データドリブン経営とは？方法やメリット・デメリットについて詳しく解説
データは現代ビジネスの新たな生命線とも言える存在となりました。そして今、多くの企業がその新しい風潮に乗ってデータドリブン経営を目指し始めています。
データドリブン経営の具体的な方法やメリット・デメリットをきちんと把握しておくことは、その取り組みを成功させるために不可欠です。
そこで本記事では、データドリブン経営の概念とその運用方法、さらには導入することで得られるメリットと注意すべきデメリットについて詳しく解説します。これからの戦略を考える際の参考に、ぜひ最後までお読みください。
目次
データドリブン経営とは
「データドリブン」は、「データ」をもとにして行動を起こすことを示す表現で、ここではビジネス上の意思決定を行う際に用いられる方法を指します。
データドリブン経営は、直観や経験に頼るのではなく、具体的な事実や数値、つまり「データ」を基にして戦略的な決定を下す経営手法のことを言います。
データドリブン経営の鍵となるのは、企業が取得可能な様々なデータ、例えば過去の成果や市場の動き、顧客の行動などの情報を適切に解析・活用することで、冷静かつ客観的な裁量が可能となります。
データドリブン経営とDXとは
DXとは「Digital Transformation」のことで、企業がデジタル技術を有効利用し業務過程やビジネスモデルを刷新し、新たな付加価値を生み出す試みを示します。
急速にデジタル化が進む現今の経営環境では、データドリブン経営とDXとは密接な結びつきを持っています。
データドリブン経営は、具体的で適宜な決定やビジネス機会の探求で情報提供する役割であるとデータを評価します。データドリブン経営の対策を進行するには、ITツールを用いて収集したデータの適切な解析が必要となります。
そのため、情報をデジタル化し、データを効率的に分析できる環境を整備することが必須です。
そして、DXはそのようなデータを効果的に活用しビジネスを最適化し、さらには新たなビジネスモデル生成を行います。
データドリブン経営とDXは、企業が競争力を保持し、成長を持続させるために重要な要素となります。
データドリブン経営への取り組みは、「業務のデジタル化・プラットフォームのデジタル化」といったDX推進に重要なプロセスにも関連しています。データドリブン経営へのアプローチは自社のDX推進にも寄与することでしょう。
データドリブン経営が注目されている理由とは
近年、データドリブン経営が評価されている背景には何があるのでしょうか。答えは二つあります。
一つ目の理由はIT技術の著しい発展です。これにより大量の情報を短時間で処理が可能となり、これまで以上に精緻な分析や意思決定が可能となりました。
二つ目はデータドリブン経営の客観性にあります。経験や勘を頼りにする伝統的な経営手法と比べ、データに基づいた方針決定はより客観的であり、その結果、企業は冷静かつ確実な経営を行う事ができます。
データに基づく経営が一層重要になる背景には消費者ニーズの細分化や消費者行動の変化があります。
絶えず変化する消費状況の中で、企業各自が最適な経営戦略を導き出すためには、客観的なデータ分析が欠かせません。
また、IoT技術の進歩により、ウェブ上だけでなく現実の店舗でも客の行動をデータ化できるようになりました。これにより、オンラインとオフライン、両方における顧客接点の最適化に利用できます。
データドリブン経営のメリットとは
データドリブン経営の主なメリットを見ていきましょう。
商品開発やサービス改善
商品開発の場でデータドリブン経営を適用すると、市場調査のデータや顧客のデータ等を起点に、市場の本当のニーズにピッタリ合った商品の開発が可能となります。
それと同時に、サービスの改善においても、顧客満足度や利用状況に関するデータを分析することで、顧客が抱える問題を早めに特定し、解決するチャンスが増えます。
データに基づいて戦略を構築することで、結果を可視化するのが容易になり、改善策の有効性を量的に評価することが可能になります。
迅速な意思決定が可能
データが提示する真実は、経験や直感で得られない詳細な情報を補い、精密な意思決定を可能にします。
ビッグデータを利用すれば、マーケットの動向や消費者の行動を対して迅速に対応することが可能となります。変化が激しい現代の市場において、企業の競争力を向上させる強力な手段となり得ます。
