データドリブンとは？今注目されている背景からデータドリブンの支援ツールまでわかりやすく解説！
データドリブンと聞いてもすぐに何のことだか回答できない
データドリブンがそもそも注目されている背景を知りたい
データドリブンマーケティングを進めたいけどどの様なツールがあるのか知りたい
近年、ビジネスを進めていくうえで、データに基づく判断の重要性というのは日に日に増しています。理由としては顧客行動の多様化・複雑化で従来の経験や勘だけでは対応しきれなくなってきているからです。
データを意思決定の判断軸にしたマーケティングのことを「データドリブン」と言います。しかし、いざデータドリブンについて詳細を把握していなかったり、どの様な方法でデータドリブンを進めていけばよいかわからなかったりする方もいるのではないでしょうか。
本記事では、データドリブンの概要や注目されている背景からメリット、具体的なデータドリブンを進めるプロセスとツールをまとめております。これから企業内でBIツールの導入を検討しようとしている方にとっても参考になるかと思いますので、ぜひご参考にしてみてください。
ここでは、データドリブンについて解説します。データドリブンとは、勘や経験・度胸などで判断するのではなく、売上データやマーケティングデータなどのデータ分析に基づいてビジネスの意思決定をしていくことです。
今までもデータに基づくビジネスの意思決定を行ってきましたが、近年、顧客行動の複雑化、価値観の多様化、ビッグデータの解析の進歩によりデータ分析がより重要になってきました。それに伴いデータドリブンがより注目され重要視されてきています。
なぜデータドリブンが重要視されるのか
ここでは、なぜデータドリブンが重要視されるのかを解説します。
・顧客行動の多様化・複雑化
・デジタルマーケティング技術の発展
・求められる費用対効果
それでは、1つずつ解説します。
顧客行動の多様化・複雑化
データドリブンが重要視される1つ目の理由は、顧客行動の多様化・複雑化です。今や商品を購入する際にリアルな店舗に行って購入するだけではなく、インターネット上の口コミや競合商品との比較など、認知から購買までの経路が多様化したため、顧客行動の細かい分析が必要となってきました。
現在は実店舗だけではなく販売チャネルも多様化し、リアルやデジタル間を行き来して様々な情報をもとに購買行動に移るため、よりデータドリブンによるマーケティングの重要度が高まってきています。
デジタルマーケティング技術の発展
データドリブンが重要視される2つ目の理由は、デジタルマーケティング技術の発展です。デジタルマーケティング技術の発展により、近年では店舗での購入履歴をもとにECサイトで顧客に合ったおすすめ商品をプロモートすることが可能になりました。
また、Webサイトのアクセス履歴をもとに、スマートフォンアプリにクーポンを配布するなどもできるようになりました。
このデジタルマーケティング技術の発展に伴い、BIツールなどを使用したビッグデータの分析やデータの可視化が進んでいます。そのため、企業としてはより正確に顧客行動をとらえるためにデータドリブンが重要視されるようになってきています。
求められる費用対効果
データドリブンが重要視される3つ目の理由は、求められる費用対効果です。顧客行動の多様化・複雑化に伴い、やみくもにマスメディアによるマーケティング施策を実施しても、売上の拡大につながるとは限らなくなってきました。また、他社のマーケティング施策をまねても自社がターゲットにしている顧客、市場が異なる場合はまったく意味をなしません。
ターゲットにしている顧客や市場を対象にしたデータ分析を行い、費用対効果の高いマーケティング施策を実施することが求められるため、データドリブンは重要視されます。
データドリブンのメリット
ここでは、データドリブンのメリットについて解説します。
・顧客ニーズの把握
・課題を把握し精度の高い意思決定が可能
・売上・収益率の改善
それでは、1つずつ解説します。
顧客ニーズの把握
メリットの1つ目は、顧客ニーズの把握です。マーケティングにおいては、勘や経験ではなく様々なデータに基づいた現状把握を行います。データに基づいた現状把握を行うことで、勘や経験では気づかなかった課題がわかり、顧客のニーズの把握をすることが可能になります。データドリブンを使うことで、サービスの向上につながり、カスタマーエクスペリエンスの向上につながる可能性が高まります。
課題を把握し精度の高い意思決定が可能
メリットの2つ目は、課題を把握し精度の高い意思決定が可能なことです。顧客行動・顧客ニーズの多様化・複雑化に伴い、勘や経験だけでは顧客に適したマーケティング施策が打てなくなってきています。
