データ活用をどのように始めたら良いのか迷っていませんか？この記事では、データ活用戦略とは何かをわかりやすく解説し、企業がデータを効果的に活用するための具体的な目的や、実際にデータ活用を成功させた事例をご紹介します。
競争力を高め、効率化だけでなく新たなビジネスチャンスを生み出すためには、包括的な戦略が必要です。
また、データ活用が特に有効な営業や経営の分野で、どのようにデータを収集し、分析し、最大限に活用するか、その道筋もご紹介しています。
この記事を通じて、貴社のデータ活用戦略に役立つ具体的なステップを見つけ、自社の成長を加速させるヒントにしてみてください。
なお、この記事は、以下の2つのページで構成されています。気になるポイントがある場合は、直接それぞれのページに飛んで読み進めてください。
本ページでは、データ活用とはそもそも何か、データ活用の戦略とその立て方をご紹介していきます。
この記事の構成
- データ活用とは？戦略と5段階の策定プロセス
（本ページ） - 5つの分野での企業データ活用事例
- データ活用とは？戦略と5段階の策定プロセス
※各ページをクリックしてジャンプ可能
データ活用とは？戦略と目的をご紹介
データ活用の目的は、収集・蓄積したデータを活用して、自社のビジネス拡大や課題解決を行うことです。特に、ERPやCRMに蓄積された情報を活用することで、精度の高い戦略や課題解決を行えます。
そもそも、データ活用とは、DXを推進していく上で生まれてくるという側面があります。
例えば、DXの一貫としてセールスフォースのようなCRMツールや、マイクロソフトのDynamics 365のようなERPツールを導入すると、情報をデジタル管理できるだけでなく、さらに分析に適した構造としてデータを保持することができます。
そうなると、デジタル化する前には感覚的に行っていた「重要な顧客への重点的なフォロー」や「一番大きな顧客ニーズにあった製品を作る」ということを、根拠をもって行うことが可能です。
DXを進めていく上で、データ活用は切っても切り離せない存在なんです。
とはいえ、「社内のデータを活用すれば、課題解決が絶対にできる」というものではなく、データを活用するための戦略を考える必要があります。
例えば、ある小売事業者では、目的なくデータの収集と分析を行いましたが、特にインサイトを抽出できず、「データを持っているだけ」の状態に陥ってしまいました。データ収集や分析のための投資を行ったにもかかわらず、売上アップやコストカットという成果を出せずに終わっています。
また、あるサービス業者では、顧客サービス向上のためにCRMを導入してデータ蓄積をしていましたが、具体的なデータの活用目的や必要なデータ項目が決まっていませんでした。その結果、上の小売事業者同様、「データを持っているだけ」の状態になってしまい、顧客満足度と売上の向上ができず、投資が無駄に終わってしまっています。
データは、ただ収集するのではなく、「目的を持った収集と分析」、つまりデータ活用の戦略が必要なんです。
データ活用戦略とは？
データ活用戦略は、ビジネスの目標を達成するためにデータをどう活用し、価値を生み出すかを明確にする重要な枠組みです。現代の企業が競争力を維持し、効率的に成長していくには、データの賢明な活用が不可欠です。
まず、データ活用戦略は次の4つの核心的な質問に答えるものです。逆に言うと、データ活用戦略を立てた後に以下の問いに答えられない場合は、まだデータ活用戦略を練る余地があると言えます。
組織のデータビジョンは何か？
データ活用戦略は、企業がどのようにしてデータを活用してビジネス目標を達成するかを具体的に示します。また、データの収益化についても明確に説明されます。
データ活用をどのように推進するのか？
組織全体でデータ活用を最大限に引き出すための変革が求められます。これには、教育プログラムやインセンティブ制度、測定指標、そして効果的なコミュニケーションプランが含まれ、組織全体の変革を支える仕組みが必要です。
データ活用の具体的なステップは？
データ活用戦略は、どのようにデータ活用を実行するかについての明確な計画を提供します。ここでは、各ステップが詳細に示され、実行に向けた道筋が描かれます。
いつ、どの順序で実行するのか？
データ活用戦略には、各活動がどの順序で行われるかを示すロードマップが含まれています。この計画には、マイルストーンや優先事項が盛り込まれており、進捗を明確にします。
企業全体のデータ活用戦略は、ビジネス戦略やデジタル戦略と密接に連携しており、IT戦略とも相互に影響を与え合います。そして、外部環境の変化を反映させるため、定期的に見直しが必要です。
データ活用戦略を実践していくことで、企業はデータを効果的に活用し、より強固な基盤を築くことができるのです。
ビジネスでのデータ活用戦略の最終目標
データ活用の最終的な目標は、企業の成長と競争力の強化です。データを戦略的に活用することで、企業は新たなチャンスを見つけ、意思決定を迅速かつ正確に行うことができます。
今後、ビジネス環境がますますデジタル化していく中で、データ活用は必須となるでしょう。競争力を維持し、効率的な運営を行うためには、データ活用戦略の構築が不可欠です。
とはいえ、データ活用戦略にもとづいてデータを活用し始めても、すぐに効果が出るわけではありません。次のページでは、データ活用戦略を考える5段階の策定プロセスをご紹介しています。
このプロセスを参考に、データ活用戦略をまずは立てていきましょう。
5段階で考えるデータ活用戦略の策定プロセス
データ活用の戦略を立てる際は、以下の5つのポイントを押さえることで、戦略立ったデータ活用の道筋が見えてきます。
- データ活用の目的を決める
- 分析すべきテーマを決める
- データの収集と処理
- データの分析と活用
- 戦略の実行に必要な人材と技術選定
データ活用の目的を決める
データ活用の目的を決めることは、データ活用戦略を成功させるための最初の重要なステップです。目的が明確でないと、データをどのように活用するかの方向性が定まりません。
このステップでは、主に以下のことを行います。
