デジタルマーケティングソリューション
データドリブンとは？注目される理由やメリット、おすすめツールを解説
近年、ビジネスの現場ではデータ活用の重要性が高まっています。一方で、収集したデータが社内に分散しており、意思決定の際にうまく活用できていないという企業も多いのではないでしょうか。
そこで今回は、データを活用して意思決定をおこなう「データドリブン」について、マーケティングに活用するメリットや懸念点、基本の4ステップなどを解説します。
目次
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デジタルマーケティングソリューション
お客さまを中心としたマーケティングの取り組みに、各種プロダクトやサービスを効率的に運用。企業にも、消費者にも、価値を提供できるSIベンダーならではのデジタルマーケティングソリューションです。
データドリブンとは？
データドリブン（Data Driven）とは、売上データやマーケティングデータ、Web解析データなどの豊富なデータに基づいて、判断やアクションを起こす業務プロセスのことを指します。従来の意思決定は、経験や勘に依存する場面が多々ありましたが、データを活用すれば、より客観的で精度の高い判断ができるようになります。
例えば、売上データを分析して、どの商品がどの時期に売れているかを把握することで、適切な販売戦略を練ることが可能です。また、Web解析データを用いることで、顧客のオンライン行動を詳細に把握できるため、マーケティング施策の効果向上が期待できます。
データドリブンはビジネスの成長や効率化を促進し、競争力を高めるために欠かせません。現代のビジネスにおいては、データドリブンを積極的に取り入れることが求められています。
なお、データドリブンには「データドリブン経営」や「データドリブンマーケティング」という関連用語もあるので、以下で詳しく解説します。
データドリブン経営とは
データドリブン経営とは、企業が持つ膨大なデータを分析し、その結果に基づいて経営戦略や意思決定をおこなう経営手法のことです。
データドリブン経営では、顧客の行動パターンや購買履歴を詳細に分析することで、ユーザーのニーズを把握し、より効果的な商品開発やマーケティング戦略を実行できます。
データドリブンマーケティングとは
データドリブンマーケティングとは、データに基づいて施策を実施するマーケティング手法のことです。売上データや顧客の行動データを用いて、どの商品がどのターゲット層に人気なのか、どの広告が効果的かを分析します。
そのため、感覚や経験に頼らない客観的で精度の高い意思決定が可能となり、マーケティング施策の効果をより引き出せます。
データドリブンが注目されている背景
データドリブンが注目されるようになった背景には、デジタル技術の進化や顧客の行動変化が大きく影響しています。ここでは、データドリブンがビジネスシーンで重要視されている理由を解説します。
データの活用幅が増えた
データドリブンが注目されている背景の一つに、データの活用範囲が大きく広がったことが挙げられます。これは、データの収集手段や入手経路が増え、膨大かつ複雑なデータを集められるようになったためです。
例えばECサイトの場合、顧客の購入履歴だけでなくWebサイトの閲覧数やクリック数、成約率（CVR）なども収集できます。さらにSNSの普及により、顧客の意見や行動をリアルタイムで確認することも可能です。
そのため、従来の分析方法では大量かつ複雑なデータを効果的に活用するのが難しく、データドリブンが注目されているのです。
ユーザー行動の多様化
インターネットやスマートフォンの普及により、ユーザーが入手できる情報量が増え、判断の動機となるポイントが多様化している点もデータドリブンが注目されている理由の一つです。
以前なら、顧客が商品を知るきっかけはテレビCMや雑誌、DM（ダイレクトメール）、新聞のチラシなどに限られていました。ところが、現在はSNSやネット広告、口コミサイトなどさまざまな情報源が存在します。さらに、商品を購入する際は価格だけでなく、口コミ、SNSの反応、類似商品との違いなど、さまざまな要素を考慮するようになりました。
このように、ユーザーの意思決定要因が掴みにくくなっており、ニーズを正しく判断するには、経験や勘に頼るのではなく、データに基づいた分析が必要です。
データドリブンを活用するメリット
データドリブンを活用することで得られるメリットは以下の3つです。
データを根拠とした意思決定が可能
データドリブンを活用することで、データを根拠とした精度の高い意思決定が可能になります。正確性とスピード感のある意思決定が可能なうえに、担当者に左右されることもありません。
