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データドリブンとは？実行する際の具体的なステップから必要なツールまで解説
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企業マーケティングでデータドリブンを運用すれば、経験や感覚ではなく根拠のあるデータやさまざまな分析結果を見極めた意思決定が可能になります。
今回は、データドリブンとは何かわかりやすく解説すると共に、注目される背景や実行する際のプロセスなどもご紹介します。
また、効率化に繋がるツールも紹介しているため、データドリブン導入後に結果が出ず、悩まれている企業担当者の方も参考にしてください。
データドリブンとは？
データドリブンとは、意思決定にデータ活用を重視することです。
英語での表記はData Drivenで、直訳すると「データを起点とする」「データを重視する」という意味になります。
データドリブンでは、売上データや顧客データはもちろん、Web解析データ、ビッグデータなど、あらゆるデータを分析して意思決定します。
データドリブンに関連する言葉
データドリブンと関連する言葉に、下記のようなものが挙げられます。
- データドリブン経営
- データドリブンマーケティング
ここでは、それぞれどのような意味を持つ言葉なのかご紹介します。
データドリブン経営
データドリブン経営とは、さまざまなデータから得られた情報によって意思決定を行う手段です。
データをリアルタイムで細かく分析するため、顧客ニーズの変化やビジネスの流れに沿った柔軟な対応が可能になります。
経験や感覚ではなく再現性が高い根拠のあるデータとして、売上向上や収益率改善などの効果を得られやすいでしょう。
データドリブンマーケティング
データドリブンマーケティングとは、市場の動向や顧客の消費者活動などのデータを基に戦略や施策を組み立てるマーケティング手法のことです。
従来の「感覚」や「経験中心」のマーケティングとは異なり、具体的なデータに基づいて意思決定を行います。
絶えず変化する「市場」や「顧客」に対応するためには、データを元にした柔軟な戦略や戦術が求められます。
そして、新しい施策を実施する際には、これまでのデータや成果をもとに改善を図ることが重要です。
一般的なマーケティングは経験や感覚を元に行われることが多いのに対して、データドリブンマーケティングは実際のデータに基づいて最適な戦略や施策を展開していきます。
データドリブンとデータ活用の違い
これまでも企業では、データを用いてビジネスに役立てる「データ活用」を行ってきました。
一見データドリブンと同じように感じるかもしれませんが、意味が異なります。
データ活用とは、得られたデータを有効に活用し、意思決定や業務改善などを行う手法です。
ここには、データの収集・整理なども含まれ、データから価値を生み出していくプロセスも含まれています。
一方、データドリブンはデータに基づいて意思決定や事業活動を進める手法であり、データを主導力として役立てていきます。
データドリブンが重要視されるようになった背景
近年は、多くの企業でデータドリブンが運用されるようになりました。
データドリブンが注目されるようになった下記3つの理由をご紹介します。
- 顧客の購買プロセスの複雑化・多様化
- デジタルマーケティング技術の発展
- AI技術の発展によるデータ活用幅の拡大
参考：第2章 デジタルエンタープライズとデータ活用｜経済産業省
顧客の購買プロセスの複雑化・多様化
顧客はインターネットやデジタル技術が発展・普及したことで、現実とデジタルを行き来しながら購買行動を取るようになりました。
ニーズや行動は複雑化しており、品質の良い商品を販売しても利益を上げられる保証はありません。
データドリブンを運用すれば、客観的なデータを分析した上で意思決定・活用することが可能です。
顧客が何を重要視しているのか、どのようなプロセスを経て購買行動に至るのかを分析、活用ができれば、売上の最大化を目指せるでしょう。
デジタルマーケティング技術の発展
今日では便利なツールが多数存在し、より多くのデータが入手できるようになりました。
活用の幅も広がっており、顧客データや売上データ、ビッグデータなどの膨大なデータを収集し分析すれば、企業にとって有利となる判断ができます。
顧客のニーズや購買行動が多様化している中、デジタルマーケティングは今後も発展が見込まれています。
AI技術の発展によるデータ活用幅の拡大
AI技術が格段に進歩したため、大量のデータもすぐに解析できるようになりました。
データドリブンの運用にAI技術を活用すれば、より高速に解析し、パターン化することが可能です。
企業でも、事業活動においてAIを活用するケースが増えています。
業務改善や商品・サービスなどの品質を向上させることに、AI技術は十分な効果を発揮できます。
さまざまなデータを収集することはできても、それを正確に自動化・最適化し、予測することは決して簡単ではありません。
参考：ビジネスの現場に役立つAI導入・活用事例集と契約実務・知的財産の手引き｜経済産業省