- 自社の課題に基づいてデータ活用の目的を設定する
- 経営層から現場までの協力体制を構築する
データ活用の目的を設定する際には、全社的な目標と部門ごとの課題を整理し、それぞれに応じたデータ活用の目標を定めることが大切です。
例えば、売上向上を目指す場合と、コスト削減を目指す場合では収集すべきデータや分析手法が異なります。明確な目標がないと、データ活用が効果を発揮しにくくなります。
その他、データ活用の活用目的例として以下の点が挙げられます。
- 売上の増加
- コストの削減
- 採用活動の最適化
- ブランドイメージの向上
- 新規事業の創出
分析すべきテーマを決める
データ活用戦略の第2ステップは、分析すべきテーマを決めることです。正しいテーマ設定が、データ活用の成功につながります。
このステップでは、主に以下のことを行います。
- 分析したい具体的なテーマを設定する
- KPIツリーを作成し、目標達成のための指標を明確化する
- 目的に沿ったデータ収集・分析方針を策定する
- 分析に必要なデータを整理する
分析テーマを決定する際には、企業の最終目標をしっかりと意識し、その目標に到達するためのKPIを設定することが重要です。
テーマが具体的でなければ、データを分析しても適切な結論に導けないため、売上の増加や顧客満足度の向上など、明確な目標に基づいたテーマを選定しましょう。
データの収集と処理
データ活用戦略の進め方において、データの収集と処理は欠かせないステップです。目的達成に向けたデータを適切に集め、活用できる状態に整えることが重要となります。
このステップでは、主に以下のことを行います。
- 必要なデータを特定し、収集する
- 部門ごとのデータを統合し、全社的に利用できるようにする
- 自社で収集できないデータは外部から調達する
データ収集においては、社内のデータが分散している場合、各部門との連携が不可欠です。マーケティング、営業、カスタマーサポートなど、さまざまな部門で蓄積されたデータを一元化し、分析可能な状態に整える必要があります。
また、営業やマーケティングだけでなく、センサーや通信性能が搭載されたIoT機器から、データを収集することが可能です。
また、外部のデータを活用する際は、信頼性のあるデータソースを選定することがポイントです。
データの分析と活用
データの収集が完了したら、次に行うのは「データ分析と活用」です。この段階では、データをもとに価値ある洞察を得るためのプロセスが中心となります。
このステップでは、主に以下のことを行います。
- 適切な分析手法やツールを選定する
- 専門チームを編成し、客観的なデータ分析を実施する
- 分析結果をもとに意思決定を行う
データ分析を行う際、恣意的な結果に偏らないように、客観的な視点が必要です。
データは部門によって異なる解釈をされることがあるため、マーケティングや営業、サポートなど各部門が連携し、分析チームを編成することが重要です。場合によっては、外部の専門家と協力して、より高度な分析を行うことも効果的です。
戦略の実行に必要な人材と技術選定
データ活用戦略を実行するために、適切な人材と技術を選定する必要があります。長期的な視点で人材を育成するか、短期的な視点で外部の専門家に委託するか、状況に応じた判断が求められます。
このステップで主に行うことは、以下の通りです。
- 必要なスキルを持つ人材の確保
- 社内人材のスキル向上や育成の検討
- 外部の専門企業に委託する選択肢の検討
データリテラシーを持つことは基本ですが、業務の専門知識やIT・セキュリティに強い人材が不可欠です。長期的には社内での育成が理想ですが、即効性が求められる場合、外部の専門家への委託も有効な手段となります。
戦略実行のタイミングとリソースに応じて、最適な人材と技術を組み合わせる柔軟さが重要です。
例えば、テクトラにはデータ活用戦略の専門家がおり、データ活用戦略の考え方をお伝えしながら、即効性の高いデータ活用をご提案します。データの活用戦略から、収集方法、活用方法まで、包括的なデータ活用戦略・活用の支援ができます。
このような企業を採用すると、貴社でのデータ活用戦略と活用はスピーディに進むはずです。
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データ活用の戦略が決まった後にやる2つのこと
データ活用戦略は、戦略を決めて終わりではありません。そのあとに、以下のアクションを起こして、初めてその効果が生まれます。
抽出した課題に対する施策立案と実行
課題の抽出後、具体的な施策を立案し実行することが、データ活用戦略の成功に直結します。このステップでは、主に以下のことを行います。
- 抽出された課題に対する具体的な施策を立案する
- 各部門でデータに基づいた施策を実行する
- 現場の担当者がデータを理解し、活用できる体制を整える
施策の実行には、データ専門家だけでなく、現場の担当者も積極的に関与することが重要です。
そのためには、データが直感的に理解しやすい形で提供され、部門間の連携が不可欠です。データ分析チームと現場の協力を通じて、迅速かつ効果的な改善が可能となります。
行った施策の効果測定と改善策の立案・実行
施策の効果を測定し、改善策を立案・実行し、PDCAサイクルを回して継続的な改善を続けていく必要があります。
このステップでは、主に以下のことを行います。
- 実施した施策の効果をKPIを用いて測定する
- 問題点を特定し、改善策を立案する
- チームでの議論やブレインストーミングを通じて改善策を共有する
施策の効果測定は、KPIのモニタリングが中心です。目標を達成できなかった場合、問題点を明確にし、次の施策に反映させることが重要です。PDCAサイクルを回し続け、施策の改善と再実行を繰り返すことで、効果を最大化できます。
このページでは、5段階で考えるデータ活用戦略の策定プロセスと、戦略を決めた後に行うべき2つのアクションをご紹介しました。
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