データドリブン経営とは？メリットや実行する流れ・支援ツールを解説

データドリブンは、デジタル・IT業界だけに関わる用語ではありません。急速な社会の変化とともに、どの業界でもデータを正しく理解・分析し、経営に活かすべき時代が訪れました。また、従来のマーケティング・分析では、競合他社に後れを取る可能性も高まってきています。

そこで本記事では、データドリブンの概要やデータドリブン経営のメリット・手法をわかりやすく解説します。データドリブン経営を活用して、柔軟でスピード感のある経営を目指しましょう。

データドリブンとは

データドリブンとは、さまざまなデータをもとに有効な経営戦略を検討したり、スピーディーな意思決定をしたりするための分析手法です。
データドリブンという言葉は、英単語の「data（データ）」と「drive（原動力、〜を起点にする）」がもとになっています。また、ひとつのデータからさらに深い分析を行う意味の計算機科学用語としても利用されている言葉です。

そもそもデータの分析や活用によるマーケティングや意思決定は、データドリブンが広く浸透する前から実施されてきました。たとえば、売上データをもとに商品の仕入れ数やジャンルを定めるなどです。

しかし、近年のデジタル・DX化の発展に従って、ますますデータ分析への需要は高まっています。顧客のニーズや行動も、データを使ってより精密に分析できることから、重要な意思決定を行うひとつの手法としてデータドリブンが注目されているのです。

データドリブン経営とは

収集したデータを分析・活用しながら、経営活動を行うのがデータドリブン経営です。

具体的に、データドリブン経営には以下の内容が含まれます。

• データの分析結果をもとに企画を立て、成果を出すこと
• データ分析の結果から、これまでの方向性を見直すこと
• データの分析結果を軸に、意思決定を下すこと

また、データドリブンを実践する前から企業内で収集されていたデータを活用することも有効です。ただし、蓄積されたデータを利用する場合は分析対象が膨大になるため、目的やビジョンがブレないように注意する必要があります。

データドリブン経営が活溌になっている背景として、スマートフォンやパソコンなどが普及し、インターネットを通して消費行動を行う顧客が増えたことが挙げられるでしょう。加えてAIやIoT
の発展によってITツールも多様化し、企業がすぐにデータドリブン経営を始められる環境も整ってきています。

データドリブン経営の基本要素

データドリブン経営を推進するには、知っておくべきツールや考え方があります。そこでまずは、データドリブン経営の「3つの基本要素」について押さえておきましょう。

データを蓄積するためのプラットフォーム

まずは、データを収集・保管するためのプラットフォームが欠かせません。

プラットフォームとは、後々分析がしやすいようにデータを集めて整理しておくデータベースのことです。

顧客データや売上など多岐にわたるデータから、必要なものをすぐに探して取り出せるようにまずは土台となるスペースを準備しましょう。

データを活用するための分析ツール

次に、収集したデータを分析できるツールが必要です。

データをいくら集めても、活用するためのヒントを発見できなければ、経営にはうまく生かせません。そこで、分析ツールを使って多方面からデータが持つ意味を追求していくのです。

分析ツールの中には、プラットフォームと同様に収集から加工・分析まで一貫して行えるタイプもあります。自社が分析したいデータや社内のスキルに応じて、ツールの向き不向きもあるため、比較検討しながら取り入れるのがよいでしょう。

データを活用する組織文化の醸成

そして、データ分析を行う文化を社内へ浸透させていくためのスキル共有や人材育成も大切です。

データを扱って、新しい取り組みを推進していくのは容易ではありません。特定の社員ひとりが結果を出せたとしても、組織全体にデータ活用の文化を根付かせていくには、時間や労力もかかります。時には失敗も起こるかもしれません。

そこで、価値観の共有や習慣付けをくり返し行って、PDCAを回しながら少しずつ組織文化を醸成していきます。

データドリブン経営のメリット

データドリブン経営を実践することで、これまでは難しいと思えた課題も解決できるかもしれません。具体的にどのようなメリットがあるかを見てみましょう。

データに基づいた論理的かつスピーディな意思決定ができる

データドリブン経営によって、説得力があり論理的な意思決定を実現できます。

そもそも意思決定を「K（勘）」「K（経験）」「D（度胸）」をベースに下している企業は少なくありません。しかし、これでは経営者や経験豊富なベテラン人材に判断が一任されてしまいます。KKDだけで意思決定を行うと人によって判断軸が異なり、判断そのものを誤ってしまう可能性もあるでしょう。

一方、データドリブンを用いれば、分析した数値を材料にできるため、客観的な判断が可能です。最終的には経営者が判断する場合でも、根拠となるデータがあるとないとでは、その先の方向性も大きく変わります。

次々に状況が変化し、流れるように情報が入ってくる昨今の状況では、データドリブン経営による正確で素早い意思決定が求められているのです。

売り上げや収益率を改善できる

データドリブンによって自社の状況や課題が明確になり、実施すべき対策が見えてくれば、売上アップや収益率の改善も期待できます。

売上や収益率の改善では、事業の現状や課題を正しく把握することが重要です。そのため、自社の状況をあらゆる角度から分析できるデータドリブンは、まさに理にかなっているといえます。