データに基づく意思決定はその結果の分析も容易にします。
失敗に至った原因や成功をもたらした要素をデータから見つけ出し、それを再現することが可能です。このため、データドリブン経営は経営者にとって魅力的な戦略となります。
強みや課題の発見
様々な情報を収集・分析することで、企業内部で見過ごされていた部分や新たな視点を見つけるチャンスも増えます。
商品の消費者の好みの傾向の変化、市場の動き、競合企業の活動など、事業に深く影響を及ぼすような要素も前もって掴んで、適応的な動きが可能になるのです。
データドリブン経営を進めるには、まず必要な情報の収集とその分析技術が必要不可欠です。どのデータをどう活かしてビジネスを成長させるかという戦略的思考も求められます。
情報が足りていない場合やその解釈が難しい場面でもあります。
生産性向上や収益率の改善
データドリブン経営を支えるデジタル技術の進展により、例えばテレワークなどのオンライン業務が現実のものとなり、作業場所にとらわれずに高い作業効率を実現することが可能になります。
データを一元管理することで、きめ細やかなビジネス判断を下すための情報を掌握することが容易になります。
このような統合されたデータシステムは、それまでアナログ作業として負担だった業務の一部を自動化・効率化し、作業コストの大幅な削減をもたらします。
データドリブン経営のデメリット・注意点とは
データドリブン経営のデメリットとして以下の点が考えられます。
人材の確保が必要
データドリブン経営を実現するためにはデータ分析のプロフェッショナルが欠かせません。データを適切に解読し、ビジネスの可能性や問題点を明瞭にするためには、高い専門性と実践経験が必要となるのです。
しかしながら、こうした人材を見つけることは困難であるというのが現状です。
彼らの待遇は一般的に高価で、またその専門知識を持つ人材が決して多くはないため、採用は難航します。さらに、自社で育成しようとすると大量の時間と費用が必要となります。
蓄積データが必要
データドリブン経営のスタートラインは、まず必要なデータを沢山集めること。この情報の収集は時間と経費を掛ける必要があり、それらが不足している企業では重荷となる可能性があります。
そして、集めるデータが適切でなければ、間違った結論を導き出す為、間違った経営判断をする危険性があります。
過去の情報に基づいて未来を予測するので、新規性や創造性をおろそかにしやすいという欠点も存在します。歴史に存在しない新規な挑戦や変化に対応するのが難しくなる可能性もあります。
コストがかかる
データドリブン経営を行うにはかなりのコストが伴います。
データの管理・解析のためのシステム構築、専門スタッフの雇用、研修といった初期投資だけでなく、維持費も含めた費用が増加します。
さらに、事業運営や社員研修の整備が不十分だと、大規模な投資を行ったとしても十分な結果を得られない可能性があります。
データドリブン経営を行うにあたり、企業内部の情報だけでなく外部情報も必要なデータとなります。これらのデータの効率的な取得・集計・解析というプロセスには時間と労力が必要となります。
セキュリティ・プライバシーへの配慮が必要
ハイスペックなデータ管理システムが欠かせないデータドリブン経営は、極度のセキュリティー対策が求められます。企業の重要情報が漏洩すれば、企業の成績、価値、また企業そのものの存続が危険に晒されてしまいます。
顧客のプライバシー保護も欠かせません。顧客からの情報収集には極度の配慮が必要で、無許可の情報収集や不適切な利用は法的な問題に結びつくだけでなく、企業の信頼性を大きく落とす可能性があります。
データドリブン経営の実現方法とは
データドリブン経営を行う流れは次の通りです。
環境整備
データドリブン経営を推進するためには、データ管理のインフラを整備する必要があります。企業の活動から生成される多種多様なデータを一元的に管理できるシステムを導入することが求められます。例えば、経営資源を一括管理するERP（Enterprise Resources Planning）や、データを分析するBI（Business Intelligence）といったツールが活用されます。
加えて、データを保管するためのデータベースも欠かせません。なお、これらの機能を一体化して提供しているプラットフォームも存在します。
