【会社が変わる】データドリブン経営とは？意味やメリット、注意点、支援ツールも徹底解説！

企業経営においてデータの活用は非常に重要です。しかし、実際にデータを十全に活用できている企業は多くありません。

ITの登場はビジネスに大きなインパクトをもたらしましたが、大半の企業は従来の業務内容をベースにした効率化・合理化の範囲にとどまっています。

他にも、システムを導入して経営に必要なデータは集まったものの、どのようにして活用したらいいか苦慮していたり、実行に移せなかったりするケースも多く見られます。

この記事ではデータドリブン経営の全体像を解説します。全体像を把握することで導入のイメージも湧きやすくなることでしょう。

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データドリブンとは何か

データドリブンの『ドリブン（driven）』とはドライブ（drive）の過去形です。「～に突き動かされる」が本来の意味です。そこから転じて「～をもとにした」「～を起点とした」を意味します。データドリブンとは「データをもとにした」という意味です。

データドリブンの手法が生まれる前から、企業は業務で得られるデータをもとに経営や意思決定をしてきました。デジタル化が進むにつれてデータの取り扱いは容易になり、種類や量も増えました。より高い精度の情報収集がデータドリブンとして求められるようになったのです。

データドリブン経営の意味と定義

データドリブンは「データをもとにした」との意味ですから、データドリブン経営の定義は「データをもとにした経営」になります。デジタル化によって情報の蓄積や収集が簡単になり、ビジネスに適したデータを継続して集めたり活用したりできるようになりました。現在は企業にとってデータドリブン経営が容易に行える環境といえます。

データドリブン経営は要約すると、『データの分析で得られた結果から計画を立てて事業の成果を出す』こと。その他にも、データ分析によって示された結果から判断を変えたり、方向性を変えたりすることもデータドリブン経営の一環です。蓄積したデータを根拠に成果を出すのがデータドリブン経営と考えてください。

データドリブンが注目される背景

近年、益々注目を浴びているデータドリブン経営。その背景にはIT革命によってもたらされた、二つの変化がありました。それはニーズの多様化がもたらした消費行動の変化と、技術革新によってもたらされた情報社会、即ちITが活用できる環境の到来です。この二つを理解することで、データドリブン経営の本質をより深く理解することができます。

①ニーズの多様化による消費行動の変化

社会にインターネットやスマートフォン、タブレットなどが普及したことで消費者の価値観や消費行動が変化しました。インターネットを通じて瞬時に情報を取得できる社会は、何が必要かを合理的に選択する社会。シェアエコノミーが取り沙汰されているように、消費者はより合理的な消費行動を取るようになりました。

他にも、さまざまな行動の変化がありました。贅沢な消費を控え、価格に見合う価値を求めるようになったり、インターネットを介したデジタルな体験が消費につながることもあります。ブランドに信頼を求めるようにもなりました。こういった消費者ニーズの多様化にデータドリブン経営で対応する必要があります。

②ITが活用できる環境へ

データドリブン経営が注目されるもっとも大きな要因の1つが、簡単にITが活用できる環境の到来です。2000年、内閣府で初めて「IT革命」という用語が用いられました。それから20年を経た現在、IT化・デジタル化の波は企業だけでなく個人にも及んでいます。多くの人がスマートフォンを持ち、Googleで情報を検索する時代になったのです。

企業もまたIT化・デジタル化が進みました。IoTやAI、POSシステム、顧客管理システムなど、最新のIT技術を導入してビッグデータの収集に努めています。IT化されたツールが簡単に導入できる環境が、データドリブン経営の注目される背景となったのです。

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データドリブン経営のメリット

では、実際にデータドリブン経営を導入した場合のメリットにはどのようなものがあるのでしょうか。データドリブン経営によるメリットは３つあります。「売り上げや収益率の改善」「顧客ニーズの理解」「精度の高い意思決定」です。

売り上げや収益率の改善

データドリブンな経営や意思決定は、データに基づいたスピーディーな判断ができます。環境の変化に負けず、素早い判断をし続ける企業は成長します。変化に強い企業に求められるのは、リアルタイムでのデータ確認すなわち、状況が確認できることや、素早く正しい意思決定ができることです。

素早く正しい意思決定には正確なデータが必要です。データを用いることで会議などでも建設的な議論を行うことができます。データをもとに素早く正しい意思決定を重ねることができるのであれば、売り上げや収益も改善することができます。データを用いることで客観的な判断ができ、誤った方向も最大限に回避できます。

顧客のニーズを理解できる

顧客が求めているニーズを理解することは非常に重要です。製品やサービスの改善はもちろん、より良い提案や企画にもつなげることができます。データドリブン経営によりフィードバックを得られるようになれば、常に顧客のニーズを捉え続けることができるのです。顧客のニーズを捉えることができれば、そのニーズを満たす製品やサービスを提供可能です。

精度の高い意思決定を可能にする

データそのものは意思を持ちません。現状の一側面を数値化したり、客観化しているに過ぎません。そのデータをどのように判断するかは、その人の経験や知識によるのです。同じデータを判断材料とした場合であっても、意思決定にはどうしても差が生じてしまいます。しかし、それでもデータを用いない意思決定よりは、データを用いる意思決定の方がより強固なロジックに支えられているのです。