それに比べてデータに基づいた客観的意思決定であれば、精度の高い意思決定をスピーディーに実行することが可能です。また、データに基づいた意思決定であれば属人的だった作業に客観性を持たせることができるため、業務の属人化を防止することにも役立ちます。
売上・収益率の改善
メリットの3つ目は、売上・収益率の改善です。BIツールを使用することでリアルタイムに自社の売上、財務状況を確認し課題を見つけることが可能です。
自社の売上、財務状況がわかれば、次の戦略を打つことができます。売上データの分析から顧客ニーズに合った主力商品を選び、その中で収益の高い商品の拡販を行うことで、売上・収益率の改善を図ることが可能です。
データドリブンの4つの基本ステップ
ここでは、データドリブンの4つの基本ステップについて解説します。
・データ収集
・データ可視化
・データ分析・アクションプランの検討
・アクションプラン実行
それでは、1つずつ解説します。
データ収集
1つ目のステップは、データ収集です。データドリブンを実行するには、まず分析に必要なデータを集める必要があります。仮に蓄積しているデータがないのであればPOSシステム、顧客管理システム（CRM）の導入を検討していく必要があります。
また、データは社内にあるが管理している基幹システムが異なり分散してしまっている場合は、DWH（データウェアハウス）を導入してデータを集約・保存する必要があります。
データ可視化
2つ目のステップは、データ可視化です。数値の羅列などのビッグデータの生の状態のままでは、意思決定の判断がしづらいものです。そこでBIツールなどを導入して目的に応じたデータの可視化をする必要があります。
また、手作業では人為的なミスや時間的なコストがかかってしまうため、BIツールなどのリアルタイムで最新の状況を見れるツールを用意しておくとよいでしょう。
データ分析・アクションプランの検討
3つ目のステップは、データ分析・アクションプランの検討です。データを可視化できたら今度は課題の抽出から、その課題を解決するためのアクションプランを検討するステップに移ります。データ分析において専門的な方が必要な場合は、データサイエンティスト、外部コンサルタントを雇い分析から経営戦略を依頼することも可能です。ですが、BIツールを使用すればデータ分析の専門的な知識がなくとも分析可能ですので、覚えておくとよいでしょう。
アクションプラン実行
4つ目のステップは、アクションプランの実行です。データ分析をし、課題を把握したうえで練られたアクションプランを実行しなければPDCAを回すことはできません。また、アクションプランの内容によっては広告のように費用がかかるもの、費用がかからないものに大別されるかと思いますが、組織が大きくなればなるほど社内稟議に時間がかかり、場合によっては実行しないケースがあります。
そのため、CMOなどの役職を置き、マーケティング全体の責任者のもとで、スピーディーにアクションプランを実行することが求められる場合があります。
なお、アクションプランを実行したあとは結果を分析し、再度次のアクションプランの立案に生かせるようにPDCAを回すようにしましょう。
データドリブンを支援するツール
ここでは、データドリブンを支援するツールを解説します。
・BIツール
・CDP
・DMP
・CRM
・MA
・Web解析ツール
・SFA
それでは、1つずつ解説します。
BIツール
データドリブンを支援するツールの1つ目は、BIツールです。BIツールは企業の様々な蓄積されたデータを収集・分析をし、データの可視化を行うことで経営判断を支援するソフトウェアのことです。レポーティング、OLAP分析、データマイニング等の機能を備えており、リアルタイムに様々な課題の把握・解決策のヒントにつながるため、データドリブンにおいて重要なツールになります。
関連記事：BIツールを総まとめ！概要や機能からメリット・デメリットまでプロが徹底解説｜Yellowfin BI
CDP
データドリブンを支援するツールの2つ目は、CDPです。CDPは、Customer Data Platform（カスタマー・データ・プラットフォーム）の略で、顧客1人1人のデータを収集・集約・分析を行うプラットフォームです。性年代や名前・住所・Web上の行動履歴などの複数のデータを顧客ごとのIDに紐づけて、詳細な顧客情報をまとめることが可能です。
DMP