組織文化の変革も必須です。全スタッフがデータに基づく意思決定を心がけるという風土を作り上げ、データドリブンな経営を全体に広めるためには、組織全体での推進が求められます。
データの可視化
データの視覚化とは、人間が理解しやすい形、グラフや図表などに数値やテキストなどの抽象的なデータを変換すことを指します。この手法により、大量のデータを分析し解釈する能力が強化され、経営上の決定の精度も改善します。
データの視覚化を可能にするデータダッシュボードの採用は、データドリブン経営の実現への一つの道でしょう。ダッシュボードを駆使すれば、原始的なデータを実用的な情報へと変換し、ビジネスのパフォーマンスを注視し、戦略的な判断を行うことが可能になります。
データの分析と意思決定
データ分析を踏まえた知識を具体的な行動へ転換するため、意志決定プロセスの再構築も必要です。
意思決定を行う際も、従来の経験または直観に頼るのではなく、客観的なデータにより判断を下すことで、正確で効率的な結果が期待できます。そして、データの可視化や共有を推進し、全体の意思決定を一元化することにより、組織全体のデータドリブン経営の実現が可能となります。
具体的には、可視化されたデータをもとに、顧客の行動や自社の問題を分析します。
例えば、顧客の購入単価が下がっている場合、商品やサービスの品質に欠けているか、リピート購入を促進する方策に問題があるかも知れません。競合商品の価格設定からも影響を受けていることも考慮する必要があります。
課題解決に向けての仮説をデータから導き出し、その分析結果に基づいた意思決定を行います。データの分析と意思決定のサイクルを繰り返すことが、結果的な成果向上につながります。
分析ツールの導入
分析ツールを活用すると、膨大な量のデータを扱えるようになり、さらに情報を視覚化することも可能となります。一見、複雑さで理解を阻むデータも、視覚化することで分かりやすく整理され、迅速なビジネス判断を促進します。
データ活用基盤として「データウェアハウス（DWH）」や「データマネジメントプラットフォーム（DMP）」などが存在します。これらを適切に活用すれば、データドリブン経営の更なる向上が期待できます。
データドリブン経営の実現フローとは
この章では、データドリブン経営の手順をご紹介します。
優先順位・必要データの特定
データドリブン経営を実現する具体的なフローは、事業の優先課題を選定し、それに対する必要なデータを特定、収集し解析する、そして解析結果に基づいた行動計画を策定し実行する一連の流れになります。
例えば、これをECビジネスへ適用する場合を考えましょう。マーケティング活動が重要な課題となっているならば、まずはその解消に必要なデータを特定します。ここでは、顧客データや営業データ、商品データを中心に収集を検討します。
特に重視すべき顧客データの種類は、「購入単価」や「商品の閲覧履歴」「リピート率」などです。顧客の購買行動パターンを理解するための貴重な指標となります。
データ収集・蓄積
データをうまく活用し、データドリブン経営を推進するためには、まずは有効なデータを見つけ出し、それを保管することが最も大切です。なぜなら、データはまさに経営方針を導く”コンパス”の役割を果たし、その質と量が経営成果に直結するからです。
データ収集を実施するとき、重要なのは組織の目標や課題に応じてデータを選ぶことです。そうすることで、取得すべきデータがビジネスごとに異なり、販売データ、顧客情報、市場動向などを取得できます。そして、これら収集したデータを統一的に保管・管理する「データベース」を作り上げることも重要なステップになります。
データが正確であり、分析するための形式に変えられるよう「データクレンジング」を行うことも必要です。
データ分析・仮説立案
「データの分析」とは、企業が保有する大量のデータから、有益な情報をキャッチし、それを理解するための過程です。ここには、データの収集から、その整理、そして解析までが含まれています。これらの作業を通じて、業績向上や新たなビジネスチャンスへとつながる、重要な知識を掘り出します。
「仮説立案」では、データ分析から得た知識を基に、新規のビジネスストラテジーや施策を作り出します。
この段階では、データから得た情報を形にし、ビジネスの現場でどう活かすことができるかをじっくりと考えます。
