データドリブンとは、データの分析によってビジネスの意思決定を行う考え方です。データドリブンは、経験や勘だけではなく、事実に基づいた判断をすることで、ビジネスの効率化や成果向上につながります。

この記事では、データドリブンの目的やメリット、実現するためのプロセスやツールについて解説します。

データドリブンの目的

データドリブンの目的は、ビジネスにおける問題解決や改善策の提案を、データに基づいて行うことです。データドリブンでは、以下のようなステップを踏みます。

• ビジネスの目標や課題を明確にする
• 目標や課題に関連するデータを収集する
• データを分析し、インサイトや仮説を導き出す
• 仮説を検証し、最適なアクションプランを立てる
• アクションプランを実行し、効果を測定する
• 効果測定の結果をもとに、改善点や次のアクションプランを考える

このように、データドリブンでは、PDCAサイクル（Plan, Do, Check, Act）を回すことで、ビジネスの最適化を図ります。

データドリブンのメリット

データドリブンには、以下のようなメリットがあります。

• 経験や勘に根拠を与え再現性が生まれる
• データからボトルネックや問題点を特定できる
• データからパーソナライズされたマーケティングやサービスが提供できる
• データから効果測定ができるため、ROI（投資対効果）がわかりやすい

経験や勘に根拠を与え再現性が生まれる

経験や勘は個人の能力に依存する要素であり、どうしても再現性が低くなってしまうリスクがあります。

しかし、経験や勘がデータの観点から裏づけられれば、担当者が変更したとしてもデータをもとに同様のロジックで意思決定できるようになります。データドリブンを実践することは、業務の属人化を防ぐことにつながります。

データからボトルネックや問題点を特定できる

ビジネスにおいては、思わぬところにボトルネックが潜んでいることがあります。一見してボトルネックがどこにあるかわからない場合、それを見つけ出して解決に導くには、どうしても時間がかかってしまいます。

しかし、データを収集して分析することができれば、思わぬところに潜んでいたボトルネックを早期に発見することができるのです。

データからパーソナライズされたマーケティングやサービスが提供できる

消費者のニーズが多様化している現在では、できるだけ一人ひとりに最適化された商品やサービスを提供することが、他社との差別化につながります。

消費者に関するさまざまなデータを収集し、それらのデータをマーケティングや商品開発に活かすことで、よりパーソナライズされたサービスが可能になるのです。

データから効果測定ができるため、ROI（投資対効果）がわかりやすい

ROIとは、投資した資金に対してどれだけの利益が得られたかを示す指標です。データドリブンでは、事前に目標やKPI（重要業績評価指標）を設定し、データを収集・分析して、実際に達成された結果を評価します。これにより、投資したコストと得られた効果の関係を明確にすることができます。

例えば、マーケティングの分野では、データドリブンな手法を用いることで、広告の配信やコンテンツの作成にかかった費用と、それによって生み出された売上やリードの数などの成果を比較することができます。

このように、データドリブンは、ROIをわかりやすくすることで、投資効率の向上や無駄の削減につながります。

データドリブンマーケティングのステップや注意点について解説した記事はこちら

データドリブンを実現するためのプロセス

データドリブンを実現するためには、以下の4つのプロセスが必要です。

1. データの収集

データドリブンを行うためには、まず必要なデータを収集する必要があります。データは、自社内にあるものだけでなく、外部からも入手できます。例えば、

• 自社内のデータ：売上データ、在庫データ、顧客情報、アクセスログなど
• 外部のデータ：市場調査データ、競合情報、SNS上の口コミなど

収集したデータは、一元管理することが望ましいです。一元管理することで、データの品質や整合性を保つことができます。また、必要なときに必要なデータにアクセスしやすくなります。一元管理するためには、DWH（Data Warehouse）やDMP（Data Management Platform）などのシステムが有効です。

2. データの可視化

次に行うべきことは、データの可視化です。可視化とは、データをグラフやチャートなどの視覚的な形にすることです。

可視化することで、データの傾向やパターンを把握しやすくなります。また、データの分析や報告にも役立ちます。可視化するためには、BI（Business Intelligence）ツールやダッシュボードツールなどが有効です。

3. データの分析

これでようやくデータの分析ができるようになりました。データの分析とは、データからインサイトや仮説を導き出すことです。

インサイトとは、データから発見できる新たな知見や価値のことです。仮説とは、データから導かれる検証可能な主張のことです。データの分析には、統計学や機械学習などの手法が用いられます。

データ分析に必須の機械学習について詳しく知りたい方はこちら

4. データの活用

最後に、分析から導き出されたインサイトや仮説をもとに、ビジネスに活用します。例えば、

• インサイトから新たな商品やサービスのアイデアを生み出す
• 仮説から最適なマーケティング施策や価格設定を決める
• 仮説を検証するために実験やテストを行う

このように、データから得られた知見をビジネスに反映させることで、データドリブンが完成します。

データドリブンを実現するためのツール

データドリブンを実現するためには、上記のプロセスを支えるツールが必要です。ここでは、代表的なツールを紹介します。

DWH（Data Warehouse）

DWHとは、ビジネスに関連するさまざまなデータを一元管理するシステムです。DWHには、以下のようなメリットがあります。

• データの品質や整合性を保つことができる
• データのセキュリティを高めることができる
• データの分析や可視化に必要な時間を短縮することができる

DWHの例としては、Amazon RedshiftやGoogle BigQueryなどがあります。

DMP（Data Management Platform）

DMPとは、マーケティングに関連するさまざまなデータを一元管理するシステムです。DMPには、以下のようなメリットがあります。

• 顧客の属性や行動履歴などを詳細に把握することができる
• 顧客をセグメント化し、パーソナライズされた広告やコンテンツを配信することができる
• 広告効果測定やROI計算などを行うことができる

DMPの例としては、Salesforce Audience StudioやOracle Data Cloudなどがあります。

BI（Business Intelligence）ツール

BIツールとは、ビジネスに関連するさまざまなデータを分析し、可視化するツールです。BIツールには、以下のようなメリットがあります。

• データからインサイトや仮説を導き出すことができる
• データをグラフやチャートなどの視覚的な形にすることができる
• データの分析や報告を簡単に共有することができる

BIツールの例としては、TableauやPower BIなどがあります。

まとめ

• データドリブンとは、データの分析によってビジネスの意思決定を行う考え方である
• データドリブンの目的は、ビジネスにおける問題解決や改善策の提案を、データに基づいて行うことである
• データドリブンのメリットは、経験や勘に根拠を与え再現性が生まれること、データからボトルネックや問題点を特定できること、データからパーソナライズされたマーケティングやサービスが提供できること、データから効果測定ができるため、ROIがわかりやすいことである
• データドリブンを実現するためのプロセスは、データの収集、データの可視化、データの分析、データの活用の4つである
• データドリブンを実現するためのツールは、DWHやDMPなどのデータ管理システム、TableauやPower BIなどのBIツールなどである