データドリブン経営とは

データドリブン経営とは、さまざまなデータを集計して分析することによりビジネスの基準として意思決定をすることをいいます。経営者の勘や経験だけに頼るのではなくデータ分析をすることで外部環境にも対応しやすいのが特徴です。さらに、顧客一人ひとりのニーズをリアルタイムにつかみやすくなり、効率的に売り上げアップにつながります。

データドリブン経営をするためには、さまざまな情報をデータ化できる環境作りが必要であるため決して容易ではありません。しかし、データドリブン経営を導入することで効率的な経営ができるほか、DX（Digital Transformation、デジタルトランスフォーメーション）推進にもつながります。

データを集計して分析することで、ビジネスに活かしていくのがデータドリブン経営です。また、データ分析が基準となっていることからDXの推進にもつながります。

データドリブンとは

データドリブン（Data Driven）とは勘や経験などに頼らないで、データの分析結果を基準としてビジネスの意思決定を進めていくことをいいます。

データドリブン経営とDXの関連性

データドリブン経営においてITツールを使ってデータ収集をすることが重要です。これまで紙で情報管理している場合はすべてデジタルデータとして扱う必要があり、IoTを活用することによってデータを収集できる状態にすることが必要です。集めたデータをAIで分析することもあり、データドリブン経営を進めることはDXの推進をすることにつながります。

データドリブン経営が必要な理由は、次の点が挙げられます。

1. ユーザー行動の複雑化
2. 外部環境の変化への対応

ユーザー行動の複雑化

インターネットやスマートフォンの普及によりユーザーは必要な情報をいつでも入手できるようになりました。さらに、インターネットを使って購入するケースが増えておりユーザー行動が複雑化しています。そのため、膨大なデータを扱う必要があることから勘に頼るのではなく的確なデータ分析が重要です。

外部環境の変化への対応

経営者の勘や経験などに頼っていると、思いもよらぬ外部環境の変化があった場合に対応するのがむずかしくなります。しかし、さまざまなデータを累積してデータ分析したり、AIを活用して行動予測をすることで外部環境の変化があっても臨機応変に対応できます。

データドリブン経営には次の要素が必要です。

1. 分析ツール
2. プラットフォーム

分析ツール

分析ツールにはさまざまな種類があり、それぞれ用途に合わせた分析ツールが求められます。蓄積したデータをさまざまな角度で分析をすることが、データドリブン経営では重要です。それぞれのツールにメリット、デメリットがあり業務内容や分析する内容によって分析ツールを選ぶことが必要です。

データドリブン経営によく使うツールとして、まずDMP（Data Management Platform、データ・マネジメント・プラットフォーム）が挙げられます。DMPはWeb上にあるデータを管理するプラットフォームであり、ユーザーの行動履歴や問い合わせなどの管理ができ、さらにWeb広告と連動して活用することも可能です。

ほかにもMA（Marketing Automation、マーケティング・オートメーション）を使って集客や顧客管理などのマーケティングのプロセスを自動化したり、CRM（Customer Relationship Management、カスタマー・リレーションシップ・マネジメント）で顧客一人ひとりに対して細かな対応をしたり購入単価の分析をしたりなどそれぞれのツールごとにさまざまな活用方法があります。

プラットフォーム

データドリブンはデータを分析することが基準となるため、データを蓄積するためのプラットフォームが重要です。プラットフォームを基盤として、ビッグデータを蓄積、分析していきます。

プラットフォームとは、データプラットフォームやデータカタログ、DMP、データマネジメントなどが挙げられます。プラットフォームはデータを蓄積するデータベースであり、データ活用をするために重要です。

データドリブン経営は次の手順で進めていきます。

1. データ収集
2. データ分析
3. 意思決定と実行

データ収集

データドリブン経営はさまざまな種類のデータを分析して、意思決定を進めていきます。近年インターネットやスマートフォンの普及が進み、WEBマーケティングを導入するケースが増えています。そのため、即座にアクセス数やコンバージョン率、そのほかさまざまデータを入手できることからこれまで以上に膨大なデータを扱うことが必要です。

しかし、闇雲にデータ収集をしていては余分なデータが増えることになります。そのため、効率よくデータ収集するためにも必要なデータを見極めることも大事です。さらに、それぞれの端末にデータが散らばっていることも多くデータドリブンを活用するためには、一元管理できるようなシステムの導入が必要となります。

データを集めたらすぐに分析するのではなく、可視化する作業をします。BIツール（Business Intelligence Tool）やDMPといったシステムを使ってデータの可視化をするのが一般的です。

データ分析

収集したデータを可視化できる状態にして、分析を進めていきます。データの内容をもう一度確認したうえで細分化し、分析をします。WEBサイトからのコンバージョン率を高めるためにはユーザーが離脱する原因を明確にする必要があり、分析した結果をもとに適切な対応が重要です。

意思決定と実行

データ分析をしたうえで、課題を解決するためのアクションプランを設定する必要があります。アクションプランは課題を解決するだけでなく、企業が設定した目標や企業理念に沿っていることが重要です。

アクションプランが決まったら、できるだけ早く実行につなげていきます。あまりに時間をかけていると、ユーザーのニーズが変わったり競合他社が新しいサービスを展開したりなど状況が変わってしまう可能性があります。

データドリブン経営を導入するうえで次の点が必要です。

1. データドリブンに対する理解力
2. 十分なスキルを持った人材の確保

データドリブンに対する理解力

データドリブンを効果的に取り入れるためには、データドリブンに対する理解力が重要です。これまでデータ分析をしていなかった企業であれば、これまでの価値観を修正する必要があり容易ではありません。データドリブンを浸透させるためには、繰り返すことによりデータドリブンの理解力が高まり実行力につながります。

十分なスキルを持った人材の確保

データドリブン経営は、累積したデータを活かすため分析力や計画力、実行力が必要です。とくに、経営にあわせた的確なデータ分析力が求められるため、データサイエンティストやプロジェクトマネージャーなどの専門的なスキルをもった人材が必要です。データサイエンティストは、データに基づいて合理的な判断をするためにサポートする役目があります。また、プロジェクトマネージャーはプロジェクトを円滑に進めるためにスケジュールや予算の管理をすることからいずれもデータドリブン経営には必要不可欠なポジションです。

データドリブン経営とは、累積したデータを分析して経営に活かしていくことをいいます。リアルタイムなデータや過去のデータから将来を予測したものなど、さまざまなデータ分析をすることから経営者の勘や経験に頼る必要がなく外部環境の変化に強いのが特徴です。さらに、ユーザーのニーズをリアルタイムにつかみやすくなり売り上げアップにつながる可能性もあります。

これまでデータ分析をしたことがないような企業であれば、データ化できるような環境作りが必要です。そのため、なかなか短期間で変革はできません。しかし、データドリブン経営を導入することで間違った方向に経営が進むことを最大限回避でき、効果的なビジネスを進められます。

• 中期経営計画策定・推進コンサルティング