データドリブンの活用方法
IT企業や外資系企業ではデータドリブンという用語をよく使用します。一般企業においても使用頻度が高まっていますが、はっきりと意味が分からないまま使用している人も多いです。データドリブンとは、データ分析に基づき企画立案などに活用する方法論の一つになります。データドリブンはマーケティングの根拠となるため注目が集まっているのが特徴です。データドリブンの特徴や実践ステップなどを解説します。
データドリブンは、収集したデータを基にしてアクションを起こすことを指します。ネットの普及に伴い、顧客の行動やニーズといった有益な情報が容易に収集できるようになりました。しかし、その反面、収集したデータ量が膨大となるため、データを処理できずに十分に活用できないといったケースも見られます。ただ情報を集めるだけで終わるのではなく、集めた情報をデータとして分析し業務に活かすことが重要です。そのためには収集したデータの可視化が必要になります。データを可視化することによって適切に分析することが可能になり、効果的なアクションを起こすことが期待できるのです。
集めた情報を業務に活かすというと、ごく当たり前の方法だと感じる人も多くいます。データドリブンは正確には、ただデータをもとにアクションするだけではなく、より顧客一人一人のニーズに対応したアクションを起こすことです。ネットショッピングが広まるにつれ顧客の行動も変化し、実店舗での購入が主流であった時よりも複雑になりました。顧客は実店舗とネットショップを使い分けるなど、より利便性の高いサービスを求めています。複雑化する顧客の行動やニーズに対応して利益を得るためには、データ収集と分析がより重要となりデータドリブンに対する関心が高まっているのです。
データドリブンにおいて顧客に対するアクションの根拠となるものは可視化されたデータです。ビジネス上の経験や勘などは使用しないため、客観的で適切な判断ができるのがデータドリブンのメリットになります。
データドリブンを実践する場合には、収集・可視化・分析・実行の4つのステップが必要です。
#収集
データドリブンの最初のステップは情報収集です。無作為にデータを集めてしまうとデータ量が多すぎますし、必要ない情報も混在することになります。そうなると時間と手間が余計にかかりロスになるため、目的に応じて収集するデータをある程度絞ることがポイントです。データ収集を行う際には、事前にゴールを設定しておくと収集がしやすくなります。データを何に活用するのかという目的を明確にしておくことによって、無駄な情報を省き効率を上げることが可能です。またデータ収集に適した環境を整えておくことも効率アップにつながります。データの管理を一元的に行える環境に整備しておくことが理想です。
#可視化
二つ目のステップではデータの可視化、収集データを目で見える形にします。データを可視化するためには、集めた情報を分類し整理していくことが必要です。収集したデータには多くの情報が混在しているため、必要な情報を抽出する作業も行います。次のステップのためにも、データの可視化は丁寧に行うことが肝心です。データを分類し中執するためには多くの労力を必要とします。データ可視化を円滑に行うには、BIツールやWeb解析ツールを使用するのが便利です。
データ収集のための環境やシステムを整備しても、可視化のための環境が不十分ではデータドリブンはスムーズに進みません。データ収集から可視化までを包括できる仕組みを構築することが最適です。
#分析
三つ目のステップでは、可視化したデータを分析します。すでに前のステップでデータは整理・抽出されているので、データ分析を効率よく行うことが可能です。データを基に企業の目標売上や目標成約数などを達成するための対策を模索していきます。データ分析には多くの知識やスキルが必要になるのが特徴です。ビジネスの知識やマーケティングの知識はもちろんですが、論理的に思考を行うロジカルシンキングのスキルも求められます。特に企業の抱えている課題や目標などを客観的に分析するためにもロジカルシンキングは重要です。加えてデータを分析する能力と統計学の知識も必要になります。
自社のビジネスや現状などを把握してることもポイントです。このようにデータを分析する際には知識とスキルが必要になりますが、これらの知識やスキルを持っている人材をデータサイエンティスト、またはデータアナリストといいます。データドリブンを実践するためには、データサイエンティストといった人材を確保することも重要です。人材のスキルによって最適な解決策を考案したり判断したりしなくてはならないため、機械を頼ることができません。データ分析を成功させるためには優秀な人材が必須です。
#実行
最後にデータ分析によって導き出した対策や計画などを、実行に移します。データドリブンはアクションを起こすまでが一つの流れです。アクションを起こす場合には、いつ・どこで・だれが・どのようにアクションを起こすのかという明確なアクションプランを立てるのが望ましいです。
データドリブンはマーケティングにおいて最適な方法論として注目されています。データドリブンをマーケティングで活かすためには、webページにおける訪問履歴や購買履歴などのデータを収集し分析することが一般的です。その際に、見込み客や見込み度数なども考慮し把握することがポイントになります。データを最大限に活用することがデータドリブンでは重要です。さらに実行しただけで終わるのではなく、その後も検証や改善を繰り返すことで、より成果を上げることにつながります。計画・実行・評価・改善のサイクルをPDCAと言いますが、このPDCAを回すシステムを構築し、常にデータに基づいた分析とアクションを行うことがベストです。
データドリブンはデータに基づいて、様々な判断をしたりアクションを起こすことを指します。顧客の行動やニーズが複雑化していく中でデータドリブンの重要性が高まっているのが特徴です。データドリブンはデータの収集・可視化・分析・実行という4つのステップにそって実行することができます。特にデータ分析には人の知識やスキルが必要となるのがポイントです。