種は、IPA(情報処理推進機構)の「DX推進に向けた企業とIT人材の実態調査」において、企業のDX推進実現に必要な「DX人材」に選ばれるなど、将来的にも重要なポジションとされています。

組織全体として取り組む

データドリブンの効果的な実践には、組織全体での取り組みが必要です。特に大企業など規模の大きな組織では、上層部がデータドリブンやデジタルマーケティングの重要性を理解しておらず、アクションプランの承認に時間を要する場合があります。

データ分析の仕組みだけでなく、アクションプランの実行こそがデータドリブン有効活用のポイントです。広告宣伝活動など各プランで効果を得るために、企業全体への周知や他部署との協力体制を構築しましょう。

適切なツールの活用

データドリブンを適切に実践するためには、Webツールが必要です。高い効果が期待できるシステムやソフトウェアを活用することで、データ収集や蓄積、分析といった作業が効率的に実行。

Webツールを自社で準備するには多大な期間とコストがかかります。データドリブンに特化したシステムサービスの導入も検討しましょう。

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データドリブンを成功させるポイント

データドリブンを成功させるポイントについて解説します。データドリブンを導入し、組織内の業務効率改善や業績向上につなげるために、成功のコツを取り入れましょう。3つのポイントについて詳しく見ていきます。

スキルを持った人材の確保

データドリブンの実践には、必要なスキルを持った人材が必要です。用途に応じたデータ分析には、分析手法やデータベースに関する基礎知識をはじめ、統計学の知識や論理的思考力が求められます。デジタルマーケティングやデータ分析の知識や経験のある人材を確保するために、採用や社内教育も必要です。

また、データドリブンを理解した上で組織を統率できるCMO(マーケティング最高責任者)などの人材も重要で、組織的な人材育成への注力が求められています。

データ分析で注目の「データサイエンティスト」とは

データドリブンに必要なスキルを有する代表的な職種「データサイエンティスト」は、データ分析技術を活用して価値を創出し、ビジネスの課題解決策を見出す専門家です。ビッグデータの活用が重要視される現在、ITの専門知識や技術がありビジネスにも精通したデータサイエンティストのニーズが高まっています。

膨大な情報を持つビッグデータの分析結果から施策を導き出す、判断するといった作業には、データサイエンティストやデータアナリストが持つノウハウやスキルが必要です。

これらの職種は、IPA(情報処理推進機構)の「DX推進に向けた企業とIT人材の実態調査」において、企業のDX推進実現に必要な「DX人材」に選ばれるなど、将来的にも重要なポジションとされています。

組織全体として取り組む

データドリブンの効果的な実践には、組織全体での取り組みが必要です。特に大企業など規模の大きな組織では、上層部がデータドリブンやデジタルマーケティングの重要性を理解しておらず、アクションプランの承認に時間を要する場合があります。

データ分析の仕組みだけでなく、アクションプランの実行こそがデータドリブン有効活用のポイントです。広告宣伝活動など各プランで効果を得るために、企業全体への周知や他部署との協力体制を構築しましょう。

適切なツールの活用

データドリブンを適切に実践するためには、Webツールが必要です。高い効果が期待できるシステムやソフトウェアを活用することで、データ収集や蓄積、分析といった作業が効率的に実行。

Webツールを自社で準備するには多大な期間とコストがかかります。データドリブンに特化したシステムサービスの導入も検討しましょう。

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データドリブンを支援する代表的な7つのツール

ここからは、実際にデータドリブンに活用できる主なツールを紹介します。代表的な7つのツールについて解説しますので、自社のデータドリブンに活用するために参考にしてください。ツール開発には時間やコストがかかるので、支援サービスの導入や外注を適宜検討しましょう。

Web解析ツール

Web解析ツールは、自社サイト上のユーザー行動や検索エンジンでの結果を可視化、分析するツールです。専用タグなど簡単な設定を行うことで、PV(ページビュー)やセッション数、UU(ユニークユーザー数)、表示回数(インプレッション数)、CTR(クリックスルー率)、直帰率などを細かく集計できます。

