データドリブン経営とは？基本的な流れから成功事例まで徹底解説

顧客のニーズを分析し、高品質なサービス提供を行うためにはデータを活用した経営戦略が欠かせません。しかし、どのような手法を使って動けばいいのかわからない人も多いでしょう。このとき役立つのがデータを活用して分析を行う「データドリブン経営」です。

この記事ではデータドリブン経営の概要や導入メリット、また活用手順について解説しています。他にも、実際に導入した場合の失敗を回避する方法や成功事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

データドリブン経営とはデータを利活用した経営手法のこと

データドリブン経営とは、データを使って経営を行う手法のことです。「ドリブン（driven）」はドライブ（drive）の過去形で、「～を基にした」「～を起点とした」という意味があります。そのため、データドリブンは「データを基にした」という意味になります。

データドリブン経営では社内に蓄積されたデータやオンラインリサーチで収集したデータを分析し、経営戦略や経営方針に活用します。

企業のIT化が進む現代において自社サービスの品質や魅力を高めるには、データ活用が欠かせなくなっています。国が推進しているDXにおいても重要な役割を持ち、現代のニーズに沿った企業経営が行える手法として注目されています。

データドリブン経営の可能性

データドリブン経営は、さまざまな可能性を秘めた手法です。従来の企業では、次のような課題を抱えています。

• 限られた予算で新たなサービスを生み出す必要がある
• 世の中の流れにあわせて柔軟な取り組みが必要である

これに対しデータドリブン経営を実施すると、顧客情報や世の中のニーズをデータとして
収集し分析が行えます。その結果、自然と「ユーザー何を求めているのか」「何が足りないのか」など課題や問題点が見えてくるでしょう。

また、グローバル化や海外文化の浸透によって、現代社会は急速なニーズ変化を起こしています。この流れに対応するには継続的なデータ活用が必要です。

データドリブン経営が重要視される背景

なぜ今データを活用した経営手法が重要視されているのでしょうか。ここでは、データドリブン経営が注目される背景について、3つの項目を紹介していきます。

価値観の多様化

近年高速で進み続けるIT化の影響を受け誰もがインターネットに接続し、国内のみならず海外のサービスも利用できるようになっています。

その結果、国民の価値観が多様化しさまざまな考え方やニーズが生まれるようになりました。価値観が多様化すると従来の企業サービスではニーズを満足できない場合があります。多様化した価値観に対応するためにデータ活用は欠かせないものとなり、データドリブン経営の必要性が増したというわけです。

IT技術の進化

IT技術が進化しスマートフォンやPCを利用して簡単に情報収集が行えるようになりました。裏を返せばユーザーの購買行動や検索履歴などがデータとして蓄積でき、経営分析に役立てられるようになったのです。

例えば次のような情報をデータ集計していけば、顧客のニーズを分析できます。

• 年齢
• 性別
• 職業
• 利用時間
• 趣味
• 年収

例えば自社のECサイトのデータを分析したときに30代の利用者が多いと把握できれば、ターゲットを絞った戦略を検討できます。このように、IT技術の進化によりさまざまな情報を取得し、経営戦略に活用できるようになってきています。

未来の不確定性

市場や世界情勢の流れが速い現在においては、今後の予測が立てにくくなっています。とくに過去の延長線上の意思決定では意味をなさない傾向があります。例えば、過去の経験や過去の分析のみに依存した意思決定では、正確な判断が難しいでしょう。

そこで、リアルタイムに近い最新のデータを活用し、逐一適切な方向に軌道修正を行う意思決定が重要視されています。

データドリブン経営を行うメリット

企業から注目が集まっているデータドリブン経営を行うことによって、企業の業務効率化やサービス品質の向上が可能です。

ここでは、この経営手法を導入することによって得られる3つのメリットを紹介していきます。

顧客理解を深めサービス全体の改善につなげる

顧客情報やニーズに関するデータを分析すると、顧客が何を求めているのか理解できます。

例えば、アフターフォローの充実や現在の商品のバリエーションを増やすなど、企業内からは出てこなかった顧客目線ならではのアイデアが見えてきます。

データ分析から把握できた改善点を実際のサービスや商品に反映させることで、サービス全体が変わっていきます。最終的には、顧客満足度や顧客ロイヤルティの向上にもつながるでしょう。

また、継続したデータ収集が可能になれば、改善の状況の確認や新たなニーズの発見などより
高品質なサービス提供に向けた取り組みができます。

根拠に基づいた判断ができる

データドリブン経営では、「データ」という根拠に基づきサービスや商品開発が可能です。市場の流れが速く競争が激化している現在では、勘や過去の情報など主観的な判断を頼りに商品やサービス開発をすることはリスクが高いです。

正確な情報を取り入れ根拠を持ち判断することでリスクを最小限に抑えられます。例えば、自社で販売している食品のミニサイズの売れ行きが好評だとのデータがあるとします。同じくミニサイズの商品を展開すれば、何の根拠もない商品より成功率を高めることができるでしょう。

