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AIを活用したデータドリブンとは？成功を実現する方法や実践するステップ、求められる理由を解説

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データドリブン ai

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データドリブン ai

近年、経営を効率化させるためにデータドリブンを導入する企業が増加しており、さまざまな業界で注目を集めています。

しかし、データドリブンがどのようなものなのか理解している企業はあまり多くありません。

今回はデータドリブンについてや実践するステップ、求められる理由について解説します。

データドリブンとは？

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データドリブンとは、ビッグデータなどの収集した膨大なデータを元に、さまざまなデータを分析して意思決定を行うことです。

日本語では、「データ駆動」とも訳され、主にデータを客観的に分析することで経営者の勘や経験などの主観的で偏った結果にすることなく正確な分析結果を導き出せます。

そのため、さまざまな経営課題の解決や業務効率化、DX化推進に貢献することができ、多くの業界の企業でデータドリブンを経営に導入することが求められています。

今後、データドリブンを導入した経営を行う企業が増加することで、より価値の高いサービスや商品の提供が実現される確率が高くなります。

データドリブンが求められる理由

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データドリブンを経営に導入することで、さまざまな効果を期待することができますが、具体的になぜデータドリブンが求められるようになったのか、理由を主に3つ解説します。

デジタルデータマーケティング技術の発展

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データドリブンが求められる理由の1つ目は、デジタルデータマーケティング技術が発展したことです。

デジタルデータマーケティングとは、WebサイトやSNSなどのオンラインデータやビッグデータを活用したマーケティング手法のことです。

これまでデジタルデータマーケティングは主にIT業界などで活用されてきた技術の1つでしたが、近年ではスマホやPCの普及によってほとんどの業界で必要性が高まりました。

そのため、多くの業界の企業ではデジタルデータマーケティングを活用して効果的に経営を行うために、データドリブンの導入を進め始めています。

購買行動の多様化・複雑化

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顧客の購買行動の多様化・複雑化もデータドリブンが求められる理由の1つです。

これまでは、テレビや新聞などの特定のコンテンツのみから購買行動が生まれるケースがほとんどだったため、企業は顧客行動をそこまで分析する必要がありませんでした。

しかし、現在では顧客はWebサイトやSNS、テレビや動画サイトなど幅広いコンテンツで情報収集を行っているため、購買行動がとても多様化・複雑化しています。

データドリブンでは、そんな多様化・複雑化した顧客の購買行動を膨大なデータを活用して分析することができるので、顧客ごとに最適なアプローチを行うことが可能です。

そのため、今後も集客やマーケティング活動を行う上では、データドリブンは欠かせない要素の1つになることでしょう。

AI技術の普及・発展

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AI技術を活用したサービスや商品、ビジネスはとても早い速度で普及・発展しており、現在では多くの分野でAI技術が活用されています。

そして、データドリブンはAI技術への活用を効果的に行うことが可能です。

AI技術を活用してデータ分析を行うことで、膨大なデータを多角的に分析することができます。

さらに、人的ミスや雇用問題などを考慮することなく、業務効率化や売上拡大、顧客満足度の向上などを期待することも可能です。

そのため、AI技術の普及・発展は、データドリブンのニーズ拡大と密接に関わっています。

データドリブンのメリット

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データドリブンをビジネスに導入することで、生産性の向上や顧客ニーズの対応などさまざまなメリットがあります。

ただ、具体的なメリットについて知らない方が多いです。

ここでは、データドリブンのメリットについて主に3つ紹介します。

意思決定の精度や効率の向上

データドリブンを導入することで、意思決定の精度や効率が向上します。

データドリブンは、ビッグデータなどの収集した膨大なデータを元に、さまざまなデータを分析して意思決定を行うことが可能です。

そのため、これまで会議や分析で意識決定までに時間のかかっていた顧客ニーズの対応や経営方針についてなどをスムーズに決定することができます。

さらに、膨大なデータから分析された結果を元に意思決定を行うので、精度も高く人的判断よりも正確性が高いです。

サービスや経営課題の解決

サービスや経営課題の解決にもデータドリブンは効果的に活用できます。

データドリブンは、データを元に正確な分析結果を導きだずため、サービスや経営課題の問題点や課題をスムーズに洗い出します。

問題点や課題の解決策、顧客ニーズなども正確に分析してくれるので、変化の激しい現代について常に柔軟に対応することが可能です。

さらに、迅速な対応や意思決定によって従業員の業務時間やコストが削減され、より多くのリソースを課題解決に費やせます。

そのため、企業価値の向上には欠かせない要素の1つです。

新たなビジネスを創出

データドリブンによって分析された膨大なデータは、さまざまな分野に活用することが可能です。

膨大な顧客や市場のデータを常に分析して可視化することで、これまで着目していなかったインサイトデータを見つけることができます。

さらに、そのインサイトデータを元に、新たな価値を生み出すことも可能です。

そのため、データドリブンは、新規事業設立、商品・サービス開発にも効果的に活用できます。

データドリブンのデメリット

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データドリブンには、さまざまなメリットがありますが、反対にデメリットも存在します。

