現代ビジネスにおいて「データドリブンとは」何かを理解することは、成功への重要な鍵となります。あなたのビジネスが抱える課題をデータ解析ツールで収集し、競争力を可視化させるためには、データドリブンの概念を正しく理解し、効果的に活用することが必要です。
しかし、多くの企業がデータの活用においてリスクを伴う失敗事例に直面し、期待した成果を実現できないという課題を抱えています。
本記事では、「データドリブンとは」何かを基本概念から詳しく解説し、データを活用する具体的なステップや失敗を避けるための注意点を紹介します。データドリブン経営を導入することで、aiツールを活用し、意思決定の質を向上させ、マーケティング戦略や社内組織の効率を高めることで、ビジネス成果を最大化するためのヒントを得ることができます。
あなたのビジネスが次のステージへと成長し、顧客満足度を向上させるために、ぜひこの記事を実行に移す行動の参考にしてください。
データドリブンとは何か？
データドリブンの定義と基本概念
データドリブンとは、意思決定や戦略立案において、直感や経験ではなく、データを基にしたアプローチを指します。現代のビジネス環境では、膨大なデータが日々生成されており、そのデータを効果的に活用することで、より正確でタイムリーな判断が可能になります。
データドリブンの基本概念は、データの収集、分析、そしてその結果に基づく行動を中心に構成されています。特に、ビッグデータやAIの発展により、大規模なデータ処理が可能となり、これまで見えなかったパターンやインサイトを引き出すことができるようになりました。
その一方で、データドリブンの実践には、正確なデータ収集とその分析技術が求められ、さらにその結果をビジネスの現場でどのように活かすかが成功の鍵となります。
データドリブンが注目される理由
データドリブンが注目される理由は、現代のビジネス環境で求められる迅速かつ的確な意思決定に直結しているからです。まず、膨大なデータが生成されるデジタル時代において、データを基にした意思決定は、直感や経験に頼る方法よりも精度が高く、客観的な判断が可能です。これにより、企業は競争優位性を確保し、リスクを最小限に抑えることができます。
テクノロジーの進化によってデータの収集や分析がより手軽になり、組織全体でのデータ活用が進んでいます。
特に、ERP（Enterprise Resource Planning）やCRM（Customer Relationship Management）など、大量のデータが蓄積されているシステムの活用も、データドリブンの成功において重要な役割を果たします。
テクトラでは、主に中小企業向けのERPの導入支援をしていますが、ERPをアップグレードする際に「BIツールで経営状態を可視化したい」「ERPだけじゃなくて、CRMやマーケティングデータを統合したダッシュボードが欲しい」と伺うことが増えています。
データの収集・分析が簡単にできるようになってきたからこそ、事業や経営を次のステップに持ち上げるために、データに基づく決定を行うためのインフラが求められているんです。
データドリブンのメリットとは？
データドリブンなアプローチを採用することで、 「事業の課題を可視化し、具体的な改善策を導き出す」 ことが可能になります。例えば、以下のようなことが可能になってきます。
- 課題の特定と改善策の立案
- コストの最適化
- 新しいビジネスチャンスの発見
課題の特定と改善策の立案
データを活用することで、「なぜ売上が伸びないのか？」「どこに無駄なコストがあるのか？」といった 事業のボトルネックを客観的に把握できます。
例えば、SNSのフォロワーが多いのに売上につながらない場合、購買導線を分析し、新たな販売チャネルの導入が有効かもしれません。
コストの最適化
売上に対する家賃や製造コストのバランスをデータで分析することで、無駄な支出を抑え、利益率を向上させることができます。
例えば、固定の店舗からフードトラックへの移行で家賃コストを押さえたり、EC販売の拡充でターゲットへのより効率的な販売アプローチを取るなど、データを基にした意思決定が可能になります。
新しいビジネスチャンスの発見
データを活用すれば、潜在市場や新しい収益機会の発見にもつながります。
例えば、顧客データを分析して、製品やサービスが予想外の客層や用途に使われていた場合、新しいターゲット像を組み立てることが可能です。
新しい客層の発掘がきっかけで、新規事業の創出にもつながる可能性があるんです。
DXとデータドリブン経営の関係
DXと（デジタルトランスフォーメーション）データドリブン、という二つの概念は切っても切り離せない関係です。