くわえて、データを土台とすることで客観性が確保でき、誤った方向にいくことを抑止できます。データドリブン経営は間違いを抑止し、より客観的で正確な経営判断を可能とするのです。

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データドリブン経営の基本要素

データドリブン経営の基本は「データのプラットフォーム」「分析ツール」「データを活用する社内文化の醸成」の3つです。

データを蓄積するプラットフォーム

データドリブンのためにはデータを活用する土台、即ち、データを蓄積するプラットフォームが必要です。。この土台、基盤に当てはまるキーワードには以下のようなものがあります。

データマネジメント
データプラットフォーム
DMP
データカタログ
データ統合

たとえば、データマネジメントは「データドリブンな組織の営み」のことです。データプラットフォームとはデータを実際に蓄積するデータベースのことを指します。データを活用する組織の文化と、実際にデータを蓄積するデータベースがデータドリブン経営には必要です。

データ分析ツールの活用

データを蓄積するだけでは意味がありません。データはさまざまな角度から分析されて初めて意味を持ちます。データ分析ツールは、収集に特化したもの、加工に特化したもの、加工も分析もできるものなど多岐にわたります。

分析ツールではExcelやTableau、SPSSなどがあります。どのツールにも長所と短所があり、シーンによっても最適なツールは異なります。データにあまり触れた経験がないのであれば、ExcelやTableauがとっつきやすいでしょう。

データを活用する社内文化の醸成

データの活用はかなりの時間がかかりますし、労力も必要です。社内の人間によって培われた文化そのものを変革していく必要があるからです。文化とは価値観や習慣です。人間は習慣の生き物だと言われており、習慣の変革は個人でも大変なことです。

データを活用する社内文化の醸成は一朝一夕ではいきません。課題を洗い出して整理し、反復することで一歩ずつ前進させましょう。

データドリブン経営の方法と流れ

データドリブン経営のための具体的な方法や流れについて触れます。段階は5つで「データの収集」「データの可視化」「データの分析」「計画の立案」「計画の実行」です。

データ収集と蓄積

データドリブンを実践するためには、まずデータの収集が必要です。データの収集は膨大な時間がかかります。くわえて、闇雲に集めると無駄なデータも増えてしまいます。必要なデータを見極めて無駄なく集めることが重要です。

さらに、データ収集できる環境の構築も必要でしょう。社内のデジタル化、POSシステムの導入などやるべきことは多くあります。他にも、社内に散在しているデータを一元管理する工夫も必要です。

データの可視化・見える化

データドリブンではデータの分析前にデータの可視化、見える化が必要です。分析に必要ないデータも多く含まれているため、可視化によってデータ分析をより容易にしましょう。データの可視化は人の手でも行えますが、膨大な時間がかかります。可視化するためのシステムとしてBIやDMP、ウェブ解析ツールなどを用いましょう。

データをツールで分析

データを可視化したら次は分析です。データ分析では丁寧にデータを読み込み、目的に合わせて分析していきます。たとえば、売り上げを伸ばしたいなら売り上げデータを分析し、売り上げが落ちるタイミングや時間帯を抽出しましょう。Webサイトの成約率を高めたいなら離脱率や直帰率を分析します。

初心者でもある程度分析は可能ですが、より高い精度の分析を求めるなら専門家やスキルを持った人材が必要です。

データを活用した計画の策定

データの分析が終わったら次は実際の計画を策定します。経営効率や売り上げを向上させるため、データから得られた情報を正確に捉えて計画を立案しましょう。計画の立案には組織の特性を踏まえることも重要です。組織にあわない計画は途中で頓挫する危険性が高いからです。

データをもとにした計画の実行

データドリブンの計画の策定が終わったら、速やかに実行に移しましょう。実行して結果が出ることで計画への評価が行えます。実行すると想定とは異なった結果が出ることもあります。その結果をもとに計画を修正し、改善しながら推し進めることが重要です。

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データドリブンの支援ツール

データドリブンの支援ツールについて一部ではありますが紹介します。どのようにデータを運用するかによって必要なツールは変わります。最適なものを検討しましょう。

DMPで情報収集と分析

DMPとはData Management Platform（データ・マネジメント・プラットフォーム）の略で、インターネット上に蓄積されたデータを管理するプラットフォームのことです。DMPを活用することで「問い合わせ」「Webサイト内の行動履歴」など、さまざまなデータを分類できます。

Webを活用した集客に用いられることが多く、Web広告と連携しやすいことが特徴です。

MAで営業支援

MAはMarketing Automation（マーケティング・オートメーション）の略です。集客や販促、顧客管理などのマーケティングプロセスを自動化して支援するツールです。見込み顧客管理や見込み顧客の年代、ユーザー履歴などの収集や分析などができます。

SFAで営業活動の効率化

SFAはSales Force Automation（セールス・フォース・オートメーション）の略で、営業活動の支援や効率化を目的としています。見込み顧客や顧客情報、営業に関係する情報を記録して管理し、過去の商談や案件の進捗を確認できます。営業領域の分析にも活用できるツールです。

CRMで顧客管理

CRMはCustomer Relationship Management（カスタマー・リレーションシップ・マネジメント）の略で、顧客との関係を育て、売り上げを拡大するためのツールです。CRMツールを導入すればデータをもとに、顧客に応じたきめ細やかな対応が可能となります。顧客の購入単価やポイント使用率などの分析機能も備わっています。