データドリブン経営とは？知っておきたいメリットや注意点などを一挙に解説！
データドリブン経営とは何かを知りたい
データドリブン経営にするメリットを知りたい
データドリブン経営を行うにあたって注意点を知りたい
近年、デジタル技術を用いた経営改革であるDX（デジタルトランスフォーメーション）が重要視されてから、データドリブン経営という言葉をよく聞く機会が増えてきている人も多いのではないでしょうか。
本記事では、データドリブン経営の概要からメリットや注意点などについて、詳しく解説していきます。
ぜひ、データドリブン経営を検討している方やデータドリブン経営をする上での分析ツール選びにお困りの方は参考にしてみてください。
データドリブン経営とは、収集・蓄積したデータを分析し客観的なデータに基づいて企業の方針や経営戦略を立てたりする業務プロセスのことです。
IT技術が進み、膨大なデータを収集・蓄積し分析することができるようになりました。ただ、データ分析をしても未だに経営者の勘や経験に基づく判断をしてしまう場合も多くあります。
データドリブン経営では、そのような主観的な判断を除き、データ分析結果に基づく経営判断をしていきます。
データドリブン経営のメリット
ここでは、データドリブン経営のメリットについて解説します。
・客観的な判断ができる
・多様な顧客のニーズを把握できる
・売上や収益の改善
それでは、1つずつ解説します。
客観的な判断ができる
1つ目のメリットは、客観的な判断ができることです。
企業経営において、経験や勘で決定していた時期もあったかもしれませんが、今は顧客のニーズが多様化しているため、主観的な判断だけでは誤った経営判断をしてしまう可能性があります。データドリブン経営では、データに基づいて客観的な判断ができるため、実情に即した経営のかじ取りができるようになります。
多様な顧客のニーズを把握できる
2つ目のメリットは、多様な顧客のニーズを把握できることです。
データドリブン経営を進めれば、データ活用によって蓄積された顧客の多様なニーズを把握し、自社の製品やサービスに反映することができるようになります。
売上や収益の改善<
3つ目のメリットは、売上や収益の改善ができることです。
自社の強みや課題が、様々なデータ分析をする過程でわかるようになります。そのため、強みを生かした施策や課題を改善するための施策の実行により、売上・収益率の改善につなげることが可能になります。
データドリブン経営を実現するための3つの要素
ここでは、データドリブン経営を実現するための以下の3つの要素について解説します。
・データを蓄積するプラットフォームがあること
・BIツールなどのデータ分析ツールを活用
・データ活用する企業風土の醸成
それでは、1つずつ解説します。
データを蓄積するプラットフォームがあること
1つ目の要素は、データを蓄積するプラットフォームがあることです。
データドリブン経営を実現するためには、まず様々な顧客データなどを保存できるプラットフォームが必要です。そのプラットフォームにデータを蓄積し、整理した上でツールを使用してユーザー一人一人に応じたマーケティングを行うことでデータドリブン経営を実現させます。
BIツールなどのデータ分析ツールを活用
2つ目の要素は、BIツールなどのデータ分析ツールを活用することです。
データを蓄積するだけではデータドリブン経営を実現することは難しいため、BIツールなどを活用してデータを分析し、課題を可視化することで経営判断に役立てる必要があります。
データ活用する企業風土の醸成
3つ目の要素は、デー用する企業風土の醸成です。
データドリブン経営では、誰もが必要な時にデータにアクセスすることができる仕組みを作り、課題を把握するためにデータ活用を行います。しかし、今まで分散してデータを管理していた場合は、部署の垣根を超えてデータ管理することに抵抗を覚える場合があります。
社内でデータ活用していくという企業風土を醸成することは、データドリブン経営を実現するにあたって重要な要素となります。
データドリブン経営の流れ
ここでは、データドリブン経営の流れについて解説します。
・データ収集
・データの可視化
・データ分析
・アクションプランの策定・実行
それでは、1つずつ解説します。
データ収集
1つ目は、データ収集です。