データをもとに意思決定を行えば、業務を効率化でき、強みを活かした経営にシフトしていけるでしょう。また、経営判断を見誤りにくい点も魅力です。

データドリブン経営は、KKDによる意思決定ではたどり着けなかった成長戦略や事業計画を導き出し、推進していく基盤となるでしょう。

顧客ニーズを商品改善に活かせる

顧客のニーズを正確に理解でき、製品やサービスの改善策が見えてくる点もデータドリブン経営のメリットです。

企業活動を継続するには、顧客のニーズや社会環境の変化に合わせて、企業が提供する製品やサービスを進化させていく姿勢が欠かせません。そこでデータドリブンを使った、顧客心理の分析が役立つでしょう。

データドリブンでは「どんな製品（サービス）が求められているか」「どんな点に不満があるか」といった顧客からの意見をデータとしてまとめて分析できます。分析したデータからは現実的な改善策を発見できるため、そのまま商品改善に取り組めるでしょう。

また、データ分析の経験を積んでいくことで、より柔軟な経営体制を実現できたり、新しい製品やサービスの展開につながったりします。

データドリブン経営の流れ

では、データドリブン経営を始めるには何から始めればよいでしょうか。この項目では、データドリブン経営の流れを5つのステップにわけて解説します。

データの収集

まずは、根幹となるデータを収集します。企業が収集するデータには、例えば以下のようなものが挙げられるでしょう。

• 紙の資料データ
• 社員ひとりひとりが保有するPCデータ
• USBなど記録媒体のデータ
• 企業用のファイルストレージ
• ファイルサーバー

これらのデータをひとつに集約する必要があるため、収集にかかる時間や労力は計り知れません。特に、デジタル化がまだ進んでいない企業では、データ様式を統一するために新システムを導入したり、データ自体を作成し直したりすることも必要です。

そのため企業の状況によっては、前もってデータを取捨選択することも検討します。
ただし、収集するデータが少なくなればなるほど、活用できるものも減るため注意しましょう。

データの可視化

データを収集できたらすぐに分析せず、データの可視化を行います。
データの可視化は「データビジュアライゼーション」とも呼ばれ、数値や文字列といったデータを、目に見えるグラフや表形式に変換することです。

データを可視化するには、BI・DMP・Web解析ツールといったツールを活用します。
Excelなど従来利用されているソフトで自作することももちろん可能です。しかし、大量にあるデータから1点ずつ表を作成するには、膨大な作業時間が発生します。通常業務と並行しながら可視化作業を行うのは、業務の非効率化を招くリスクがあり、あまり現実的ではありません。

そこで、ツールを使って効率よくデータを可視化するのがよいでしょう。ツールによっては、データファイルを読み込むだけで自動で表やグラフに変換してくれるものもあり、分析作業に慣れない企業でも活用しやすくなっています。

データ分析

可視化したデータをもとに、分析作業に入ります。
分析作業では、データから読み取れる情報を目的別に分解していき、問題点やポイントとなる部分を導き出すのが一般的な流れです。
たとえば、以下のような分析があります。

• 売上改善が目的の場合
  売上の全データをグラフにしたものから、特に売上が低い商品群や地域・時間帯などを抜き出して問題点を探す
• Webサイトでの成約率アップが目的の場合
  ユーザーの離脱率や滞在時間、ヒートマップなどから、サイトで改善が必要な部分や成約率が上がらない要因を探し出す

可視化と同様に、分析作業もツールで行えます。ただし、複雑で精度の高さが求められる分析は、知識のある専門家への依頼が得策です。

アクションプラン策定

データの分析後は、導き出した結果や改善点などをもとに今後のアクションプランを策定します。データ分析によって判明する情報には多くのヒントがあり、その中から最適なものを選ぶことが重要です。

たとえば、データ分析でわかる情報には「強み」「課題や改善点」「ライバル企業の特徴」「市場動向」「顧客ニーズ」などがあります。これらを組み合わせて、目的を実行するための計画を立案しましょう。

注意点として、アクションプランの策定は「人」が実施する点が挙げられます。データ分析まではツールを使ってできたとしても、計画の立案は人が考えて決めなくてはなりません。社内の状況に見合わず業務を圧迫するような計画を策定しないよう、担当者を見極める必要があるでしょう。

アクションプラン実行

データドリブン経営の最終ステップは、アクションプランを実行することです。立案したプランを早急に実行して、結果を検証します。

実際に行動して結果を出すことで、これまでのデータ収集・可視化・分析・アクションプラン策定の各フェーズで実施してきたことが適切だったかどうかを評価できるのです。

時には想定していた結果が出ないこともあるかもしれません。プランが失敗したときには、これまでのステップでどこに問題があったのかを振り返り、再度アクションプランを策定して修正と実行をくり返しましょう。

