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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:2022/05/26

データドリブンが会社を変える

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。

■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。

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

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。

■データドリブンを実践するための4つのステップ

データドリブンを実践する流れを見ていきましょう。データドリブンの実践は、主に4つの段階に分かれます。各ステップで注意すべきポイントや必要なリソースが異なるため、把握した上で実践の準備に入りましょう。

1.データの収集

データドリブンでは、データを収集・蓄積する仕組みや基盤が必要です。自社内にあるデータを目的に応じて収集し、ビッグデータとして蓄積します。自社データ収集には、社内基幹システムや業務システム、Webサーバ、IoTの他、他社システムやツールなどを用いるのが一般的です。

データ自体がない場合は、用途に応じたツールやシステムを導入し、データ制作からスタートします。データドリブンの目的や優先度に従い、一元管理システムの導入など企業内に散在しているデータを収集・管理する仕組みも有用です。

2.データの見える化

収集したデータを効率的に分析する前に、データの「見える化」を行います。集まった膨大なデータにどんな情報が含まれているか、客観的に把握するための情報整理プロセスです。

データを収集・管理する仕組みと、データを客観的に可視化するステップにより、効率的なデータの加工と分析が実現します。膨大な量のデータを人間が精査するのは時間がかかるのでデータの集計・検索をサポートする仕組みを活用しましょう。

3.データの分析とアクションプランの策定

可視化したデータを分析し、課題解決へ向けた仮説を立て、アクションプランを策定します。最大・最小値など定量データだけでなく、時間的変化や傾向といった定性的データや他データとの相関関係、課題との因果関係や予測値などを算出するプロセスです。

このフェーズにはIT知識や経験が欠かせません。ビッグデータへの深い知識があり、マーケティング経験が豊富な人材が必要です。自社で対応が難しい場合は、社外のコンサルティング会社やIT企業などへの依頼も検討しましょう。

4.アクションプランの実行

導き出されたアクションプランを実行に移します。ビッグデータの分析を通して得られたデータをマーケティングや経営に活用するフェーズです。データ分析と仮説の立案に並行して、細かなサイクルでアクションプランのPDCAを回すことで、短期間で精度を高められます。

また、プラン実行後には必ず振り返りを行い、結果やフィードバックを次の施策にどう活かすかを検討しましょう。

■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。

AIsmiley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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