DXは、業務のデジタル化を進めることでデータを蓄積し、そのデータを活用してビジネスの価値を最大化するプロセスです。例えば、紙の業務をデジタル化することで、販売データや顧客データが蓄積されます。
このデータを分析することで 売上の向上や業務効率化の具体的な施策を導き出せる他、業務プロセスの自動化（RPA）やIoT活用によってリアルタイムの運用データを取得し、最適な意思決定 を行うことも可能になります。
つまり、DXはデータを「集める」仕組みを整える段階であり、データドリブンは「集めたデータを活用し、事業の改善や成長につなげる」フェーズとも言えるんです。
データを効果的に活用する方法
①データで解決したい課題を決める
データを効果的に活用するためには、まず解決したい課題を明確にすることが重要です。課題設定が曖昧であれば、どんなに高度なデータ分析を行っても、期待した成果を得ることは難しいでしょう。ここで役立つのがBMC（ビジネスモデルキャンバス）などのフレームワークです。これらのツールを使うことで、ビジネスの現状を視覚的に整理し、どの部分がデータによって改善できるのかを明確にすることができます。
例えばBMCフレームワークの場合は、まず紙やホワイトボードに現状のビジネスモデルを描き出し、各要素に分解して考えることから始めます。これにより、データがどのように各要素に影響を及ぼすかを視覚的に把握でき、どこに注力するべきかが明確になります。例えば、顧客セグメントや提供価値、チャネルなどの項目に焦点を当て、それぞれに関連するデータを収集し分析することで、具体的な改善策を見つけ出すことが可能です。
また、フレームワークを使って課題を設定する際には、ステークホルダーと情報を共有し、共通の理解を持つことも重要です。これにより、全員が同じ方向を向いてデータ活用に取り組むことができ、組織全体でのデータドリブンな文化の醸成にもつながります。このように、データ活用のスタート地点である課題設定を丁寧に行うことが、成功への第一歩となります。
②収集する
データを活用するには、目的に沿ったデータを収集していないと、分析するものがありません。事業を運営していく上で生成されるデータを、収集する仕組みが必要になります。
例えば、多くの企業で活用されているERP、CRM、HRMなども、データ収集システムとしてとらえることができます。。
これらのデータは、組織の運営や顧客の行動、従業員のパフォーマンスに関する重要な洞察を提供する可能性を秘めています。したがって、まずはこれらの既存システムからデータを収集し、活用することが始めやすいアプローチとなります。
③整理する
整理のプロセスには、他のシステムとのAPI接続を通じてデータを適切に連携させることが含まれます。この連携により、異なるシステムからのデータを統合し、一貫性のあるデータセットを構築することが可能になります。
また、データクレンジングを行い、冗長なデータや不正確なデータを除去します。この段階での品質管理は、後の分析における精度を高めるための基盤となります。
分析したいデータソースやボリュームによっては、データマートやデータベースを準備し、分析に最適化した環境を整えることも検討することがおすすめです。
④分析する
分析は、持っている情報に基づいて新たな洞察を得るための重要なステップです。まず、既存のデータセットを詳しく調べ、必要な指標を算出します。
例えば、企業が「会員人数」と「会員解約人数」を持っている場合、これらを組み合わせて「解約率」を計算することができます。解約率は、会員の維持がどの程度成功しているかを示す重要な指標です。これにより、解約のパターンを見つけ出し、問題点を特定することが可能になります。
分析のプロセスは、単に数値を算出するだけでなく、数値をどのように解釈し、次のステップに繋げるかがポイントです。データを分かりやすい形に変換することで、組織内の誰もが理解しやすくなり、戦略的な意思決定を支援します。
例えば、傾向分析を行うことで、長期的な視点からどの時点で解約が多いのかを把握し、対策を講じることができます。
⑤可視化する
データの可視化は、単なる数値の羅列をビジネスに活用できる貴重なインサイトに変えるための重要なステップです。これにより、経営者や各部署のリーダーが迅速かつ的確な意思決定を行うための基盤が整います。
例えば、営業の新規受注が伸び悩んでいる場合には、顧客の訪問回数や新規開拓の数などのKPIと進捗を、グラフなどを使って可視化できます。
もちろん、KPIの設定次第では、営業だけでなく、在庫管理やマーケティングなど、様々な領域でも活用できます。
