データドリブンとは？目的や活用できるツールも紹介

データドリブンとは？目的や活用できるツールも紹介データドリブンは、ビッグデータやデータマイニング技術の成熟によりビジネスに普及しつつある考え方です。収集したデータをツールを利用して分析しビジネス上の意思決定、課題解決につなげます。論理的、客観的にデータを評価し将来のビジネスに役立つことから多くの企業が導入を始めています。

本記事では、データドリブンの考え方、求められる背景、実施への手順、実現のためのツールなどを解説します。

データドリブンとは

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おこなう考え方です。英語ではData Drivenと表記します。ドリブン（driven）とはdriveの過去分詞形で「データに突き動かされる」という意味です。

意思決定の場で重要なのは個人の経験則や勘ではなくデータです。データドリブンは、従来のプロセスよりさらにデータを重視したビジネスプロセスとして注目を集めています。

データドリブンが求められる3つの理由

データドリブンが企業に必要な理由は、以下の3つが挙げられます。

• 理由1. 世界的なデジタル化

企業だけでなく世界ではデジタル化が進展しています。電子端末の普及率が飛躍的に向上し、収集可能なデータ量も膨大になりました。データを活用した、より効率的なパフォーマンスが求められています。収集データをいかに効率的に分析し、ビジネスに活用できるかが企業の最重要課題といえるでしょう。データドリブンが推進されればアナログ作業を担っていた人件費のコストカットも可能です。商品開発にかける時間や労力も大幅に短縮できることでしょう。

• 理由2. マーケティング手法の変化

商品やサービスを購入する際に口コミを参考にするケースが増えています。顧客をセグメントせずにおこなう従来のマスマーケティングの手法のみでは、成果を出すことが難しくなってきています。そこで顧客の特徴や行動パターンなど、詳細なデータを集めて施策・実行に移るデータドリブンが有効とされているのです。

• 理由3. 働き方改革

データの活用や分析をオートメーション化することは社員の労働時間の短縮につながり、働きやすい職場環境の実現につながります。限られたリソースで最大限の結果を求めるうえでもデータドリブンは効果を発揮するものなのです。

データドリブンの具体的な手順

データドリブンの実現の過程は複数のステップに分けることができます。

データを収集する

データドリブンになくてはならないものが「データ」です。まずは社内のあらゆるデータをデジタルで収集し、一元管理する体制が必要です。具体的にはツールを介した各種データの収集と一元管理が求められます。

SalesforceのCRM・SFAである「Sales Cloud」は、顧客情報や注文状況、業務の進捗などあらゆるデータをクラウド上で管理できます。デジタル化による業務効率の改善と同時に、データの収集も実現可能です。

なお、集めるべきデータとして代表的なものは以下の通りです。

• 売上
• 売買履歴
• 顧客情報
• 製造の計画と実績
• 製造工程における状況
• 在庫
• Webサイトへのアクセス履歴

従来にはなかったデータの組み合わせから新たな発想を得られるのが統計分析のおもしろさでもあります。「取得可能なデータはすべて取得する」といった心構えで臨むことも大切です。

データを可視化する

収集したデータを整理し可視化するのが次のステップです。収集されたデータは分析に不要なデータを取り除き、整える必要があります。データの可視化はおもにBIツールが担当する領域です。たとえばSalesforceのBIツール「Datorama」ではAI技術がデータの可視化を自動でおこなってくれます。

データを分析する

データの可視化後は、いよいよ分析のステップです。データをさまざまなアルゴリズムにかけることで傾向を抽出する「データサイエンス」と呼ばれるアプローチをおこないます。

分析に関しても専門のツールが必要ですが、可視化用のツールが分析機能を兼ね備えているケースもあります。上記のDatoramaも回帰モデリングや各種分析法による統計処理を自動でおこない、「インサイト（消費者自身も気づいていない隠れたニーズ）」の発見まで担うツールです。

アクションプランを策定・実行する

最終ステップでは分析されたデータをもとに直接的な施策や対策を立てます。データ分析の結果からアクションプランの策定や実行をおこないます。そして実行結果からKPIの設定やPDCAを回すことでデータドリブンを実現できます。

目的別にデータドリブンツールを解説

データドリブンをビジネス領域に利用するには、データの収集及び分析にツール（ソフトウェア）を使うことが一般的です。代表的な4つのツールに主な関する活用シーンやメリットなどを紹介します。

