データドリブンとは？意味や導入ステップ、成功に導くツールをご紹介！

データドリブンとは、データ分析の結果をもとにビジネスの意思決定を行うことです。モノや情報があふれ、人々のニーズが多様化している現代では、データから得られる洞察を施策や戦略の立案、企業指針に活かすことがより重要になってきました。

 

ただ、比較的新しい概念のため「データドリブンにはどんなメリットがあるの？」「どのように導入すればいいの？」と思う方も多いのではないでしょうか。

 

そこで本コラムでは、データドリブンの意味やメリット・デメリット、導入ステップなどをまとめて解説していきます。

 

データドリブンとは

データドリブン（Data Driven）とは、収集したデータに基づいてビジネスの意思決定をする手法のことです。日本語では「データ駆動」と訳され、「データに駆り立てられて動くこと」といった意味を持ちます。

 

いままでのように経験や長年の勘に頼るのではなく、日々生成されるビッグデータを分析して経営やマーケティングに活用します。

 

一見、「IT化とどう違うの？」と感じる方も多いかもしれませんが、データドリブンはデータに基づいた仮説を立てることで、高い精度の意思決定が可能になるため、多くの企業が重要視しています。競争力を磨いていくうえで、不可欠な手法といえるでしょう。

データドリブン経営

データをもとに、企業の戦略や施策方針を決定する経営方法を「データドリブン経営」といいます。経営者などの主観を含めず、客観的な視点で意思決定できるため、より顧客のニーズに合った精度の高い戦略が打ち出せます。

データドリブンマーケティング

データドリブンマーケティングとは、売上やユーザーの行動履歴などデータを重視したマーケティング活動です。データを根拠にしたマーケティング施策は、上層部をはじめとした関係者の理解が得やすく、成果にもつながりやすいなどさまざまなメリットがあります。

 

関連記事

データドリブンマーケティングとは？よくある失敗や課題

データドリブンが重要視されている理由

では、なぜデータドリブンが注目されているのでしょうか。その背景についてご説明します。

日本企業のDX推進

近年、テクノロジーの進化や市場のグローバル化で、企業ではDX（デジタルトランスフォーメーション）化が急務とされています。DXとは、デジタル技術を活用して自社の競争力を高め、ビジネスを変革していくことです。従来のアナログからデジタルへと移行して、企業の競争優位性を向上していきます。

 

このDX化の中心となるのが、データドリブンへの取り組みです。社内のシステムを構築し、データの集約、分析、ツールの導入などを推進することで、DXによる変革も加速します。このように、データドリブンとDX推進は密接な関係にあり、多くの企業が注力するようになりました。

購買モデルの多様化

従来の消費者は、店舗に足を運んで商品を購入していましたが、いまではオンライン上でショッピングを楽しむ顧客が増えています。直接、店舗で顧客と対話をすれば、何を目的に来店しているのか、経験からある程度予測できるかもしれません。しかしいまは、市場変動が早いこともあり、勘や経験だけを頼りにするのが難しくなっています。

 

また、消費者は事前にSNSや口コミで、商品を調べてから購入するなど、購買モデルは年々多様化しています。
データドリブンは、データ分析で市場をリアルタイムに可視化でき、顧客ニーズを把握することが可能です。そのため、顧客満足度の高いサービス提供への活用が期待されています。

デジタルマーケティングの普及

デジタルマーケティングの発展により、企業ではデータを活用して施策を考えたり、課題を明確にしたり、費用対効果の高い戦略につなげられるようになりました。

 

たとえば、かつてアンケートやコールセンターで集めていた顧客の声は、SNSやレビューサイトで確認できます。「自社サイトにどのくらいのユーザーが訪れているか」ということもデジタルツールを使えば簡単に把握可能です。データから改善点を見つけたり、確度の高いホットリードを抽出してアプローチすることもできます。

 

このようにデータ収集の技術が向上したことも、データドリブンをビジネスに活かしていく考えにつながっています。

AIによるデータ分析の進歩

AIによるデータ分析が身近になったことも、データドリブンが注目されている理由のひとつです。AIシステムを活用すれば、短時間で高精度のデータ分析が可能になり、業務の効率化や生産性の向上が期待できます。ビッグデータの分析も容易となり、AIの普及がデータドリブンの実現を強化しています。