組織全体の成長スピードが加速する

データドリブン経営は、基本的に担当者がデータを収集し分析を行う必要があります。このときに分析したデータを利用するのは自社の社員です。データに触れることで、顧客理解や経営状態の把握などにつながります。

つまり、データドリブンの考え方を導入すれば組織全体の知識をアップデートでき、考え方や働き方などを改善に導けます。知識のアップデートは社員の成長スピードを加速するきっかけとなるため、企業一体となり経営をプラス方面に伸ばすことが可能です。

データドリブン経営に必要な3要素

ここでは、データドリブン経営に必要となる3つの要素を紹介していきます。データドリブン経営の基本を把握するためにもぜひ参考にしてみてください。

データ活用を促進するプラットフォーム

まずは、データの蓄積や管理ができるプラットフォームを用意しましょう。データドリブン経営では、把握しきれないほどの大量のビッグデータを活用します。

莫大なデータを管理できる専用プラットフォームをあらかじめ用意しておくことで、データをカテゴライズし目的に応じた分析が可能です。

クラウドサービスなど複数人でデータを共有できるプラットフォームもあるため、企業の目的やデータ量に応じたプラットフォームを探してみましょう。

データを分析するツール

収集したデータを活用するには、データ分析に特化したツールが必要です。データドリブン経営で活用されるツールの一例として、BIツールがあります。

BIツールとはさまざまなデータを分析し、可視化するためのソフトウェアです。複雑なデータをグラフ化、図表化できるため、理解しやすい形で共有できます。

また、データ分析に特化したソフトウェアなので、短時間で効率よくデータを可視化できるところも特徴です。データ分析ツールがあればデータの扱い方に慣れていない人でも、経営戦略に役立つ分析ができます。

データドリブンな社内文化の醸成

データドリブン経営では、データを活用する社員の意識や文化を整えていくことも重要です。

データドリブン経営では部署という壁を通り越え企業全体でデータを活用する必要があるため、この経営手法に抵抗を覚える人も出てくるでしょう。

事前に情報伝達したりデータ活用の研修活動を行ったりと、データを有効活用できる社内文化を構築しておくことが効率的な導入につながります。

データドリブン経営の基本的な流れ

ここからは、具体的にデータドリブン経営を実践するための4つのステップを解説していきます。無駄のない導入を進めるために1段階ずつチェックしてください。

1.データを収集する

まずは、社内に点在している自社の情報や顧客情報を収集しましょう。収集した情報管理は、インターネット経由で利用できるクラウドストレージサービスやファイルサーバーに集めるといいでしょう。

データ分析に利用する情報を1つの場所に集約できれば、蓄積した情報を利用しやすくなります。収集するデータは多ければ多いほど分析の精度を高められるので、データの取捨選択を行いつつ必要な情報を集めていきましょう。

2.データを可視化する

データ収集ができたらデータをカテゴライズし、分析しやすいように可視化します。データを理解しやすくするために、関連データごとに管理したり表やグラフを用いて図表化したりすることがおすすめです。

効率よくデータを可視化したいなら、前述で登場したBIツールを利用してください。属人的な作業を減らしスピーディーに可視化を進められます。

3.データを分析する

データを可視化できたら、現状把握や課題の抽出に欠かせないデータ分析を実施します。分析は次のようにさまざまな観点から実行する必要があります。

• 提供者（企業側）の分析
• 消費者・購買者の分析
• 市場の状況分析

同じデータを分析する場合でも、観点を変えることで見えてくる結果が異なります。「消費者の〇〇に対する必要性が増しているので、〇〇の生産を増やすべきだ」など根拠に基づく情報を炙り出しつつ、企業が抱える課題を抽出していきましょう。

4.分析をもとに意思決定する

データ分析により把握できた課題すべてに対策するには、莫大なコストがかかります。課題ごとに優先順位をつけ、次に示す観点から最適な企業戦略を探してください。

• 自社の強み・課題
• 顧客ニーズ
• 市場の動き
• 競合他社の状況

データ分析はツールを活用できますが、最終判断は人間が行う必要があります。さまざまな意見を出し合いながら最終的な意思決定を行いましょう。

データドリブン経営に失敗しないためのポイント

データドリブン経営を導入するときに注意しなければならないのが、データ収集や分析の失敗です。この経営手法で失敗しないために覚えておくべきポイントを4つ紹介していきます。

データドリブン経営を行う目的を明確にする

データドリブン経営を行う場合は明確な「目的」を決めることが重要です。目的を決めずにデータ分析をしても終着点が分からず、何に取り組むべきか判断できなくなります。

関係のないデータを収集に時間を費やしたり必要以上のデータ分析を実施したりすると、大幅なコストがかかってしまうことも考えられます。そのトラブルを回避するためにも、「業務効率化をする」「利益を拡大する」などの明確な目的を持って取り組みましょう。

専門スキルを備えた人材を揃える

データドリブン経営ではデータを扱って分析を行うため、データ分析に慣れている人材や知識のある人材が必要です。

例えば、社内のデータ分析が得意な人材や専門の部署に任せて、専門的な視点を取り入れるといいでしょう。社内にデータ分析に長けた人材がいない場合は、外部委託など社外のビジネスパートナーを探し連携しながら取り組むのも一つの方法です。

