データドリブンとは? 経営やマーケティングにおいて注目されている理由を解説

データドリブンとは? 経営やマーケティングにおいて注目されている理由を解説

データドリブンとは、データを収集・分析し、ビジネス上のさまざまな課題に対して判断・意思決定を行うこと。

インターネットの普及に伴う情報化社会の発展により、顧客の価値観や購買行動が多様化した現在。膨大な顧客情報を蓄積するビッグデータを分析して意思決定を行うことが、様々な企業において重要視されています。

この記事では、データドリブンの意味や、企業の経営やマーケティングにおいて重視される理由、実際に活用する方法まで、わかりやすく解説しています。

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データドリブンとは? 意味や定義を解説

データドリブンとは?言葉の意味を詳しく解説

データドリブンとは?言葉の意味を詳しく解説

データドリブンとは、ビッグデータ(膨大かつさまざまな種類の情報)を活用した分析結果をもとに、ビジネス上の課題解決のための施策立案や意思決定を行うこと。

データドリブンは、直訳すると「データ駆動」という言葉になります。意味を具体的に説明するならば、「ビジネスに活用できる状態に分析されたデータ」、データに基づいて行動や意思決定を行うことを示します。

経営上の意思決定は従来、経営者の過去の経験や勘に基づいた判断によって行われてきました。しかし、会社や事業の多様化・グローバル化、情報化社会の発展といった社会の変化を背景に、データ分析の結果をもとに意思決定をおこなうデータドリブンの考え方が主流となりつつあります。

データドリブンが必要とされている理由

データドリブンが必要とされている背景とは?

データドリブンが必要とされている背景とは?

データドリブンが様々な企業において重要視されている理由は大きく分けて2つ。それぞれ詳しく説明していきます。

データドリブンマーケティング、データドリブン経営の観点

データドリブンマーケティングとは、データ活用に重点を置いたマーケティング手法。近年、消費者の購買行動はリアルとデジタルを行き来し、複雑化し続けています。これに対し、データドリブンを用いることで、ユーザーの嗜好性や行動データ、市場の動向を正確に拾い上げ、マーケティング施策に活用することが可能となります。

データという客観的な根拠に基づいた施策立案が可能なため、周囲からの理解が得やすいことが特徴。また、効果検証もデータに基づいて行えるため、細かくPDCAを回しやすいという利点も。より確実に効果が期待できるマーケティング施策を実行することで、無駄なコストの削減にもつながります。

データドリブンは経営の観点からも注目されています。旧来、経営判断は経営者のKKD(勘・経験・度胸)によって成されてきましたが、データドリブン経営は客観的根拠となるデータに基づいた意思決定が特徴。経営の経験や勘だけを判断材料としない、データという客観的根拠に基づいた経営判断は、顧客理解の促進につながります。

また、デジタル技術を用いてデータの一元管理を可能にすることで、地理的制約や時間的コスト削減を実現できます。

AIへの活用

データドリブンな状態にすることで、AIを活用した業務改善やサービスの品質向上を図ることができます。

収集したデータをAIに分析させることで、「予測」「自動化」「最適化」ができるようになり、人間が行っていた単純作業が減少。同時に、人為的なミスを防ぎ、転記・再入力・照合などの手間を省略することができます。

保有データの別分野での活用・組み合わせによる新たな価値創出

保有したデータを用いて新たな分野に活用できることもデータドリブンのメリットです。例えば、急ブレーキデータを都市計画のために活用するなど、まったく異なる用途で集めたデータが、他の分野で重要視されるといった展開につながることもあります。

また、収集したデータを組み合わせることにより、新たなる価値を創出することも可能。例えば、小売業において、気象データとtweetデータを組み合わせたデータを用いて販売数を予測するなどの活用方法があります。

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データドリブンにするための4つのプロセス

データドリブンな状態の4つのプロセスについて詳しく解説していきます。

①データの収集と蓄積

データドリブンを導入するには、データを収集し蓄積する基盤が必須。また、収集するデータは目的ごとに異なります。課題解決や意思決定に必要なデータを収集し、ビッグデータとして蓄積します。これらのデータは企業の業務システムや基幹システム、Webサーバ、IoTデバイス、外部サービス、他社ツールなどから収集するのが一般的です。

データ収集をこれから始める場合は、企業のデータドリブンの目的に応じて、データ収集のためのシステムを導入する必要があります。

②データの可視化

データを収集した後は、いきなり分析を行うのではなく、膨大なデータの中にどんな内容が含まれているのかを客観的に把握するために、情報を整理し、わかりやすく可視化する工程が必要になります。

その際、膨大な量のデータを人力で整理するのは時間的コストや人的リソースを逼迫することとなり、非効率的です。よって、Web解析ツールやBIといったツールを用いてデータを加工し、可視化します。

③データの分析

加工したデータをもとに、それぞれ解決したい問題に応じて分析・解析を行います。ここでは、順位や最大最小値といった定量的なデータにとどまらず、変化や傾向といった定性的なデータも導き出すのがポイント。結果をもとに、解決すべき課題に対する仮説を立て、施策を打ち出します。

膨大な量の情報を持つビッグデータの分析作業には、データサイエンティストやデータアナリストなどの専門家のスキルやノウハウが必須。これらの職種はIPA「DX推進に向けた企業とIT人材の実態調査」において、企業がDX推進を実現するために必要な「DX人材」としても紹介されています。

④実行

分析フェーズで決定した施策結果を実行に移します。ここでようやく、ビッグデータの分析によって得られたデータをマーケティングや経営に活用することが可能となります。また、施策を行った後に効果測定を実施し、細かなサイクルでPDCAを回すことにより、効果的な改善を行うことができます。