経験や勘に頼れるのは、長年の経験とノウハウを持つ一部の人のみです。経験の浅い人が感覚で意思決定をしても、周囲から支持を得るのは難しいものです。データドリブンを活用することで、特定の担当者に依存せず合理的で精度の高い判断を下せるでしょう。
問題が可視化され改善策を練りやすい
データドリブンを実現することで、問題が可視化され改善策を立てやすくなるというメリットもあります。
売上データや顧客満足度アンケート、人事評価データ、財務諸表といったさまざまなデータを活用できるようになり、自社ビジネスの強みや課題が明確になります。その結果、課題に対する改善策や、強みを生かした経営戦略の立案が可能となるでしょう。
このように、データドリブンを実現すれば、商品やサービスだけでなく、ビジネス上の施策効果に関するデータも収集・蓄積できるため、課題の発見や改善策の立案などにも生かせます。
パーソナライズされたサービスを提供できる
データドリブンの活用には、パーソナライズされたサービスを顧客に提供できるというメリットもあります。ユーザーに関する多様なデータを収集・分析し、顧客ごとのニーズに応じたサービスや商品開発を実現できます。
例えば、過去の購買履歴やサイト内の行動データから、個人の好みに合わせた商品を提案したり、個別のクーポンを配布したりすることも可能です。データドリブンの活用は、パーソナライズされたサービス提供により、顧客満足度が上がり、競合他社との差別化を図れます。
データドリブンの懸念点
データドリブンの概念を業務に取り入れる懸念点は以下の3つです。
スキルのある人材が必要
データドリブンを効果的に活用するには、スキルのある人材が必要です。
また、データでどのような課題を解決できるのかを導き出すために、自社のビジネスに精通した人材も欠かせません。
データドリブンにおいて、求められる具体的なスキルは以下のとおりです。
●論理的思考力
●統計学の知識
●マーケティングの知識
●データ分析力・処理能力
●自社のビジネスや業界の深い知識
データドリブンの成功には、専門知識とビジネス理解を兼ね備えた人材の確保が必要です。
機器やツールの導入で初期コストがかかる
データドリブンの実現にはIT機器やツール、インフラ整備などに初期コストがかかります。具体的には、データ分析に必要なソフトウェア代やサーバー導入費などが挙げられます。
データドリブンを活用する際は、初期コストとITツールの導入によって得られる効果の把握が重要になるでしょう。
社内連携が重要
データドリブンの実現には社内連携が重要です。社内に散らばったデータを集約するために、各部署が協力し合う必要があります。
例えば、マーケティング部門が持つ顧客データと営業部門が管理する売上データを統合することで、より精度の高い分析が可能ですが、これには両部門の密な連携が欠かせません。
会社全体でデータドリブンな組織をめざすという共通認識がないと、方向性がずれてしまい、ツール導入が進まない可能性があります。データドリブンの成功には、社内の各部署が連携し、共通の目標を持つことが重要です。
データドリブン基本の4ステップ
データドリブンを成功させるためには、適切な手順を踏む必要があります。ここでは、データドリブンを効果的に活用するための基本的な4つのステップを紹介します。
データ収集
データドリブンを成功させるために、最初にやるべきなのは「何のためのデータを収集するのか」を決めて、データ収集のための仕組みを作ることです。
データが散在している場合は、DWH（データウェアハウス）の導入を検討するのがおすすめです。DWHは、さまざまな種類のデータを時系列ごとに管理できるシステムです。
また、顧客データの収集や統合が必要な場合は、CRM（顧客関係管理システム）の導入を検討してみましょう。
CRMについては以下で詳しく紹介しています。
まずは、目的に応じたデータを効率的に収集できるよう環境を整えてから、データ収集をおこなうのがポイントです。
データ可視化
2番目におこなうことは、データの可視化です。データを視覚的に表現することで、意思決定が容易になり、ビジネスの全体像を把握しやすくなります。
データを可視化する際は、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールやDMP（データマネジメントプラットフォーム）、Web解析ツールといった、データの集計や検索などの分析業務を手助けしてくれる仕組みを利用することで、効率的な分析が可能となります。例えば、売上データをグラフ化すると、どの商品がどの時期に売れているかを一目で把握できるでしょう。
データを可視化することは、より正確で迅速な意思決定をするのに役立ちます。
分析・アクションプランの検討
次に可視化されたデータを分析し、アクションプランを策定します。なお、データ分析には「データ同士の関連性を導き出す」「販売戦略の課題を特定する」といったスキルが必要です。
