ビジネスを飛躍させるデータドリブンの力
昨今の電子化やDXに伴い、社内で扱われるデータは膨大な量となりました。それに加えて、データや情報の重要性も増しています。今まで”経験”や”勘”に頼っていた部分を、データを活用した情報分析にすることで、ビジネスの意思決定の精度を高めることができます。
この手法を「データドリブン」といいます。
本記事では、「データドリブン」とはなにか、「データドリブン」を用いて意思決定をするためにはなにを行えば良いのかについて解説します。
データドリブンとは、経験や勘ではなく、収集したデータを分析し、その結果をもとに意思決定する手法です。データドリブンは意思決定の手法の1つなので、マーケティングやビジネスの経営戦略立案、組織全体のDX戦略の立案、新規ビジネスの検討など幅広い領域で活用することができます。
データドリブンは主に以下の4つのステップを実施します。
これらの4つのステップでそれぞれ具体的になにを実施するのかについても後ほど詳しくご紹介します。
これまでもデータに基づいた意思決定は数多く行われていました。しかし、なぜ今改めてデータドリブンが注目されているのでしょうか？大きな理由としては、以下の3点があげられます。
まず、消費者の価値観や行動が多様化したことで、今までの”経験”や”勘”による判断が通用しにくくなっているためです。例えば、以前まで「広告」といえば新聞の折り込みチラシやテレビCM、ポスターなどでした。しかし、インターネットやスマートフォンが普及し、現在の「広告」は上記に加えてWeb広告や口コミサイト、SNSなどとても幅広くなりました。顧客がどこで製品の情報を得て購買につながったのか、これらの顧客の行動を”経験”や”勘”で分析し判断するのは簡単ではありません。データに基づいてきちんと分析することで、より効率的で効果が高い広告施策を打つことができます。
さらに、顧客のニーズも多様化しています。製品を購入する判断材料となるのは主に「機能」と「価格」の2つだと考えられます。しかし、近年ではサービスや製品を提供する企業が社会貢献やサステナビリティを意識した活動をしていることや、製品のコンセプトに共感して購買に至るケースも多く発生しており、購入を決めるまでのステップはとても複雑化しています。
このように複数の要因が複雑に絡みあう現代では、”経験”や”勘”に頼るのではなく、きちんとしたデータによる分析が必須です。
また、インターネットやスマートフォンの普及により、さまざまな情報が管理されるようになりました。それにより、情報の管理方法も変化しています。以前までは、情報の保存方法は紙が当たり前でした。しかし、社内の電子化やDX、さらに電子帳簿保存法といった法制度の改正などにより社内の情報を管理・保存する方法が物理的な紙から電子的なデータへ変化しています。そして、紙ではなく電子的なデータによって情報を管理し保管することで、社内情報を分析に活用しやすくなりました。
加えて、社内で保管している情報だけではなく、国内外問わず世界中の情報を素早く簡単に手に入れることができるようになりました。世間のトレンドや気候、イベントなど外的要因の把握も容易になり、データ分析の精度をさらに高めることができます。
これらの膨大な情報をきちんと活用することで、”経験”や”勘”に頼らず迅速な意思決定を実現することが可能になります。
さらに、IoTやWebアクセス解析ツールなどの情報技術の発展により、これまでは取得が困難だった多くのデータも収集できるようになりました。それに伴い、データの活用の幅が大きく広がりました。
加えて、データ分析技術も向上しています。BIツールやクラウドサービスのダッシュボード機能などを活用することで、膨大な量の情報を手軽にグラフ化できるようになりました。これらの技術発展があったのも、データドリブンが注目されている背景の1つといえるでしょう。
では、企業や組織がデータドリブンを実施することで、どのようなメリットが得られるのかご紹介します。
データドリブンを実施することで、これまでは”経験”や”勘”に頼って判断していた部分をデータに基づいた根拠による判断に置き換えることができます。根拠をデータに置き換えることで、意思決定の説得力も向上し、”勘”が外れることを防ぎ、再現性も高めることができます。
加えて、データドリブンでは判断の属人化を減らすことで、リスクを低減することができます。判断の属人化とは、ベテランの”経験”や”勘”による判断に依存してしまい、ベテランの方しか判断ができなくなってしまう状態のことです。もし、その経験豊富なベテランの方が異動や退職などでいなくなってしまった際に、その後の判断は誰がどのように行えば良いのでしょうか。
ベテランの方が異動や退職してしまうと、組織内での重要な意思決定において、彼らの経験や勘を頼りにできなくなるリスクがあります。これを低減するためには、データドリブンなアプローチを取り入れ、きちんとした根拠に基づいて意思決定を行うことが重要です。
データドリブンを実施することで、”経験”や”勘”ではない根拠を得ることができるので、素早い意思決定が可能になります。また、社内で蓄積している最新の情報を分析に活用することで、より精度が高く素早い意思決定ができます。“経験”や”勘”などのベテランの直感に頼らず客観的なデータ分析を活用することで小さな「異変」に素早く気づき、対策を講じることができます。さらには、小さなきっかけを見逃さずビジネスチャンスをつかむことでさらなる売り上げの向上につなげたりすることができます。