データドリブン経営を行うには、まずデータを集める必要があります。データを集めるといっても、必要のないデータを集めても意味がないので、目的を確認し必要なデータが何かをまずは整理することが必要です。また、社内のデジタル化が進んでいない場合は、顧客管理システムなどを導入しデータを蓄積するところから始める必要があります。
社内のデジタル化が進んでいたとしても、各部門で使用しているシステムが散在している場合も多いため、各部門のシステムを一元管理できる仕組み作りも必要です。
データの可視化
2つ目は、データの可視化です。
データを収集したあとは、すぐに分析をするのではなくBIツール等を使用してデータの可視化をします。データの可視化をすることで分析をより容易にします。また、不要なデータの確認をすることが可能です。
データ分析
3つ目は、データ分析です。
目的に応じたデータ分析を行うため、データを丁寧に細分化しながら分析していきます。BIツールであれば専門的な知識がなくとも分析することが可能ですが、使用するツールによってはデータサイエンティストやデータアナリストといった専門的な人材が必要になってきます。
具体的な分析方法としては、例えば売上を伸ばしたいのであれば、売上のデータをもとに時間帯における変化を分析してみましょう。Webサイト上の成約率を高めたい場合は、直帰率・離脱率の原因を探る分析などを行います。
アクションプランの策定・実行
4つ目は、アクションプランの策定・実行です。
データ分析によって課題を把握したあとは、事業規模に応じたアクションプランの策定をし実行します。アクションプランが事業規模に合わない場合は、経営を圧迫してしまうことになります。データドリブンで得られた結果をうまく生かすように、事業規模に合ったアクションプランの策定と実行をするようにしましょう。
アクションプランの実行をしたら、必ずPDCAサイクルを回して次回のアクションに向けて改善するようにしましょう。
データドリブン経営に必要なツール
ここでは、データドリブン経営に必要なツールについて解説します。
・BIツール
・CRM
・SFA
・MA
・DMP
それでは、1つずつ解説します。
BIツール
1つ目は、BIツールです。
BIは「Business Intelligence」の略で、BIツールとは、企業に蓄積された膨大なデータを収集・分析をし迅速な経営判断ができるように支援するツールのことです。
BIツールによりデータを可視化することで自社の状況を認識し、現在の課題をリアルタイムに把握することが可能です。また、専門的な知識がなくとも、多角的な分析をしたり、現状の仮説の検証をしたりすることができます。
関連記事：BIツールのプロが総まとめ！成功のポイントや機能・メリット・デメリットを徹底解説 | Yellowfin BI
CRM
2つ目は、CRMです。
CRMは、「Customer Relationship Management」の略で、顧客関係管理をするツールです。データドリブン経営においても、顧客との関係を良好に築くための顧客情報管理というのは重要な意味合いを持ちます。
名前・住所・年代の他に、購買履歴や問合せ履歴なども含めて顧客情報を管理できるため、今後の効率的なマーケティングもCRMによって可能になります。
SFA
3つ目は、SFAです。
SFAは、「Sales Force Automation」の略で、営業活動の効率化を図るためのツールです。SFAでは、商談内容の一元管理・案件ごとの進捗管理などの営業プロセスの可視化・ブラックボックスでわかりにくかった営業内容の共有、といったことができます。そのため、いち早く営業活動の課題を把握し、成約率を高めることが可能です。
MA
4つ目は、MAです。
MAは、「Marketing Automation」の略で、マーケティング活動を自動化してくれるツールです。MAは、営業の商談件数が少ない場合に見込み顧客数を増やすためのサポートをしてくれます。
Webサイトからの資料請求や名刺交換などで得られた顧客情報の一元管理を始め、メール一斉送信によるメール開封率などを測定したり、資料ダウンロード状況に応じたフォローアップによる見込み顧客の育成をサポートしたりしてくれる機能があります。
DMP
5つ目は、DMPです。
DMPは、「Data Management Platform」の略で、ユーザーに適したマーケティング施策を行うためにインターネット上の行動履歴や顧客データをもとに分析できるツールです。