このように、5ステップを循環させることでデータドリブン経営は企業内に浸透していくのです。

データドリブン経営を支援するツール

これまでデータドリブン経営には分析ツールの活用が有効であると示してきました。そこで、実際にどのようなツールが活用されているのか、代表的なものを4つ紹介します。

DMPツール

DMP（データ・マネジメント・プラットフォーム）ツールは、オンライン上のデータを収集・分析するツールです。Webマーケティングの領域で活用されることが多く、集客を目的とする分析で役立ちます。

たとえば、DMPでは顧客やリード（見込み客）がWebサイト内でどのように行動したかを分析することも可能です。広告運用ツールとも連携しやすく、Web広告やWeb媒体を活用していきたいと考える企業に向いているでしょう。

MAツール

MA（マーケティング・オートメーション）ツールは、顧客へのマーケティング活動を自動化するために利用されています。MAツールを活用すれば集客から販促、そして顧客管理に必要な情報を詳細に分析でき、顧客に応じたマーケティング活動を進められるでしょう。

これまで顧客へのアプローチといえば、電話や訪問・郵送DMによるマーケティングが一般的でした。しかし、デジタルの発展が急速な昨今では、Webサイトやメール・SNSを利用したマーケティング活動も必要です。

MAツールはデジタルをベースにしたマーケティング活動に役立ちます。

SFAツール

SFA（セールス・フォース・オートメーション）ツールは、営業活動に必要なデータを可視化・分析できるツールです。

たとえば、以下のような情報を分析できます。

• リードを含む顧客情報
• これまでの営業記録
• 商談の成立状況
• 進捗状況

SFAを活用することで営業担当者の抱える膨大な作業を軽減でき、レポートとしてこれまでの進捗状況を客観的に把握できるのです。また、スピーディーな意思決定を下すためにもSFAを導入する企業は多いでしょう。

CRMツール

CRM（カスタマー・リレーションシップ・マネジメント）ツールの利用によって、顧客に関するあらゆる情報を管理できます。顧客を深く理解し、よりよい関係を構築するためには必須とも言えるツールです。

たとえば、年代や性別などの基本情報から購入履歴・客単価・クレーム率などさまざまな情報を分析して、適切な顧客対応のヒントを導きます。CRMは顧客の情報を最大限活用し、効果的なアクションプランを策定するために有効です。

データドリブン経営を推進する際の注意点

データドリブンには明確な手法やステップがあります。
しかし、いきなり始めると社内で混乱を招く可能性があります。そこで最後に、データドリブン経営を実践する際に気をつけるべきポイントを解説します。

専門スキルを持つ人材が必要

データドリブン経営において、最も技術が求められるのが「アクションプランの策定と実行」です。

ツールの活用や専門家への依頼で、精度の高い分析結果を導き出せたとしても、課題解決など目的を実現できなければせっかくのデータドリブンも失敗に終わります。そのため、適切なプランを立案して実行に移すには、経験と知識を兼ね備えた人材の確保が必須です。

たとえば、各ステップで求められる以下のスキルがあるとよいでしょう。

• 論理的な経営思考
• 業界への深い知識
• データ分析のスキル
• マーケティング力
• 提案力

専門家の行った分析結果を正確に理解し、その後のプロジェクトを円滑に推進していける人材の育成や確保がまずは必要です。

組織内の理解と実行力が必要

データドリブン経営は、何度も実践しながら徐々に企業へ根付かせていくものです。しかし、これまでの組織体制や価値観を尊重する上層部を中心に、社内で反発される可能性もあります。また、最初は小規模で実践しても、次第に規模が大きくなると分析にも時間もかかるため、データドリブン手法そのものが中断されるケースもあるでしょう。

そのため、企業全体でデータドリブン経営への理解を深めていくことが大切です。

実行メンバーは、実践するメリットや目的・効果について説得力のある説明ができなくてはなりません。そして、上層部を始め社内全体で実行を継続してもらえるように働きかけをする提案力も求められます。

少しずつ社内を変革していく実行力や継続力は、データドリブン経営に必要不可欠です。

適切な支援ツールの選択と活用が重要

データドリブン経営を進めるうえでベースとなるのが、データ分析・支援ツールです。

データ分析スキルのある人材が社内にいない場合には、ツールは必須ともいえます。しかし、適切な支援ツールを選択できなければ、社内でうまく運用できず、コストだけがかかってしまいます。

そこで、初心者レベルでも活用できるものや、業界や目的に適したものなど、状況に応じた支援ツールを選択しましょう。場合によっては、最新の高性能ツールを選ぶより、必要最小限の機能を備えた初心者向けのツールを選ぶほうが効率的な場合もあります。

データドリブン経営は、データをもとに意思決定を下せるのが一番の魅力です。データの恩恵を存分に受けるためにも、ツール選びは慎重に行いましょう。

まとめ

データドリブン経営は、蓄積されたデータを分析して課題や強みを発見し、的確な意思決定を下せるメリットの多い経営手法です。データドリブン経営を活用すれば、デジタルやITの急速な進化に伴う社会変化にも柔軟に対応できる企業を目指せます。

ただし、データドリブンを推進していくには、データ分析への理解やツールの活用・PDCAサイクルが欠かせません。データを価値のある情報に変換して企業成長に役立てるためにも、人材育成やスキル共有・専門家との連携を推進していきましょう。