データドリブンのメリット
企業がデータドリブンを導入すると、下記のようなメリットが挙げられます。
- 経験則や勘だけに頼らない意思決定が可能になる
- 顧客のニーズを適切に把握できる
経験則や勘だけに頼らない意思決定が可能になる
一定以上の経験や実績があれば、その人の経験や感覚、勘などを参考に意思決定する場合もあるでしょう。
しかし、データドリブンを用いた意思決定であれば、個人的な感覚や感情に影響されません。
客観的な視点から正確で合理的な判断が可能になります。
また、2つを組み合わせてデータの分析から経験や勘の裏付けができる場合もあるでしょう。
顧客のニーズを適切に把握できる
顧客ニーズや購買プロセスが多様化・複雑化する中で、データドリブンのアプローチを行えば市場や消費者行動などをリアルタイムで分析できます。
データを客観的に分析すれば、ニーズを的確に把握でき、顧客が本当に求めているサービスの創出にも役立ちます。
市場動向や、消費者行動のトレンドを把握すれば、効果的な戦略を立案できるため、売上や利益の向上も期待できるでしょう。
データドリブンのデメリット
メリットがある一方で、データドリブンには下記2つのようなデメリットも挙げられます。
- ツールの導入やインフラの整備にコストがかかる
- データを扱うスキルを有した人材が必要になる
ツールの導入やインフラの整備にコストがかかる
データドリブンを導入する際には、データを収集し分析するためのツールやIT機器、データを適切に管理するためのインフラ整備などが必要です。
しかし、ツールや機器の導入、インフラ整備には、まとまった費用や工数がかかります。
ランニングコストも必要になるため、十分な予算を用意して無理のない運用を行いましょう。
具体的には、データマネジメントプラットフォーム・ストレージ確保・担当者用のタブレットなどが挙げられます。
データを扱うスキルを有した人材が必要になる
集めたデータを活用するためには「分析して整理するスキル」や数値化が難しいとされる「営業活動化スキル」などを持っている人材が求められます。
しかし、スキルを持つ人材がいない場合は、人材確保や育成が急務となります。
自社のサービスについても詳しい人材でなければならないため、人材確保や育成にも時間やコストがかかります。
データドリブンを実行する際の4つのプロセス
データドリブンを実行する際は、下記のような4つのプロセスで進めていきます。
- データを収集する
- データを可視化する
- データを分析し、アクションプランを策定する
- アクションプランを実行し効果測定
①データを収集する
まずは、あらゆるデータを収集し、蓄積します。
データの収集には、POSシステムや顧客管理システムなどの導入が一般的です。
優先度の高いデータを管理できるシステムを導入し、効率的に収集できるよう整備しておきましょう。
また、どのようなデータを集めるべきかは目的によって変化します。
データ収集を行う目的を明確化しておきましょう。
②データを可視化する
収集したデータは、グラフや図、チャートなどわかりやすく見やすいものに変換して可視化させます。
手作業では膨大な時間を要するため、データの可視化にはBIツールやWeb解析ツール、DMPなどを活用しましょう。
効率良くデータを整理し、視覚的な形式に変換して客観的に把握できるよう進めることが大切です。
パターンや傾向などを可視化できれば、集めたデータ内容の理解も深まります。
③データを分析し、アクションプランを策定する
続いて、可視化したデータを分析し、具体的なアクションプランや戦略の策定を行います。
分析には、データを正確に分析するためのスキルを持った「データサイエンティスト」や「データアーティスト」「データアナリスト」などの人材が必要です。
現在のAI技術では、収集したデータに基づいた判断は不明瞭な部分があるため、人材の確保や育成がおすすめです。
蓄積されたデータを的確に分析すれば、他のデータとの相関関係や今後の予測値などもしやすくなります。
④アクションプランを実行し効果測定
分析したデータに基づいたアクションプランを実行します。
アクションプランを実行した後は効果測定を行い、必要に応じて修正を行いましょう。
データに基づいた組織運営ができ、事業活動を行っていくスタイルが浸透していくと、売上向上や利益の最大化も可能になります。
また、アクションプランの実行には、組織的にチームを運用していく必要があり、人材配置も重要です。
プランによって最適な人材配置ができるよう社員の特徴やスキルを把握しておきましょう。
データドリブンを実現するために導入すべきツール7選
人の手だけで作業すると膨大な時間がかかるため、企業でデータドリブンを実現する場合はツールの導入が必要です。
下記のような導入すべきおすすめのツールを7つご紹介します。
- Web解析ツール
- DMPツール
- SFAツール
- MAツール
- CDPツール
- CRMツール
- BIツール
Web解析ツール
「Web解析ツール」は、分析したデータを活用してPDCAサイクルを回していくためのツールです。