これら二つのステップが相互に関連し、ビジネス全体をデータ中心に運営することが、データドリブン経営の肝心な部分です。データは、ビジネスの見直し、改革、進化を促進するための重要な道具であり、新しい世代の経営者たちは、その効果的な利用方法を学ぶべきだと言えるでしょう。
例として、ECマーケティングにおける分析を行ったとしましょう。「購入金額は減少していないが、購入回数が減少している」という分析結果から、「購入を促す機会が少ないため、購入頻度が下がっている」という仮説を立てることが可能になります。
アクションプラン設計と実行・検証
最後に、データ分析から導かれた仮説を元に「アクションプランの立案・実行・検証」を行います。
立てた仮説を検証するため、計画を実行します。例えば、ECマーケティングにおいては「購買促進の機会を創出する」ことが考えられます。新商品のレビューをメルマガで紹介する、期間限定クーポンを配布するなど、購買を促進する様々な施策を洗い出すことができます。
実施する際には、実験の結果を検証するための環境を整えることが重要です。たとえば、メルマガの開封率やサイトへのリダイレクト数、施策前後の購買頻度の変化などを確認します。
仮説に基づくアクションが、期待通りの結果をもたらしているかどうかをチェックすることが重要です。
データドリブン経営の成功事例とは
データドリブン経営の成功事例をご紹介します。
ユニバーサルスタジオジャパン
「データに基づく意思決定」を活用し、その恩恵を実感している企業として必ず名を挙げられるのが、ユニバーサルスタジオジャパン（USJ）です。この業績の裏側には、進められてきたデータドリブンな経営手法が効果を発揮しています。
具体的にデータドリブンな経営に取り組むことは困難な道のりです。USJの柿丸繁氏の言葉にあるように、社内に根づかせるための取り組みが成功したとき、その努力が報われることは間違いありません。
ワークマン
ワークマンは当初、作業服の販売で知られる企業でしたが、日常用のアパレルにも進出し、売り上げを急拡大させました。
この大きな成功の裏には、徹底したデータドリブン経営があるとされています。
ワークマンでは、データ分析を特定の専門家だけでなく、全社員が業務においてデータに基づいた意思決定ができるような環境を整えています。
この取り組みにより、業務の効率化や意思決定の最適化が組織全体で進み、高い成長を維持しています。
データドリブン経営に役立つITツールとは
データドリブン経営の役に立つツールをご紹介します。
DMP（Data Management Platform）
DMPは、企業が取り扱う各種データを統一管理し、その分析と適用を可能にするプラットフォームです。消費者の情報だけでなく、デジタル広告の効果やウェブサイトの利用動向まで、一挙に管理することが可能です。
DMPを利用すれば、大量のデータをうまく使ってマーケティング戦略を立案することができ、顧客の買い物や行動の履歴に基づいた個々に合わせた広告を配信し、効果的な販売促進を行うことができます。さらに、各種データ間の関連性を解析して顧客のニーズを予測し、新規製品やサービス開発の手がかりを得ることも可能です。
MA（Marketing Automation）
MA（Marketing Automation）は消費者の行動データの蓄積、分析からそれぞれに合ったマーケティング行動を自動的に展開する能力を持つため、有用かつ効率的にマーケティング活動を進めることができます。これにより、適切なコンテンツを最適なタイミングで提供することができ、これは顧客満足度の向上とセールス向上に直結します。
MAには様々な機能があり、各ビジネスに対してカスタマイズ可能です。例えば、顧客の購入履歴やサイト訪問履歴から利害関心を予測し、アラート機能などを使って自動的にEメールを配信したり、SNSやブログへの投稿をスケジュールすることも可能です。
CRM（Customer Relationship Management）
CRM（Customer Relationship Management）とは、企業と顧客との関係性を管理し、マーケティング、販売、サービス提供という各段階において顧客満足度を向上させるための考え方やツールを指します。