BI（ビジネスインテリジェンス）ツール

企業のさまざまなデータを収集し集計や分析をおこなうツールです。

メリットは、リアルタイム分析とデータドリブンなビジネス判断を自動化できる点です。レポート、オンライン分析、データマイニングといった機能を保有しデータの可視化や分析を自動でおこないます。

BIツールの活用について詳しくはこちらで解説しています。
BIツールを活用して、データドリブン経営を実践しよう

MA（マーケティングオートメーション）ツール

営業の前段となるマーケティングのプロセスを自動化、効率化するためのツールです。データ統合、行動分析、スコアリングを機能として有します。マーケティング情報を管理することで見込み顧客を効率的に管理できることや、多様化した顧客に対してOne to Oneマーケティングを実現できることが大きなメリットとなっています。BtoBやBtoCの領域におけるマーケティングで活用されています。

MAツールの活用について詳しくはこちらで解説しています。
MA（マーケティングオートメーション）とは？基礎知識と導入のポイント

SFA（営業支援システム）

営業支援ツールです。営業担当者の行動、商談の進捗状況といった営業業務の情報を蓄積、管理し、効率的に売上に結びつけます。属人化しがちな営業の業務を仕組み化し優秀な営業担当者のスタイルを共有できることや、営業業務の情報をリアルタイムで可視化し他部門の業務と連携を図れることがメリットです。

SFAツールについて詳しくはこちらで解説しています。
SFA（営業支援システム）とは？メリットや機能等を解説

CRM（顧客関係管理）ツール

CRM（Customer Relationship Management）ツールは顧客との関係性やコミュニケーションを管理するツールです。連絡先、購入履歴、メールなどでのやり取りや商談状況などを管理することができます。顧客との関係性を一元管理することで顧客に対する理解をより深め、顧客生涯価値（LTV）と収益の向上につなげます。

CRMのメリットは、短期間で変化し複雑化する顧客のニーズに対応できることです。顧客に関する情報のリアルタイムな共有が可能で、業務の属人化を防ぐことにもつながります。また顧客がいつ・何を・いくらで購入したかといった情報と、顧客からの問い合わせや要望、クレームといった履歴をつなぎ合わせることも可能です。顧客への訪問、商談、連絡といった活動の際も情報の蓄積に繋がります。蓄積したデータは営業とマーケティングの戦略立案の際に有効な情報となります。

CRMとは？導入検討時に知っておきたい基礎知識と活用方法

データドリブンツールを選ぶポイント

データドリブンツールは営業やマーケティングの各領域に幅広く適用が可能です。どのツールを選択するべきかポイントをご紹介します。

目的を明確にする

まずは領域と目標を明確にしましょう。また、その結果を得るためにデータドリブンツールを利活用してどのような意思決定をおこなうかを定めます。収集・分析すべき対象のデータを把握しましょう。反対にどのような分析結果を求めるのか不確定のままでは、ツールを導入しても思うような効果は得られません。目的が明確にならない場合は、ツールのベンダーに相談するのも一つの手段です。実証実験（PoC）によって有効性を確かめるのもよいでしょう。

費用対効果を考慮する

データドリブンツールはオンプレミスやクラウドサービスなどの提供形態があります。オンプレミスの場合は導入費用とランニングコスト、クラウドサービスの場合は従量課金によるコストが必要です。提供される各サービスでの費用比較とともに、目的の達成に対する費用対効果を算出して選定の基準としましょう。

オンプレミスとクラウドの違いについて詳しくはこちらで解説しています。
オンプレミスとクラウドの違いは？選定のポイントも解説

組織に適したツールか判断する

ビジネスにデータドリブンを取り入れる場合には、経営層から現場担当者まで会社全体における十分な理解と協力が必須です。社内のIT環境、利用者のITリテラシー、ITスキルが伴わなければ、ツールを導入しても成果が出にくいでしょう。IT環境の拡充、利用者のIT教育を進めるとともに、企業にマッチしたツールを選定していく必要があります。

まとめ

データドリブンは、ビジネス上の重要な意思決定をデータ分析に基づいて導き出す考え方です。勘や経験といった属人的な要素を排除しつつ、複雑化したビジネスに対応するために多くの企業に必要とされています。またデータドリブンに欠かせないデータの収集、可視化、分析を効率的におこなうにはデータドリブンツールの利用が欠かせません。費用対効果や組織へのマッチングを考慮したうえで、最適なツールの選定をおこないましょう。