データドリブンとは？意味やメリット・方法・支援ツールをわかりやすく解説
データドリブンは、ビジネスを加速させるために不可欠です。意味が今ひとつ理解できない、具体的な実践方法や必要なツールがわからないという方も多いのではないでしょうか。
データドリブンの必要性やメリット、具体的な活用方法をくわしく解説します。
この記事のもくじ
データドリブンとは
データドリブンとは「データ駆動」、つまりデータを出発点とする、という意味です。売上データ、顧客データ、Web解析データなどあらゆるデータを収集・分析し、それらのデータに基づいて意思決定や課題解決を行うプロセスを指します。ビッグデータやAI技術の発展により、近年注目が高まっています。
データに基づく意思決定は、より客観的なものであり、さまざまなデータを分析することで顧客満足度の向上や業務効率の改善に結びつけることができます。
このようなデータに基づく経営を「データドリブン経営」と呼びます。DX推進でも欠かせない要素です。
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は、顧客データやWeb解析データなど、さまざまなデータを収集・分析し、顧客のことを深く理解して、顧客満足度を最大限に高めていくことを目的としています。分析結果に基づいてマーケティング戦略を立案することで、より客観的で論理的な意思決定が可能となります。
担当者の経験や勘に頼るマーケティング手法は再現性がなく、以前効果があった方法が同じ成果につながるとは限りません。データドリブンマーケティングは意思決定もすべてデータに基づいて行われるため、効果的なマーケティング施策を実現できるのです。
データドリブンはなぜ必要か
データドリブンが必要とされている理由は、以下の2つが考えられます。
- 消費者の購買行動の多様化
- デジタルマーケティング技術の進歩
顧客の行動を理解し、満足度の高いサービスを提供するには、テクノロジーの変化に対応しつつ、客観的なデータに基づいた的確な意思決定が必要です。
消費者の購買行動の多様化
消費者の購買行動は大きく変化しており、その複雑化・多様化がデータドリブン経営が必要とされる重要な理由の1つとなっています。
これまで、顧客との接点はテレビCMやダイレクトメールなどに限られていました。インターネットやSNSの普及により、消費者は商品やサービスに関する情報を簡単に収集・比較できるようになりました。
顧客はWebとリアルを行ったり来たりしながら購買行動を決定するため、「何を見て来店したのか」、「何を目的に商品を購入するのか」など、これまでの勘や経験に頼るマーケティングだけでは分析できない要素が増えています。
そこでデータドリブンが役に立ちます。Webサイトのアクセスログ、SNSの投稿などさまざまなデータを収集・分析することで、消費者の行動パターンやニーズを多角的に把握することができます。
デジタルマーケティング技術の進歩
従来のオフライン中心のマーケティングでは、顧客データを収集・分析することが難しく、経験や勘に基づいた意思決定が主流でした。しかし、デジタルマーケティング技術の進歩により、膨大な量の顧客データを収集・分析できるようになりました。
さまざまなツールを活用することで、分析したデータから個々の顧客の属性、行動、ニーズを把握し、その顧客に最適化された商品やサービスを提案するなど、これまでとは違うマーケティング施策が可能になります。また、その効果を定量的に測定できることから、マーケティング施策の改善にも役立つでしょう。
データドリブンの実現によるメリット
データドリブンの実現で期待できるメリットとして、以下が挙げられます。
- データに基づいた意思決定を可能にし、業務の属人化を防ぐ
- 顧客データの分析によってニーズを深く理解し、顧客満足度を向上させられる
- 非効率な業務プロセスを洗い出し、業務改善を行うことで生産性の向上につながる
- データ分析によって現状を正確に把握し、将来を予測することで、新たなニーズや新規事業の創出も可能になる
データに基づいたマーケティングには根拠があり、客観的な分析が可能なため、たとえ担当者が変わったとしても同様のプロセスで意思決定ができます。再現性も生まれ、効果検証もデータに基づいて正確に行うことが可能です。
データドリブンを実現する方法・手順
データドリブンを実現するには、以下のステップで進めていきます。
- データ収集を行う
- データを可視化する
- データ分析を行い、アクションプランを検討する
- 策定したアクションプランを実行する
１：データ収集を行う
データドリブンを実現するに、まずは分析するためのデータを集めることが必要です。たとえば顧客の分析を行う際は、以下のようなデータを収集します。
- Webサイトのアクセスログ
- 顧客の氏名、住所、メールアドレス、購買履歴などのデータ
- SNSの投稿データ
データ収集では、分析目的を明確にして、質の高いデータを集めましょう。闇雲にデータを集めても適切な分析ができません。収集したデータを管理する仕組みも必要です。
２：データを可視化する
データは集めただけでは意味がありません。膨大なデータを視覚的にわかりやすく表現することで、的確な意思決定、効果的な施策立案につながります。
データの可視化はExcelなどの表計算ソフトで対応できます。しかしExcelはあくまで表計算ソフトであり、大量のデータを加工するとコストがかかりすぎます。データが多い場合は、BIツールやWeb解析ツールなどを使って、誰でも加工作業ができる仕組みを作りましょう。
３：データ分析を行い、アクションプランを検討する
データを可視化したら、いよいよ分析です。分析を行うことでさまざまな課題が発見できるとともに、その課題に対して具体的なアクションプランを検討できます。意外なボトルネックの発見につながることもあります。
データ分析とアクションプランの策定には、ITスキルやマーケティングの経験が必要です。分析したデータから結論を導き出せる高度なスキルを持った人材がいてこそ、データドリブンを進められます。
４：策定したアクションプランを実行する