データドリブンを活用することで、従業員の生産性向上にもつながります。従業員の業務内容や業務実態を分析することで、生産性が高い人はどのように仕事をしているかがわかり、業務上の無駄な部分を見つけ出し効率化することが可能になります。さらに、データドリブンを実施することで根拠に基づいた意思決定をすることができるため、意思決定にかかる労力を低減し従業員の負荷を削減したり、意思決定までにかかる時間を短くすることが可能になります。加えて、データドリブンを実施することで、より効果的な顧客へアプローチするタイミングなども知ることができるので、業務の効率化も実現できるでしょう。
データドリブンを実現するためには、大きく分けて4つのステップがあります。
それぞれのステップを具体的に説明します。
データがないことには、データドリブンをはじめることはできません。そのため、データを集めるところから始めましょう。昨今の電子化やテレワークに対応するために複数のシステムを利用している企業や組織は多いのではないでしょうか？複数のシステムを導入し活用しているため、社内で管理している情報の保管場所や方法がバラバラになっていませんか？そのようなバラバラな状態では、データを活用することが難しくデータドリブンを実施することは困難です。そのため、データを集約し活用できる状態に整備することが重要です。
企業や業種によって、収集し蓄積しているデータはさまざまです。基幹システムや業務システム、Webサイト、ECサイト、IoT、顧客管理システムなどデータドリブンに活用できる情報が社内にあるかどうか確認してみましょう。また、データドリブンを実施して分析したい内容によっては、新しく収集が必要な情報があるかもしれません。必要に応じて新しく情報収集の仕組みを導入することも検討しましょう。
さらに、蓄積したデータから必要な項目を抽出し、データドリブンに活用できる状態へ加工するためにはETLツールの活用などもおすすめです。システムによって保存しているデータ形式が異なることが多いので、幅広いデータ形式に対応し、柔軟な加工に対応したETLツールの選択が重要です。
ETLツールについての詳細はこちらの解説記事がおすすめです
ETLツールとは？ - データ連携ツール Waha! Transformer
データを効率よく分析するには、収集し蓄積したデータを見やすい形に可視化することが重要です。可視化する際は表やグラフにするだけでなく、地図上にマッピングするマップ化も忘れてはいけません。いろいろな角度から集約したデータを可視化できるようにしましょう。
ただ、収集し蓄積した膨大なデータを手作業で可視化するのは大変な作業になります。そのため、BI（Business Intelligence）ツールやロケーションインテリジェンスツール、グラフ化ツールなどを活用して可視化することをおすすめします。
可視化したデータを分析します。グラフ化やマップ化された情報から相関関係や因果関係など、事象の関連性を分析します。分析する際は最大値や最小値だけでなく、変化や傾向といった部分にも着目して分析することが大切です。データ分析には数学や統計学、論理的思考（ロジカルシンキング）など専門性の高い知識が必要になる場合があります。そのため、データ分析作業にはデータサイエンティストやデータアナリストなど専門家に協力してもらうことが必要です。組織や社内にデータサイエンティストやデータアナリストなどのスペシャリストがいない場合は、質の高い分析を行うためにも外部に協力を依頼しデータ分析を行うことも1つの手段です。
データ分析によって得られた結果をもとに意思決定や施策を実行します。データ分析の結果から最終的に意思決定や施策を実行するのは「人」です。データ分析から得た結果を根拠に説明を行うことで、周りを巻き込みチーム一丸となって実行することが大切です。データドリブンは意思決定の手法の1つであり、手段となります。最終的な目標に到達するために有効に活用しましょう。また、1度のデータ分析と実行で終了せず、繰り返し実施することが大切です。意思決定し、実行した結果をもとに再度データの収集と可視化、分析を行い、改めて意思決定を行うことを繰り返します。PDCAを繰り返しまわすように、何度もデータドリブンを実施することで、より精度の高い結果を得ることができ、より効果的な改善が期待できます。
データドリブンの重要性やメリット、4つのステップについて、いかがでしたでしょうか。少しでも、データドリブンについて知っていただけるきっかけとなれば幸いです。データドリブンを実施してこんな分析やあんな情報を導き出したいけど、どの社内情報から導出できるのか分からないという方や、データ分析のやり方についてもっと具体的なお話を聞いてみたいという方はぜひユニリタにご相談ください。顧客の課題にあわせて分析の方法を提案し、分析のご協力をさせていただきます。データ収集のやり方やツールに関してもお気軽にご相談ください。
ユニリタへのご相談はこちらの「お問い合わせフォーム」よりお送りください。
執筆者情報：
ユニリタ DXアクセラレーションチーム
株式会社ユニリタ DXイノベーション部
DXアクセラレーショングループ
ユニリタグループのプロモーション担当チームです。
企業の経営課題である「働き方改革」と「DXの推進」の実現に向けたアプローチを「4つのステージ」として整理しました。 企業内事業部門のDXを加速させるために、日々セミナー講師や執筆を行い、情報発信をおこなっています。
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