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データドリブンを支援するツール

データドリブンを支援するツールを紹介

データドリブンを支援するツールを紹介

データドリブンを導入するにあたって、ツールの活用は必要不可欠。データドリブンを支援する代表的なツールを紹介します。

★データドリブンを支援するツール

ツール 役割
BI
ビジネスインテリジェンス
企業に蓄積されたビッグデータを分析・可視化するソフトウェア。レポーティング、データマイニング、シミュレーションといった機能を備えており、データドリブンを導入する上で最も重要なツールのひとつです。
CDP
カスタマーデータプラットフォーム
顧客データの収集・集約・蓄積を担うツール。
CRM
カスタマーリレーションシップマネジメント
顧客のパーソナルデータや、購買履歴やクレームなどの情報を管理し、分析を行うツール。プライオリティの高い顧客を優先し、関係を維持するための施策を行うために用いられます。
DMP
データマネジメントプラットフォーム
顧客データや、ユーザーのインターネット上のログなどのデータから、顧客の興味関心や嗜好をリアルタイムで分析できるプラットフォーム。マーケティングで活用されているケースが多くあります。
MA
マーケティングオートメーション
獲得したリード(潜在顧客)の情報を管理し、ダイレクトメールやSNS、ウェブサイトによるマーケティング活動の実行フローを自動で行うツール。
Web解析ツール 自社のWebサイトの検索順位やPV・UU数などのアクセス状況や、サイト上でのユーザーの行動を可視化してくれるツール。自社サイトやLPにおける広告や宣伝の効果測定に用いられます。
SFA
セールスフォースオートメーション
顧客情報や営業プロセス、営業の進捗状況をデータとして蓄積し共有できる業務支援システム。

モンスターラボのデータドリブン導入事例

様々な企業がデータドリブンの重要性を理解している一方で、実際にデータドリブンを十分に活用できている企業は多くないのが現状。データドリブンの活用には、データ収集の基盤が必須。すでにデータを収集している場合も、データを使えるように加工していく必要があります。

モンスターラボでは、各企業のデータ収集状況に応じたデータドリブンの導入事例があります。ここでは、事例をもとにデータドリブンの導入・活用について紹介しています。

➡︎AIなど最新テクノロジーを用いたデジタルプロダクト開発事例集

AIの導入でデータドリブンを促進した事例/ユニメイト

AIの導入がデータドリブンにつながった事例

AIの導入がデータドリブンにつながった事例

ユニメイト社のレンタルユニフォーム事業で活用されている『AI×R Tailor(エアテイラー)』は、AI画像認識を活用し、撮影した画像から適切なユニフォームのサイズを導き出すサービス

同社が課題に感じていたのは、自己申告や手作業によるサイズ集計時にヒューマンエラーによるサイズ違いが頻発し(最大実績で返品率40%超)、返品や交換に多大な労力とコストが発生していたこと。

この課題に対し、AIの画像認識を活用した自動採寸アプリを開発。スマホで採寸し、マッチするサイズの服を示唆するシステムを導入することで、採寸にかかる人的リソースや返品コストの削減が可能になりました。

AI活用により、誤採寸による手間や運送コストのが削減

AI活用により、誤採寸による手間や運送コストのが削減

AI活用により、誤採寸による手間や運送コストの削減につながっただけでなく、コロナ禍の影響で手作業による採寸ができていない現場からの問い合わせがあったりと、新たなニーズの発掘にもつながっています。

★詳しくはこちら:
ユニメイト|AIの画像認識を活用した自動採寸アプリ

スモールスタートでデータを取得する仕組みから作る/アイビー化粧品

化粧品、美容補助商品、化粧雑貨品等を製造・販売するアイビー化粧品は、AIによる画像認識を活用した肌解析システムをモンスターラボとともに開発中。

この開発プロジェクトの特徴は、データがない状況からのスモールスタートである点。初期投資のコストを抑え、投入までの時間を短縮するスモールスタートで開発を進め、いち早くデータを集めるループを回すことで、データを育てながら開発を進めるという手法が用いられています。

必要なデータ収集を行いつつ、徐々に精度を高めていく“データを育てる”という考え方を軸に、データドリブンなサービスを生み出すことができます。

★詳しくはこちら:アイビー化粧品IR情報

まとめ:データドリブンはデータの蓄積がなくても導入できる

データドリブンについて解説してきましたが、いかがでしたでしょうか?

データドリブンは、データを収集・分析し、ビジネス上のさまざまな課題に対して判断・意思決定を行うこと。マーケティングや経営、プロダクト開発など様々な領域において注目を集めています。

様々な企業がデータドリブンの重要性を理解している一方で、実際にデータドリブンを十分に活用できている企業は多くないのが現状。

データドリブンを活用するには、データ収集・蓄積の基盤が必須。すでにデータを収集している場合も、データを使えるように加工していく必要があります。しかし、自社にデータの蓄積がないからといってデータドリブンを導入できないわけではありません

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モンスターラボには、各企業のデータ収集状況に応じたデータドリブンの導入実績があります。企画・設計・デザイン・開発・運用の各段階から企業の課題解決をサポート。ご相談・お困りごとがございましたら、下記のボタンからお気軽にお問い合わせください。

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記事の作成者・監修者

平田 大祐(株式会社モンスターラボ 執行役員 CTO APAC)

2004年IBMグループに入社し、IBM ITスペシャリストとしてシステム開発に従事。 2009年からベンチャー企業にて受託開発、コンテナ型無人データセンターの管理システム、ドローン開発などソフトウェアからハードウェア開発まで幅広く関わる。チーフテクノロジストとして2015年にモンスターラボへ入社し、2018年4月より最高技術責任者であるCTOに就任。 プロフィールはこちら