CRMでは、個々の顧客から得た情報を集約して管理することで、より効果的な販売戦略を実行し、満足度を高めます。
具体的には、CRMは顧客の購入履歴、関心商品、問い合わせ内容などの情報を蓄積し、それに基づいたパーソナライズされたサービスや広告を提供します。
さらに、CRMシステムを用いると、データ分析も可能になります。例えば、過去の販売データから売上のトレンドを見つけることや、顧客満足度に関連するデータから顧客の維持や忠誠心を調査することが可能です。これらの情報を基にしたサービスの改良や新たなマーケティング戦略の開発により、企業は競争力を高めることができます。
ERP（Enterprise Resources Planning）
ERP（Enterprise Resource Planning）は企業内の様々な情報－製品の売上、在庫、生産情報、財務情報、人事情報など－を一括して管理し、これらのデータ間の関連性を深く探るシステムです。
ERPを駆使することで、業務の効率化だけでなく、情報を一元的に管理することでリアルタイムな情報共有と精度の高い分析が可能になります。データベースに基づいた意思決定は、洞察力のある経営判断につながり、企業の競争力を一段と強化します。
ERPを効果的に運用し、データに基づいて経営全体を最適化することにより、データドリブン経営はその価値を十分に発揮できます。
SFA（Sales Force Automation）
ITツールの一つ「SFA（Sales Force Automation)」は、データドリブン経営を成功に導く手助けとなる強力なシステムです。このツールは、どの企業の販売管理部門でも欠かせない存在と言えます。
「SFA」は、「営業支援システム」の一種であり、各種営業活動の自動化・体系化を実現します。顧客情報の一元化、見込み客の追跡、売上結果の分析と最適化など、多岐に渡る営業業務の生産性向上を可能にします。
社内で利用されるデータをリアルタイムで管理・分析することで、意思決定を迅速かつ精緻に行うことができます。この結果、戦略を立てる際の客観性が高まり、データに基づいた意思決定が可能となるのです。
また、SFAの利用により、営業部門だけでなく組織全体の生産性向上にも寄与します。各種営業活動をデジタル化し、データベース上で分析可能な状態にすることで、改善点の特定や改革の進行が容易になるのです。
データドリブン経営の有効性を追求する上で、SFAはその実現に不可欠なツールです。
まとめ
データドリブン経営は、データを基にした意思決定を行う経営手法で、顧客理解の精緻化やビジネス改善等のメリットがあります。ただし、適切なデータ分析スキル、倫理的配慮が必要なデメリットも把握しておくべきです。この記事がデータドリブン経営に関する理解を深め、戦略策定の一助となることを願います。
よくある質問
データドリブンとは？
データドリブン（Data Driven）とは、売上データやマーケティングデータ、ウェブ解析データなど、情報をデータから抽出し、それに基づいて意思決定を行う手法です。
最近では、ビジネスの判断をデータに基づかせるアプローチが再び注目を浴びています。
データドリブン経営を実現するために必要なことは何ですか？
データドリブン経営を実現するには、まずデジタル化とデータ分析基盤の整備が欠かせません。
従来の情報をデジタル化し、社内でのデータ分析を円滑に行える環境を整えることが必要です。また、ITツールを活用してデータを収集し、適切に分析する能力も重要です。
データドリブン経営とDXの違いは何ですか？
データドリブン経営とDXは、共にデータを利用する概念ですが、異なるアプローチを取ります。データドリブン経営は、データを基盤として意思決定を行い、経営を導く手法です。
一方のDXは、デジタル技術を活用して組織やビジネス全体に変革をもたらすことを目指します。データドリブン経営はデータに焦点を当てた経営手法であり、DXはデジタル技術を用いた包括的な組織変革を意味します。
データドリブンアプローチとは何ですか？
データドリブンアプローチは、現実世界の情報をデジタルデータに変換し、コンピュータで処理可能な形にすることで、変換されたデータに対して特定のロジックやアルゴリズムを適用し、将来の状態を予測するアプローチです。
そのための専門用語としては、変換ロジックはしばしば「マッピング」とも呼ばれます。