代表的なサービスは、GoogleアナリティクスやAdobeアナリティクスなどです。サイト訪問者のクリックや閲覧などの行動を分析でき、Webサイトのアクセス数やエンゲージメント率の向上に役立ちます。

CDP(カスタマーデータプラットフォーム)

CDP(カスタマーデータプラットフォーム)とは、顧客データの収集・集約・蓄積を担うツールです。Webサイトなど、企業とユーザーとが直接関わる場所で得られるユーザーデータ(1st partyデータ)を集約し、詳細な分析を行います。

1st partyデータは、氏名や住所、電話番号などの個人情報、属性や価値観に関係する行動データなどの情報です。別のシステムやデータベースで管理されるケースが多いこれらのデータも、CDP1つでまとめて活用できます。

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、顧客データやインターネット上のログなどのデータを活用するプラットフォームです。企業が収集したユーザーの興味関心や嗜好、行動傾向などをリアルタイムで分析できます。

DMPはWeb集客や新規開拓などの領域での活用がメインです。外部企業のビッグデータや社内の幅広い情報を収集・分析でき、マーケティング施策に役立ちます。分析データをWeb広告ツールと連携させて、広告効果の最大化につなげられる点も強みです。

MA(マーケティングオートメーション)

MA(マーケティングオートメーション)は、マーケティング作業および業務フローを自動化・最適化できるソフトウェアです。ダイレクトメールやSNSなど幅広いツールと連携させ、見込み顧客の情報管理から合理化・測定を含むマーケティング業務を自動化できます。

潜在顧客の名前やメールアドレスといった情報を入力すると、あらかじめ登録してあるメール文面が自動配信される仕組みなどが例です。

SFA(セールスフォースオートメーション)

SFA(セールスフォースオートメーション)は、営業管理システムとも呼ばれ、顧客情報や営業プロセスといったデータの蓄積・共有を行う業務支援ツールです。営業個人のコール数や成約率、商品別の成果など営業分析データを可視化でき、営業チーム全体の業績アップや業務効率化につながります。

マネジメント層向けの営業分析機能だけでなく、営業ナレッジの共有や営業レポートの作成など、個人の課題解決とパフォーマンス向上に役立つ機能を搭載しています。

CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)

CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)は、顧客関係のデータを総合的に管理するソフトウェアです。定義的にはユーザーデータを活用して顧客との関係を強化するマネジメント手法を意味しますが、近年は施策実行に必要なツールそのものを指して使われます。

顧客の個人情報や購買履歴、クレームなどのさまざまな情報を活用して、効果的なアプローチを支援することが目的です。セグメント別の購入単価やポイント使用率といった顧客分析に必要な機能も搭載しています。

BI(ビジネスインテリジェンス)

BI(ビジネスインテリジェンス)は、企業に蓄積されたビッグデータを分析・可視化するツールです。レポーティングやデータマイニング、シミュレーションといった機能により、経営やマーケティング、売上予測などの意思決定に役立ちます。

社内の各部署で管理されている幅広いデータと分析ツールの一元化も可能です。代表的なBIとして「Tableau」などがあります。

経営やマーケティングにデータドリブンを導入しよう

情報化社会において、用途に応じたデータ分析が経営やマーケティングに有用です。膨大なデータを使って課題解決プランを策定するデータドリブンは、必要な人材の確保やツールの導入、組織全体としての取り組みといったポイントを押さえることで効果が期待できるでしょう。

アイスマイリーでは、独自の主観で100の製品サービスを取りまとめたカオスマップを無料配布しています。自社のデータドリブン実行に必要なツール選びの参考にしてください。AI資格を保有したコンサルタントによる無料相談も承っております。お気軽にお問い合わせください。

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