データドリブンとは？成功に必要なプロセスや支援するツールも紹介
デジタル技術の発達により、現在では顧客の購買履歴、SNS上の口コミから、これまで可視化が難しかった個別の社員の案件進捗状況まで、さまざまなデータを収集できるようになりました。データドリブンという言葉もよく見聞きするようになりましたが、その意味を正しく理解できていない人も多いのではないでしょうか。
この記事では、データを分析・活用して意思決定を下すデータドリブンについて、メリット、成功に必要なプロセス、データドリブンのためのツールを解説します。
目次
1. データドリブンとは
データドリブン（Date Driven）とは、データの分析結果に基づいて意思決定や業務判断を行うことです。従来行われてきた経験や勘に基づく感覚的な判断よりも、消費者のニーズにマッチした判断を下せる可能性が高くなります。ただし、必要なデータを収集し、精度の高い分析を行う必要があります。
なお、「データドリブン」は単体ではなく、「データドリブン経営」や「データドリブンマーケティング」など、他の言葉と組み合わせて使うのが一般的です。何について意思決定を行うのかにより、分析が必要なデータも変化するためです。
1-1. データドリブンが必要とされる理由
データドリブンの必要性が高まっている背景には以下のような理由があります。
2. データドリブンのメリット3つ
意思決定や業務判断を行う上でデータドリブンの手法を採用することは、企業に多くのメリットをもたらします。客観的な根拠に基づいた判断は、第三者が見ても内容に納得しやすいため、プレゼンテーションや後継者教育でも役立つでしょう。さらに、データドリブンをマーケティングや経営に取り入れることは、以下のようなメリットがあります。
2-1. 客観的なデータに基づく顧客ニーズの理解
自社で保有しているデータを分析することで、顧客がどのような商品・サービスを求めているかを客観的に把握できるようになります。
例えば、金融商品にはさまざまな種類があります。お客さまに商品を勧める前に、そのお客さまと似たタイプの顧客が好む商品の傾向を知っていれば、ニーズにマッチした商品が提供可能になるでしょう。傾向についてのデータがあれば、経験の少ない担当者でも、顧客ニーズをより容易に理解できます。
2-2. 精度の高い意思決定の実現
膨大なデータを分析すれば、顧客の意思や行動、トレンドが適切に把握できるようになります。
経営層の勘や経験による判断も大切ですが、感覚的な判断に頼るだけでは加速する消費者の価値観・行動の変化についていくのは困難です。客観的な根拠をベースに、従来行われてきた勘や経験に基づく感覚的な判断も加えれば、迅速かつ精度の高い予測や意思決定が可能になるでしょう。
2-3. 売上や業務生産性の改善
自社の顧客データに加えて、経営状況や業務プロセスのデータを分析することで、売上や業務生産性を改善できます。
データをもとに精度の高い意思決定が行えるようになれば、消費者が求める商品やニーズを時期を逃さず市場に提供でき、売上の向上が期待できます。
また、データ分析により自社の経営状況や業務プロセスを可視化すれば、経営・業務におけるボトルネックを発見しやすくなり、生産性も向上できるでしょう。
3. データドリブンを成功させる4つのプロセス
データドリブンには、主に4つ のプロセスがあります。データドリブンを成功させるため、各プロセスの要点を押さえておきましょう。
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データドリブンを取り入れて効果的に推進するためには、質の高いデータを活用しやすい形で保管し、すぐに取り出せる環境を整備することが必要です。データや情報を一元管理し、必要に応じて迅速に取り出せるよう、社内のDX化も推進しましょう。
4. データドリブンを支援するツール
分析・活用できるデータが膨大なため、データドリブンを効率的に実践するにはデジタルツールが必要です。代表的なツールとそれぞれの特徴を紹介します。
まとめ
データドリブンとは、データに基づいて意思決定や業務判断を行うことで、「データドリブン経営」など、他の言葉と組み合わせて使われます。
データドリブンを取り入れることで、勘や経験に頼らず顧客ニーズを理解でき、意思決定の精度を高め生産性を改善できます。ただし、データドリブンのためにはデータを有効活用できる環境の構築が重要です。
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