 

また、AI分析で人為的ミスや人件費も削減可能です。人的負担も軽減するので、人手不足に悩む多くの企業がデータドリブンの活用を重視するようになっています。

データドリブンのメリット

データドリブンには、どのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは、3つのメリットについて解説します。

顧客ニーズを把握できる

データドリブンは大量のデータを活用して、顧客を細かく分類できるため、顧客のニーズを正確に把握し、個別のアプローチが可能となります。近年、注力されている1to1マーケティングに活用して顧客との関係を深め、満足度向上につなげることができるでしょう。

 

また、データ分析によりトレンドやニーズの変化も早期に捉えられ、顧客の新たなニーズや市場の変動へも柔軟に対応できます。顧客ニーズの把握は、企業にとって競争優位性を築くための不可欠なステップです。データを活用して顧客の期待に応え、ビジネスの成果を最大化しましょう。

意思決定の精度が高まる

データドリブンを活用すれば、勘や経験に頼るのではなく、データに基づいた客観的な判断ができます。そのため意思決定の精度が高まり、そのスピードも向上します。経験やノウハウがなければ、周囲を納得させられなかった場面でも、データドリブンなら数値的な根拠があるため理解してもらいやすくなるでしょう。

 

グローバル化が進み、経営層はスピーディな意思決定を求められています。いままでは長年の経験をもとに経営判断をする場面が多くみられましたが、経験が浅くてもデータを利用すれば素早い判断が可能になります。

課題を発見しやすい

ボトルネックがどこにあるのかを発見するのには時間がかかりますが、データドリブンを実践すれば、取得したデータから課題を浮き彫りにできます。
データに基づいた分析で、隠れていた課題を見つけられる可能性も高まります。予測分析を活用すれば、将来のボトルネックを予測し、事前に対策を講じることも可能です。

データドリブンのデメリット

一方、データドリブンのデメリットとしては以下の3つが挙げられます。

データを扱うスキルが求められる

データが集約できても、それを読み込み、分析できなければ宝の持ち腐れです。データドリブンでは膨大なデータを扱うため、蓄積・分析・可視化などデータを扱う高いスキルが求められます。また、分析した結果を施策に反映させるため、データ分析に強い人材も必要です。

 

しかし最近は、デジタル人材の不足が問題視されているため、確保するのは難しい状況です。社員の育成や外部への業務委託も検討しておくとよいでしょう。

インフラ整備のコストがかかる

データドリブンをはじめるには、データ収集・分析をするためのシステムやツールの整備が必須です。サーバーやデータベースの導入、保守、アップデートなどにかかるコストは、予算に影響を与える可能性があるので、事前に見積もっておきましょう。

 

クラウドベースのツールなら初期費用を抑えつつ、機能を柔軟に拡張できます。データドリブンのメリットを最大限に引き出すためには、コスト面にも注意を払いつつ、戦略的かつ効果的なデータインフラの整備を行うことが重要です。

データ活用までに時間がかかる

データドリブンの活用には、十分なデータ収集と整理をするための時間やリソースが必要です。既存のデータインフラを整備し、データの品質向上を推進するには、組織全体でのデータの一貫性を確保するための計画と実装が重要になります。データに基づく意思決定を浸透させるには、データの価値を理解するための社内教育やコミュニケーションの改善が欠かせません。

 

このようにデータドリブンは、成果を実感するまでに時間がかかります。ただし、適切なステップを踏み、継続的な取り組みを行うことで成功体験が積み重なり、データドリブンの組織づくりが実現するでしょう。

データドリブンで成果を出すための基本の4ステップ

データドリブンを成功させるには、以下の4ステップを実践し、継続的に進めることが重要です。

ステップ1：データの収集

まずはデータを収集する仕組みづくりからはじめます。ただし、データにはさまざまな種類があり、すべてを収集するのは現実的ではありません。どの領域でデータドリブンを導入するのかを、事前に決めることが大切です。データを活用して何を達成したいのか、何を目的にするのかを明確にします。

 