例えば、自社サイトに訪問した顧客は特定の2ブランドのページを閲覧することが多いという傾向を、DMPでの分析により掴むことができます。この場合、片方のブランドページしか閲覧していない人に対して、もう一方のブランドページに誘導するという施策ができるようになるのです。
データドリブン経営の陥りやすい失敗事例
ここでは、データドリブン経営の陥りやすい失敗事例について解説します。
・データが連携されていない（サイロ化）
・目的が不明確で指標が明確化されていない
・計画の設計に時間がかかってしまう
それでは、1つずつ解説します。
データが連携されていない（サイロ化）
1つ目は、データが連携されていない、サイロ化と呼ばれる状態になっている場合です。
データドリブン経営をする場合は、企業内でデータを一元管理する必要があります。しかし、部門間でそれぞれ異なるシステムを導入している場合は、それぞれで顧客情報を管理してしまっているため、データが分散し、連携されていない場合があります。
データドリブン経営を行うためには、分散してしまっているデータを一元管理する仕組み作りがまずは必要です。
目的が不明確で指標が明確化されていない
2つ目は、目的が不明確で指標が明確化されていない場合です。
データドリブン経営をすることによって達成したい指標が決まっていない場合は、思うような成果というのは出しづらいでしょう。達成したい目的が不明確な場合は、どのシステムを導入すべきかも定まらないはずです。
また、社員にデータを有効活用してもらうためにも、データドリブン経営を行う目的を定めておく必要があります。
計画の設計に時間がかかってしまう
3つ目は、計画の設計に時間がかかってしまう場合です。
データドリブン経営は客観的なデータをもとに迅速に経営判断をすることがメリットです。しかし、計画の設計に時間がかかってしまうと市場の動向が変わってしまい、せっかくのメリットがなくなってしまいます。
大きな計画を練るのに時間をかけすぎてしまうよりも、小さな計画でもPDCAサイクルを回していくと良いでしょう。
データドリブン経営で注意すべきこと
ここでは、データドリブン経営で注意すべきことを解説します。
・ビジネス全般や分析などにたけている人材の有無
・データドリブン経営に有効なツールの活用
・データ整理に時間をかけすぎないこと
それでは、1つずつ解説します。
ビジネス全般や分析などにたけている人材の有無
1つ目は、ビジネス全般や分析などにたけている人材の有無を確認することです。
データドリブン経営をする上で、データの収集・分析がうまくいったとしてもアクションプランを策定するには、ビジネス全般にたけている人がいなければ正しいアクションをとることは難しい可能性があります。
また、データ分析をする上で統計学に精通している人が必要になるのであれば事前に専門知識のある人を外部から入れるのか、社内で育成する必要があるでしょう。
データドリブン経営に有効なツールの活用
2つ目は、データドリブン経営に有効なツールの活用をすることです。
データドリブン経営において、データ分析をする過程で専門知識のある人材が手配できなかったとしても、分析ツールを導入すれば補うことができます。データドリブン経営に必要なツールを選定するときは、自社の目的や規模に合ったツールを選定するようにしましょう。
データ整理に時間をかけすぎないこと
3つ目は、データ整理に時間をかけすぎないことです。
表記の揺らぎや重複の修正などのデータの整理に時間をかけすぎてしまい、データ分析に入ることがなかなかできないのは本末転倒です。適度なところでデータの整理を終わらせ、データ分析に取り掛かるようにする必要があります。
まとめ
本記事では、データドリブン経営に関して概要から具体的なメリットや注意すべきことなどを解説しました。
データドリブン経営においては、データを収集するプラットフォームやデータ分析ツールなどがそろっていることが必要ですが、データをもとに事業を進めていく風土を醸成するということも大切です。
また、データドリブン経営を進める目的を明確化しておくことが、ツールの選定においても重要になってきます。目的を明確化した上で、自社の業績向上のためにデータドリブン経営を検討してみると良いでしょう。
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