このように、可視化されたデータは、戦略的な意思決定をサポートし、組織全体の効率的な運営を促進します。
⑥アクションを取る
データを可視化したら、データをもとにあぶりだした課題を解決したり、設定したKPIを達成して、初めてデータを活用する意味が出てきます。
BIツールを活用したダッシュボードであれば、企業はKPIの達成状況をリアルタイムで確認し、必要に応じて迅速に対応することが可能です。分析の手間が不要なので、データを確認したらすぐに次の施策に取り組めます。
データの可視化は、単なるゴールではなく、データに基づくアクションを取るための出発点です。
データドリブンな事業や組織での失敗を避けるための注意点
データ活用を成功させるための3つのポイント
データドリブンな組織への転換を成功させるためには、明確な目的、データの整理、そして試行錯誤が重要です。
まず、「目的を明確にする」ことから始めましょう。データを収集する前に、何を達成したいのかをはっきりさせることで、必要なデータの種類や量が見えてきます。
次に、「データを整理する」ことが欠かせません。データは形式がそろっていなかったり、無記入の項目があったりすると、分析精度が落ちたり間違った分析を進めてしまうことがあります。そのため、データクレンジングや適切なデータベース管理などで、データの整理が必要です。
最後に、「小さく試して改善する」アプローチを取り入れましょう。まずはPower BIなどにBIツールで、手元のデータで小さくデータを分析するところから始めることがおすすめです。その結果をもとに改善を重ねることで、リスクを抑えながら確実に成果を上げることができます。
これらのポイントを押さえることで、データ活用の失敗を避け、ビジネスの成功に繋げることが可能です。
よくあるつまずきポイントと簡単な対策
データ活用の道を進む中で、多くの企業が直面する以下の2つの壁があります。
- データがバラバラで使えない
- ツールを導入しただけで満足してしまう
各ポイントと、乗り越え方を一つずつ確認していきましょう。
データがバラバラで使えない
多くのシステムや部門で分散して収集されたデータが統一されていないため、効果的な分析ができないケースが多々あります。
この場合、まずはデータマートやデータベースなど、分析に必要なインフラが必要です。データの統合や整理には時間とコストがかかるかもしれませんが、最初にこのステップを踏むことで後の分析がスムーズに進行します。
最初からコストをかけることに億劫な場合は、まずはPower BIなど無料ツールを使って、小さなデータボリュームから分析することがおすすめです。
もし、行いたい分析に必要なデータがあまりにも大きい場合は、弊社のような、データベースやデータマートの構築から、データの可視化・ダッシュボード構築支援まで支援ができる会社に相談することがおすすめです。
テクトラでは、ERPやCRMなどのシステムを活用している方たちに向けたデータマート・データ整備を行った実績がございます。事例が気になる方も、ぜひお気軽にご連絡ください。
ツールを導入しただけで満足して、行動に移せない
新しい分析ツールを導入するだけでデータ活用が進むと思いがちですが、実際にはそのデータを活用した課題解決のアクションが必要です。
顧客数が足りなければリード獲得のKPI達成状況を確認していく必要がありますし、顧客の離脱を防ぐ必要があるなら、顧客の離脱数と離脱率をモニターしていく必要があります。
ただ、それらのデータ推移を見るだけで課題は解消しません。顧客数の増加数が足りないなら、顧客数を増やすための行動量を増やす必要ですし、顧客の離脱を防ぐための施策を打ち続けて、有効な打ち手を打っていくことが求められます。
つまり、データを活用するなら、アクションも取る必要があることを、覚えておきましょう。
まとめ
データドリブンとは、ビジネスの成功を左右する重要なコンセプトです。データドリブンのアプローチを活用することで、意思決定の質を高め、マーケティング戦略や組織の効率を向上させることができます。
しかし、データドリブンの活用には失敗のリスクも伴うため、正しいステップを踏むことが不可欠です。本記事で紹介したデータドリブンの方法を参考に、まずは小さなプロジェクトから始めてみましょう。
そして、データドリブンの実践の中で得た知見を蓄積し、徐々にスケールアップしていくことが成功への鍵です。次のステップとして、具体的なデータドリブンのプランを立て、行動に移すことをお勧めします。これにより、ビジネスの成長と顧客満足度の向上を実現しましょう。