たとえば、データドリブンをWebマーケティングに活用する場合は、ダウンロード数やCV（コンバージョン）数を集めるなど、サイトから商談化、売上へとつながるデータを集約します。収集するデータが決まったら、業務システムやデータ管理ツールなどを活用して情報を蓄積していきましょう。

ステップ2：データの可視化

データを集めたら、分析するために可視化します。種類ごとに分類して、わかりやすく表やグラフにしましょう。Excelなどを活用して手作業でも行えますが、ビッグデータになればなるほど整理には膨大な時間がかかります。人為的ミスを防ぐためにもサポートしてくれるデジタルツールの導入がおすすめです。

ステップ3：データ分析

可視化したデータを目的に合わせて分析します。最大値や最小値、平均値など数値的な分析はもちろん、データからわかる傾向や変化なども分析できれば、新たな戦略の発見につながります。

 

データの分析は、マーケティングスキルの高い「プロジェクトマネージャー」や「データサイエンティスト」と呼ばれるデータ分析に強い人材が行えると理想的です。人材が不足し、分析が思うように進まないときは、Web解析ツールなどを利用したり、外部のコンサルティングを受けたりする方法もあります。

ステップ4：アクションプランの計画・実行

分析が完了したら、具体的なアクションプランに落とし込みます。施策は、すぐに実行できるものもありますが、Web広告の出稿などコストがかかるものもあります。費用対効果を考慮しながら施策を選定し、経営改善につながるプランを実行しましょう。成果が出ない場合は、PDCAサイクルをまわしながら改善を図ります。

データドリブンを成功させるための注意点

データドリブンで成果を出すためには以下のポイントに注意しましょう。

デジタル人材の確保

先述したとおり、効果的なデータドリブンを実現するためには、データ分析・処理ができる人材が必要です。せっかくデータを集めても、活用できなければ意味がありません。データを読み込んで分析したり、わかりやすくデータをまとめたり、データを扱うスキルが求められます。

 

データドリブンの概念が経営層に浸透していない場合は、分析結果をわかりやすく説明できるビジネス全般への理解も重要になります。人材が確保できない場合は、ツールの導入や社員の育成、外部からのリクルートなどの環境づくりを行いましょう。

部署間の連携

社内の連携が取れていないとデータ分析ができる人材をそろえたとしても、管理不十分で成果が得られないかもしれません。テクノロジーの急速な普及に伴い、段階的にツールを増やしていった結果、データが分散してしまっているケースもあります。その場合、状況把握や準備をするだけで手間がかかり、分析する前に挫折してしまう可能性があります。

 

スムーズなデータ分析を進めるためにも部署間で協力し合い、データを一元管理することが不可欠です。また、経営層がデータドリブンを理解していないと、アクションプランが実行できないので、企業全体のデジタル化も同時に推進していきましょう。

目的と費用対効果からツールを選定

ツールを選定する際は、達成したい目的を洗い出し、その上で費用対効果を確認してから選定しましょう。

 

現在、多くのビジネスツールが登場していますが、一般的には利用人数や機能などによって料金が変動します。必要な機能がそろっているかを確認し、選定したツールが投資に見合う価値を提供してくれるか、長期的な視点での費用対効果を重視します。
はじめてデータドリブンを実施する場合は、安価なツールからスタートして、データ運用に慣れることからはじめてもよいでしょう。

データドリブンに役立つデジタルツール

ここからは、データドリブンをサポートしてくれるデジタルツールをご紹介します。

DMP（データマネジメントプラットフォーム）

DMP（Data Management Platform）とは、Web上の行動履歴やSNSデータ、自社の顧客情報、購買履歴など多種多様なデータを一元管理できるツールです。データを収集して整理、解析し、ターゲティングや広告の最適化に活用できます。

 

DMPは、主に第三者が集めた「3rd party データ」といった行動データが収集できる「オープンDMP」と、自社データと外部データを一元管理できる「クローズDMP」の2つに分けられます。これらのデータをマーケティングツールと連携すれば、顧客のニーズに合わせた1to1マーケティングが実現可能です。

MA（マーケティングオートメーション）ツール

MA（マーケティングオートメーション）とは、見込み顧客を獲得してから、育成し、商談化するまでのマーケティング活動を自動化することです。そのプロセスをサポートするのがMAツールです。