近年では、AIを活用したITツールも普及しており、データから何かを導き出したり、判断したりする作業の手助けをしてくれます。ただし完全にAIに任せるのは難しいのが実情です。必要に応じて専門家の力を借り、データの分析結果を踏まえて、具体的なアクションプランを立案しましょう。
意思決定・行動
最後に、データの分析から導き出された結果に沿って意思決定をおこない、具体的な施策を行動に移します。
施策実行後は効果測定をおこない、PDCAサイクルを回して改善を図ることで、データドリブンの効果をより高められるでしょう。
データドリブンの支援が可能なITツールをご紹介
ここでは、データドリブンの支援が可能なITツールを紹介します。
DMP（データマネジメントプラットフォーム）
DMPとは、データを一元管理できるツールのことで、インターネット上のデータ活用や自社で蓄積した顧客データの収集・分析に役立ちます。
具体的には、Webサイトの訪問者データや広告への反応などを収集・分析して、顧客の属性や好みを把握することが可能です。これにより、ターゲットに合わせた広告戦略を立てやすくなります。
MA（マーケティングオートメーション）
MAは、マーケティング業務や作業プロセスの自動化・測定が可能なツールです。顧客の行動データに合わせて、メール配信やセミナー案内、メール開封率の測定、Webサイトのパーソナライズなどをすべて自動化することで、マーケティング業務全体の効率化を図ります。
MAを導入することで、マーケティング業務の負担を軽減し、顧客との関係を深めることが可能です。
>マーケティングオートメーション（MA）とは？ツールの比較・導入時に注目すべき4つのポイント・メリット・成功事例
BI（ビジネスインテリジェンス）ツール
BIツールとは、大量のデータを効率的に収集・分析し、視覚化することで経営における意思決定を支援するツールです。
売上データや顧客データなどをグラフや図表を用いてビジュアル化し、分析結果を一目で把握できます。これにより、迅速かつ的確な意思決定が可能になります。
>BIツールとは？ 機能やメリットをご紹介 経営戦略上の意思決定をスピーディーに！
SFA（セールスフォースオートメーション）
営業管理システムとも呼ばれるSFAは、営業プロセスや営業の進捗状況をチーム全体で管理し、効率化を図るためのツールです。
案件の管理や営業レポートの作成など、営業を効率よく実施し、管理するための機能を備えています。これにより、営業担当者の事務作業の負担が軽減され、意思決定に集中することが可能です。
CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント）
CRMは、顧客の基本情報や購入履歴、問い合わせ内容などを管理するためのツールです。
これにより、顧客のニーズに合った提案やサポートを提供でき、顧客満足度の向上やリピート率の増加につながります。
CDP（カスタマーデータプラットフォーム）
CDPとは、企業が得た顧客の属性や行動データを収集、統合、分析するためのツールです。
集めた顧客データが別々のシステムやデータベースで管理されていても、CDPを導入すればデータを集約できます。CDPは社内の分散された顧客データを一元化し、顧客ごとの詳細なデータを分析するのに役立ちます。
データドリブンツールを選ぶ際に気を付けるべきこと
データドリブンツールを選ぶ際に気をつけるべきことは以下の3つです。
●目的を明確にする
●自社に適したものを選ぶ
●費用対効果を考慮する
データドリブンツールは多種多様で、自社の課題解決に合ったものを選ばなければ、期待した効果を得られない可能性があります。
例えば、新規顧客の獲得を目的とする場合、DMPとMAを組み合わせるのが効果的です。DMPで顧客データを統合してターゲットを絞り込み、MAでメール配信を自動化することで、効率的に多くの人にアプローチし、見込み客を顧客へと育成できます。
自社の課題や目的、予算に合ったツールを選んで効果的に活用することで、精度の高い経営判断ができるようになり、自社の競争力を高められるでしょう。
まとめ
データドリブンは、売上データやマーケティングデータ、Web解析データなどの豊富なデータに基づいて意思決定する手法です。
経験や勘に頼る意思決定は、正確性に乏しく、担当者によって左右されます。一方、データドリブンを活用すると、客観的なデータをもとに判断でき、正確性が向上するとともに、組織全体で一貫した意思決定が可能となります。
今後はさらにAIを搭載したITツールが浸透し、データを根拠とした精度の高い意思決定をおこなう企業が増えていくでしょう。
データドリブンを活用して自社の課題解決に取り組む際は、ぜひ本記事で紹介したITツールの導入をご検討ください。
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