データドリブンを支援するツールの3つ目は、DMPです。DMPは、Data Management Platform（データ マネジメント プラットフォーム）の略です。サイトの閲覧履歴、お問合せ履歴と言ったインターネット上のログから顧客の興味関心、趣味嗜好を把握し分析できるプラットフォームのことです。お問合せフォームで離脱したユーザーに広告配信をするなど、ユーザー1人1人に合わせたマーケティングのサポートをします。
CRM
データドリブンを支援するツールの4つ目は、CRMです。CRMは、Customer Relationship Management（カスタマーリレーションシップマネジメント）の略です。CRMは顧客の情報管理を目的としており氏名、所属企業、役職、部署などの基本情報を始め、購買行動、クレームなどの情報も管理したうえで顧客との良好な関係構築を目的とした管理ツールのことです。DMPとの違いとしてはCRMは既存顧客に対してのデータを扱う点になります。
MA
データドリブンを支援するツールの5つ目は、MAです。MAは、Marketing Automation（マーケティングオートメーション）の略で、セミナーやメール・自社サイトなどで獲得した見込み顧客の情報を一元管理し、商談化できそうな方を可視化する管理ツールです。
一斉メール配信で業務効率化を図り、見込み顧客の中でも購買につながりそうな特定の顧客に対してクーポンを配信するといったことも可能です。
Web解析ツール
データドリブンを支援するツールの6つ目は、Web解析ツールです。Web解析ツールは、WebサイトのPV数、UU数、離脱率などのアクセス状況やサイト上のユーザーの行動を可視化してくれるツールのことです。PVの少ない不人気コンテンツを改善したり、アクセス解析だけではなく広告流入の計測もできるため広告効果測定にも利用できます。
SFA
データドリブンを支援するツールの7つ目は、SFAです。SFAとは、Sales Force Automation（セールスフォースオートメーション）の略です。SFAは、営業支援システムのことで、顧客管理や案件管理・営業活動の行動管理・予実管理などの機能があります。
そのため、営業活動の見える化、営業活動におけるスキルの属人化防止にも役立ち、売上向上・業務効率化にもつながるツールです。
データドリブンツールを選定するポイント、注意点
ここでは、データドリブンツールを選定するポイント、注意点について解説します。
・利用目的の明確化
・事業規模にあったツールを選定
・活用できる人材の確保
それでは、1つずつ解説します。
利用目的の明確化
選定するポイント・注意点の1つ目は、利用目的の明確化です。やみくもにデータを収集し、データの傾向を可視化・分析し現状を把握しても改善施策に移さなければ意味がありません。
データドリブンで何を実現させたいのかという目的を設定したうえで、その目的を達成するためのデータドリブンツールの選定や、必要なデータの収集を行うという順番で検討していくことが重要です。
事業規模にあったツールを選定
選定するポイント・注意点の2つ目は、事業規模にあったツールを選定することです。予算をかければ、それなりの機能があるデータドリブンツールを選ぶことはできるかもしれません。
ただし予算には限りもあるため、使用人数や機能数・データ容量などによってツールの料金体系が変動する場合も多いです。そのため、事業規模・利用目的に見合ったツールの選定をする必要があります。
活用できる人材の確保
選定するポイント・注意点の3つ目は、活用できる人材の確保です。利用目的・事業規模に合ったツールを選定できたとしても、利用できる人材がいないと、データドリブンを推し進めることはできません。ビッグデータの加工・分析には場合によっては専門的な人材が必要になるケースもあるため、データドリブンツールを使用できる人材の確保が必要です。
社内でデータに強い人材を育成するか、もしくは外部に委託してデータドリブンツールを活用していくのか判断する必要があります。
まとめ
ここまで、データドリブンの概要からデータドリブンのメリット、データドリブンを推し進めるための具体的なツールの種類などを解説してきました。顧客行動の多様化・複雑化が進み、様々なチャネルで購買行動が行われているからこそ、データドリブンはビジネスを成長させる手段として注目をされています。
また、データドリブンを実践することで経験や勘に頼らない分、次の成功に再現性が生まれる可能性があります。そのデータドリブンを推し進める手段として、BIツールを始めとする各ツールは有効な手段になっていきますので、そのことを念頭に入れながら導入の検討をしていくとよいでしょう。
BIツール Yellowfin の紹介資料はこちらから↓