最後は、分析したデータから策定したアクションプランを実行します。ここで重要なのは、アクションプランを実行するのは「人」であり、策定した通りに実行できるかどうかは、組織の意識統一がなされているかどうかにかかっているという点です。
「データに基づいて意思決定する」というデータドリブンの根幹の理解が浸透していない場合、実行が許可されないこともあり、アクションプランが無駄になってしまいます。
正しい意思決定と迅速なアクションを実現するには、組織全体でデータドリブンへの理解を深めるとともに、適切な指示・統率ができる人材の配置が欠かせません。
データドリブンを実現するうえでの注意点
データドリブンを実現するうえでの注意点として、以下が挙げられます。
- データ活用できる人材の確保が不可欠
- 各部署に散らばっているデータを収集するための社内の理解と連携
- 適切な意思決定を行うため、データに基づいた分析を行うという組織文化の醸成
データの分析を行うには、データサイエンティストやアナリストといった人材が不可欠です。同時に、データを活用して適切な意思決定を行うための組織力も必要です。
特に大きな組織や縦割り構造の強い組織では、上層部のITへの理解が乏しかったり、過去の成功に囚われたりして、データドリブンという概念が浸透しにくい場合があります。データドリブンを実現するには、「人材＋組織の力」が必要です。
データドリブンの実現を支援するツール
データドリブンでは大量のデータを取り扱うため、以下のようなツールがあると便利です。分析するデータによって必要なツールが違うので、目的に合わせて選んでください。
- BI（ビジネスインテリジェンス）ツール
- SFA（セールスフォースオートメーション）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
- DMP（データマネジメントプラットフォーム）
- Web解析ツール
- MA（マーケティングオートメーション）ツール
BI（ビジネスインテリジェンス）ツール
BI（ビジネスインテリジェンス）ツールは、膨大なデータを収集、可視化、分析し、経営や意思決定に役立つ情報を導き出すためのソフトウェアです。
顧客データ、売上データ、Webサイトのアクセスログなど、さまざまな形式のデータをさまざまなソースから収集し、分析しやすい形式に統合します。グラフ、チャート、ダッシュボードなどの視覚的な表現を用いて、分析結果をわかりやすく可視化したうえで、統計分析、機械学習などの手法を用いてデータを分析します。
たとえば顧客分析では、顧客属性、購買履歴、行動履歴などを分析し、顧客をセグメント化して、それぞれの顧客セグメントに最適なマーケティング施策を立案できます。
SFA（セールスフォースオートメーション）ツール
SFA（セールスフォースオートメーション）ツールは、「営業支援システム」「営業管理システム」とも呼ばれます。顧客情報や案件情報、営業の進捗状況などを一元管理し、営業活動を効率化するためのツールです。データをもとに売上レポートや顧客分析レポートなどを作成し、マネージャーへの報告などにも使えます。
営業活動履歴のデータを分析することで、担当者の強みや弱みを把握した適切な営業指導につながり、効果的な営業施策を立案できます。
CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント）ツール
CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント）ツールは、顧客の個人情報や購買履歴、担当者、クレーム情報など、さまざまな情報を一元管理するツールです。顧客とのコミュニケーション履歴を分析することで顧客との関係性を深め、顧客満足度向上、売上アップ、顧客ロイヤルティの構築などに貢献します。
顧客からの問い合わせやクレームを管理し、迅速かつ丁寧に対応することもできるため、顧客サポートの質の向上にもつながります。
DMP（データマネジメントプラットフォーム）
DMP（データマネジメントプラットフォーム）とは、社内の情報だけでなく、外部の企業が収集したデータやWebサイトのアクセスログデータなどを一元的に管理、分析するためのツールです。
さまざまなデータから顧客属性、購買傾向、行動パターンなどを分析・分類することで、自社のターゲット層のニーズを明確にできるだけでなく、新たな顧客の獲得にもつながります。
Web解析ツール
Web解析ツールは、Webサイトへの訪問者数、ページビュー数、滞在時間、離脱率、コンバージョン率などのデータを収集し、ユーザーがWebサイトに訪れた経路、閲覧したページなどを分析できます。
Webサイトを訪問しているユーザーの特徴や、コンバージョン率向上に効果的な施策なども分析すれば、Webサイトの改善点などを把握できます。無料で使える「Google Analytics」が有名です。
MA（マーケティングオートメーション）ツール
MA（マーケティングオートメーション）は、顧客情報の管理、メール配信などのマーケティング業務を自動化するツールです。マーケティング担当者の作業効率を大幅に向上させると同時に、顧客情報を活用した適切なマーケティング施策を立案できるようになります。
初めてMAツールを使う方、MAツールを使うことに不安がある方におすすめしたいのが、「Kairos3 Marketing」です。
「Kairos3 Marketing」は、リード管理、メール配信、スコアリングなどマーケティングに欠かせない機能を持ち、顧客エンゲージメントを最大化するオールインワンMAツールです。
直感的な操作で利用できる、わかりやすいインターフェースを採用しているため、MAツールの利用経験がなくても、手順通りに作業を進めていけば、かんたんに設定できるようになっています。
マーケティング活動の効果を可視化できるようになるため、データに基づいた意思決定が可能となり、よりよいマーケティング施策の立案・改善に役立つはずです。「Kairos3 Marketing」は、データドリブンの実現を強力にサポートするツールです。
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