 

たとえば、見込み客の検討段階がわからないままでは、的外れなタイミングでアプローチをしてしまうかもしれません。MAツールで行動ログに合わせた情報を提供すれば、機会を逃さずに購買意欲が高められます。

 

MAツールの利用で、「顧客情報のリスト化」「セグメントメール」「ホットリードの抽出」など一連のリード育成ステップが自動で進められ、マーケティングや営業活動の効率化、生産性の向上が実現します。

 

 

関連記事

マーケティングオートメーション（MA）ツールとは？基礎知識や活用手法、選定方法などをまとめて解説

SFA（セールスフォースオートメーション）

SFA（Sales Force Automation）とは、営業活動を効率化し、生産性を向上させるためのシステムのことで、日本語では「営業支援システム」と訳されます。SFAシステムには、顧客管理、商談管理、活動管理、レポート作成などさまざまな機能が搭載されており、導入することにより営業プロセスの自動化、管理、最適化が実現可能です。

 

営業に関するすべての情報を一元管理できるので、情報の抜け漏れを防いで迅速な意思決定が行えるようになります。

 

関連記事

SFAとは？簡単に解説！SFAの一覧もご紹介

CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント）

CRM（Customer Relationship Management）とは、日本語で「顧客関係管理」と訳され、顧客情報や行動履歴などを管理して、顧客との関係を強化する戦略やシステムのことを指します。

 

CRMツールを導入すれば、顧客のニーズや行動をより深く理解でき、効果的なマーケティング戦略が立てられます。CRMに蓄積された顧客の購買履歴や嗜好など、詳細な情報をもとに個別のコミュニケーションを取ることで、顧客との信頼関係を構築でき、顧客満足度を高められるでしょう。

 

関連記事

CRMとは？なんの略？基本機能からツールの比較まで徹底解説

アクセス解析ツール

アクセス解析ツールは、Webサイトのアクセス数や流入経路、滞在時間などユーザーの行動に関するデータを収集・分析できます。ツールを活用することで、訪問者の傾向やニーズがわかり、生産性が高いのはどのコンテンツか、どのページを改善すべきかなどユーザー体験向上のヒントが手に入ります。

 

また、アクセス解析をすることで、オーガニック検索（自然検索）が多いのか、広告からの流入が増えたのか、ユーザーの流れがリアルタイムで追跡可能です。SEOを強化したい場合も、キーワードがどのように影響しているのかわかるため、改善点を見つけられます。

BI （ビジネスインテリジェンス）ツール

BI（Business Intelligence）ツールとは蓄積したデータを集約し、可視化、分析するツールです。顧客情報や経営数値など、社内に分散したデータをまとめて意思決定や課題解決を支援してくれます。

 

代表的な機能は、「レポーティング」「OLAP分析」「データマイニング」「プランニング」の4つです。レポーティングでは、収集したデータをグラフや表などでわかりやすく表示。会議資料や成果報告などのレポートとして日常的に使用できます。
OLAP（Online Analytics Processing）分析は、データをさまざまな視点から多角的に分析する機能です。同一データを複数の角度から分析して現場を把握し、課題を見つけます。

 

BIツールを活用すれば、経営層はビジネスの意思決定が早くなり、データに基づいた精度の高い戦略が打ち出せます。現場においては課題が把握しやすくなり、マーケティング立案が迅速に行えるでしょう。

 

 

まとめ

データドリブンは、企業がデータを活用し、意思決定をより合理的かつ効果的に行うアプローチです。購買パターンやニーズの多様化など、ビジネス環境が急速に変化している現代では、長年の勘に頼るのではなく、データを活用した高精度の戦略が求められています。

 

データの価値を最大限に引き出すには、ビジョンと目標を確立し、組織全体でのデータ活用に取り組む体制づくりが成功のカギとなります。ビッグデータを扱うため、デジタルツールの導入も不可欠です。ツールやAIを組み合わせることで、データの複雑さに対処し、リアルタイムでの意思決定が実現します。

 

MAツールやDMP、BIツールなどサポートしてくれるツールを上手に活用して、効率的にデータドリブンのプロセスを進めましょう。