知識のない状態でデータを扱っても、適切な分析ができない可能性があります。データ分析が実践できる基盤を整えることも忘れないようにしましょう。

組織文化をアップデートさせる

データドリブン経営は、企業全体で実施する経営手法です。特定部署だけの取り組みではなく、従業員全員から理解を得て参加してもらう必要があります。

ただし、いきなり経営手法を変えると、反発が起こる可能性があるでしょう。そこでまずは、従業員への影響が小さい部分からデータドリブン経営を取り入れていくなど、スモールスタートを意識してみてください。

公にできる結果が生まれ次第少しずつ従業員を巻き込み浸透させていけば、組織文化のアップデートの推進が可能です。

自社に適した支援ツールを利用する

データドリブン経営に役立つ支援ツールは数多くあります。中には自社の目的に合わないツールもあるので、自社の抱える課題に適応した支援ツールを選びましょう。

利用する支援ツールは、できる限り社内の課題を網羅的に解決できるものがおすすめです。口コミや評価情報などを参考に比較検討を行ってください。

データドリブン経営に役立つ支援ツール

データドリブン経営を行うために支援ツールをお探しなら、ここで紹介する4つのツールを参考にしてください。

どれも担当者の作業効率化を向上できるほか、情報を可視化し経営者にも分かりやすい内容に整理してくれる魅力があります。

CRM（カスタマー・リレーションシップ・マネジメント）

CRM（Customer Relationship Management）とは、顧客との関係を管理するツールです。主に、次に示す項目の管理や整理ができます。

• 顧客情報
• 購入履歴
• 問い合わせ履歴

顧客情報を管理できれば、顧客の情報を確認したうえ適切なアプローチが可能です。近年の価値観の多様化を受け、顧客中心に考えるマネジメントの必要性が増しています。顧客一人一人に合わせた柔軟な対応や顧客のセグメント・データ分析に活用できるでしょう。

SFA（セールス・フォース・オートメーション）

SFA（Sales Force Automation）とは、営業活動を支援するツールです。主に下記のような項目を可視化できます。

• 営業対象の顧客情報
• 営業活動のスケジュール・進捗状況
• 提案数
• 受注率
• 成約率

営業活動に関するデータを収集しデータ分析に活用できます。例えば、一定期間ごとの成約率や受注率などのデータを分析すれば、根拠に基づいた戦略的な営業施策を考えることもできるでしょう。

MA（マーケティング・オートメーション）

MA（marketing automation）とは、経営戦略に欠かせないマーケティングの効率化を促進するツールです。下記のような顧客がアクションを起こしたデータを蓄積し、データ分析に活用できるところが特徴です。

• リードの獲得
• 顧客のスコアリング
• メールマガジンやキャンペーンなどの情報管理

例えば、リード獲得率を収集しデータ分析すればリード獲得につながる行動やターゲットの特徴が見えてくる可能性があります。

DMP（データ・マネジメント・プラットフォーム）

DMP（Data Management Platform）とは、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ツールです。データ収集する各種ツールの橋渡しとして利用され、次のような便利な機能を持っています。

• オープンソースのように様々な企業とデータを共有する「オープンDMP」
• 企業自社独自でデータを集めて管理する「プライベートDMP」

競合他社が集めた情報がオープンDMPとして公開されていれば、データ分析に有効活用することも可能です。

データドリブン経営による企業の成功事例

最後に、データドリブン経営を実践している2つの会社の成功事例について紹介していきます。成功への導き方を理解するため参考にしてください。

事例1：JTB

日本の大手旅行会社JTBでは、データドリブンを活用した戦略組織「データサイエンスセントラル」を発足し、データを使った経営手法を取り入れています。

以前から収集・蓄積していたビッグデータを整理し、顧客分析やマーケティングに活用しています。データ分析は「質的」と「量的」の2軸で実施しているところが特徴です。

分析結果からマーケティングを検討し、SEO対策や広告などに落とし込むルーティンを構築しています。

事例2：ヤマト運輸

ヤマト運輸では、2021年4月からデータドリブン経営への転換を開始しました。3段階のレベルに分けて、顧客体験や業務体制の変革を進めています。

データドリブン経営を進めるために、人材の確保や育成に力を入れているところも特徴です。社員へのデータサイエンス教育や分析ツールの提供なども開始しています。

まとめ

グローバル社会への進展や急速なIT化を受け、各顧客がもつ価値観に応じたサービス提供が必要となっています。このとき役立つのがデータを活用して経営戦略を検討するデータドリブン経営です。

データドリブン経営を実践することで自社および顧客データを分析でき、根拠ある明確な指針や課題を探し出せます。

また、データ蓄積により企業の強みや弱みを把握できるためマーケティングの改善などにも効果的です。本記事で紹介した支援ツールや成功事例を参考に、データドリブン経営の実践を検討してみてはいかがでしょうか。