アクセス解析やヒートマップ分析・クリック分析・ユーザーテストなどの機能を搭載しています。
代表的なWeb解析ツールとして、GoogleアナリティクスやUser Heatなどが挙げられます。
Googleアナリティクスは、Google社が提供するWeb解析ツールで、Webサイトのアクセス解析を得意とします。
User Heatは、Webサイト内で顧客がどのような行動を取っているかが詳しく調査可能です。
解析方法はツールの種類によって異なるため、自社の事業活動に適切なものを選びましょう。
DMPツール（データ・マネジメント・プラットフォーム）
「DMPツール」は、Web上に存在する自社のさまざまなデータをはじめ、自社HPのアクセス解析、ログデータの管理・分析を行うものです。
自社サイトにアクセスしたユーザーの解析や分析ができ、適切なマーケティング施策ができます。
おすすめのツールは、RtoasterやJuicerなどです。
Rtoasterはレコメンド機能が充実したツールで、幅広い業種において250社以上の導入実績があります。
Juicerはペルソナ分析や顧客の動向理解に活用できるツールで、利用料が無料で導入のしやすさが魅力です。
参考：ブレインパッド、「Rtoaster」をバージョンアップ、機能追加で簡単・多彩・精緻に進化｜ 株式会社ブレインパッド
SFAツール（セールス・フォース・オートメーション）
「SFAツール」は、営業支援ツールとも呼ばれ、顧客管理・案件管理・商談情報管理等の効率化、または自動化するためのツールです。
「顧客情報」と「案件進捗」のような複数のデータを一元的に管理できるため、企業全体で容易に共有でき、効率的な事業活動が行えます。
おすすめは、Mazrica Salesやホットプロファイルなどです。
Mazrica SalesはAIによるカンバン形式の案件管理やリスク分析を得意としており、契約継続率98％という支持率の高さが魅力です。
ホットプロファイルは企業のセキュリティや業務改善などを得意とし、名刺管理とも連携しています。
MAツール（マーケティング・オートメーション）
「MAツール」は、新規顧客のターゲットリスト作成、見込み客への広告配信など、集客支援が行えるツールです。
おすすめのMAツールは、MarketoやSATORIなどです。
Marketoはアメリカで創業したMAツールで、集客支援のほかモバイルやデジタル広告など、さまざまなアプリを活用できます。
SATORIは日本製のMAツールで、匿名ユーザーの行動履歴の分析や蓄積を得意としています。
CDPツール（カスタマー・データ・プラットフォーム）
「CDPツール」は、顧客データを集約して整理し、顧客ごとに統合して分析するためのツールです。
自社データだけでなく外部データと連携させることもでき、精度の高いマーケティング活動が可能となります。
中でも、Treasure Deta CDPやKARTE Datahubをおすすめします。
Treasure Deta CDPは、外部ツールと連携による高度なユーザー分析が得意で、大手企業などでも導入実績があります。
KARTE Datahubは、Web接客ツールと連携したCDPツールで、データの統合や分析からアクションまでワンストップで活用できるのが魅力です。
CRMツール（カスタマー・リレーションシップ・マネジメント）
「CRMツール」は、顧客との関係を維持することを目的に、顧客情報を管理するためのツールです。
顧客の個人情報をはじめ、購買履歴や問い合わせ等の一元管理ができ、社内共有をしやすくしてくれます。
代表的なツールとしてeセールスマネージャーRimix MSが挙げられます。
eセールスマネージャーRimix MSは、低コストで活用でき、顧客管理や営業管理、名刺管理など、機能も充実しています。
特に、中小企業や少人数で運営している企業におすすめです。
また7,500社もの導入実績がある「Knowledge Suite」は、顧客台帳と名刺管理が連携しています。
機能の違いを確認し、自社に最も適したツールを導入しましょう。
BIツール（ビジネス・インテリジェンス）
「BIツール」は、企業のさまざまな情報を分析し、可視化することで、事業活動に役立てるためのツールです。
複数で分散しているデータがある場合は、それをつないで情報を整理し、分析しやすくします。
おすすめなのは、Looker StudioやDOMOなどです。
Looker StudioはGoogle社が提供する無料ツールで、収集したデータをグラフや図などで可視化して分析できます。
DOMOは、データソースが500以上あり、多くのデータを集約して分析することが可能です。
参考：コネクターを使用してDataSetを追加する｜DOMO
まとめ
データドリブンは多くの企業で導入されています。
また、デジタルマーケティング技術の発展に伴い、情報分析の注目度も高まっています。
多様化・複雑化する顧客のニーズや購買行動を的確に捉え、データに基づいたアプローチを出していくには、データドリブンの導入が重要です。
今回ご紹介したツールを活用しながら、客観的で合理的な意思決定ができるよう取り組んでいきましょう。