そのため、データドリブンの導入を検討している企業はデメリットについても理解しておくことが大切です。

ここでは、データドリブンのデメリットを主に2つ解説します。

データを扱える人材が必要

データドリブンを導入してビジネスで活用するためには、データを扱える人材が必要です。

データ分析を支援するツールやAIの活用などによって、データドリブンはより扱いやすくなりますが、それでも最低限データを扱えるスキルが求められます。

主に、データサイエンスやマーケティングの専門家などの人材がいなければ、データドリブンを経営に導入して活用することができません。

そのため、データドリブンを導入するためには、データを扱える専門家を確保もしくは育成することが必要です。

導入コストが高い

データドリブンは、導入コストが高いです。

データドリブンを活用するためには、主にツールの導入やインフラ整備、プラットフォームの構築などさまざまなコストが発生します。

さらに、自社内にデータドリブンを扱える人材がいなければ、データ人材を確保・育成するためのコストも発生します。

大手企業や規模の大きい企業であれば導入のためのコストをかけることができますが、中小企業や小規模事業者などではかなり厳しいです。

そのため、以上のようなコストをできるだけ削減できるような取り組みを行うこともデータドリブンには必要になります。

データドリブンを実践するステップ

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データドリブンを経営に導入して業務効率化や顧客ニーズへの対応を実現するためには、主に以下のようなステップが必要です。

  • データ収集
  • データの可視化
  • データ分析・アクションプランの検討
  • アクションプランの実行

ここでは、データドリブンを実践するステップについて解説します。

データ収集

最初に、データ収集を行います。

データ収集は、主に企業の業務システム・基幹システム・Webサーバ・IoTデバイス・外部サービス・データ管理ツールなどを活用するのが一般的です。

そのため、データドリブンの目的に応じて収集したデータをビッグデータとして蓄積するためのプラットフォームやツールを導入しましょう。

データの可視化

続いて、収集したデータの可視化を行います。

収集されたデータはとても膨大なため、その膨大なデータを客観的に把握して分析しやすくするための作業が必要です。

ただ、手動で膨大なデータを扱うのはほとんど不可能に近いので、データ分析に効果的なWeb解説ツールやBIなどを活用して行いましょう。

データ分析・アクションプランの検討

可視化したデータを、目的や解決させたい課題などに応じて分析し、分析結果を元にアクションプランの検討を行います。

データドリブンで分析されたデータは、データ人材でなければ扱うことがとても難しいので、このステップではデータ人材が必要です。

さらに、分析されたデータを効果的に活用していくためには、マーケティングに精通している人材の知識が求められます。

そのため、以上のような人材を確保していることを踏まえて行うことが大切です。

アクションプランの実行

分析されたデータを元にアクションプランを検討したら、そのアクションプランを実行します。

この時、実行されたアクションプランは必ずしも成功するとは限りませんので、何度もPDCAサイクルを回して改善・実行を行うことが大切です。

何度もPDCAサイクルを回すことによって、データドリブンを活用したマーケティング活動の精度が高くなります。

データドリブンを実現する方法

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データドリブンを実現する方法には、主に以下のものがあります。

  • 人材を確保・育成する
  • データドリブンを組織全体に浸透させる
  • ツールを活用する

これから、ビジネスでデータドリブンの導入を検討している場合は、以上のことをしっかりと実践していくことが大切です。

人材を確保・育成する

データドリブンを導入するためには、データを扱える人材の確保もしくは育成が必要です。

主に、データエンジニア・AIエンジニア・データサイエンティスト・マーケター・プロダクトマネージャー・CDOなどの人材を確保・育成します。

データドリブンに必要な人材を確保・育成できれば、自社の経営に効果的に活用することが可能です。

データドリブンを組織全体に浸透させる

データドリブンは、比較的新しい考え方の1つなので、組織全体に浸透していないことが多いです。

自社内で特定の部署や人物のみがデータドリブンの重要性について理解していても、上層部や経営陣がしっかりと理解していなければ実現させることが困難になります。

そのため、しっかりと組織全体にデータドリブンを浸透させて、組織全体でデータドリブンに取り組んでいくことが重要です。

ツールを活用する

データドリブンを実現させるためには、ツールを活用することも大切です。

データ分析やデータ収集、データ活用は、さまざまなツールを活用することでスムーズに実践することができます。

さらに、そのツールを扱える人材も必要になります。

データドリブンを実現を支援できるツールについては、下記で具体的に解説します。

データドリブンの実現を支援するツール

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データドリブンを活用してビッグデータを扱うためには多大なコストがかかるので、自社内のシステムやツールを使用することはあまり効果的ではありません。

そのため、データドリブンを実現するためには、支援ツールを活用することがおすすめです。

ここでは、データドリブンの実現を支援するツールを主に7つ紹介します。

CDP(カスタムデータプラットフォーム)

CDP(カスタムデータプラットフォーム)とは、顧客データの収集・分析・統合を行うツールのことです。

主に、Webサイトから顧客の氏名・年齢・住所・趣味・購買データなどのデータを収集して、集客やマーケティングのために詳細な分析を行います。

この顧客データのことを「1st partyデータ」といい、以上のデータから価値観や属性・行動データなどを指します。

また、CDPでは別のシステムやデータベースで管理されている顧客データを全て集客することが可能です。

DMP(データマネジメントプラットフォーム)

DMP(データマネジメントプラットフォーム)とは、企業が収集した顧客データや広告配信データを全て一元管理できるプラットフォームのことです。

顧客データや行動ログなどを活用して、ユーザーごとの行動傾向や価値観、興味・関心などを分析できます。

さらに、DMPの分析データをWeb広告ツールと連携することで、広告効果を最大化させることも可能です。

そのため、新規顧客獲得や新規開拓などの場面で効果的に活用できます。

MA(マーケティングオートメーション)

MA(マーケティングオートメーション)とは、マーケティング活動で必要な業務を自動化・最適化できるツールのことです。

主に、顧客データの管理・セグメント配信・メールや広告の作成・配信などの業務を全て自動化して、業務効率を向上させられます。

顧客の属性ごとに適切なアプローチを行うことができるようになるので、集客率やリピート率向上に期待できます。

そのため、顧客の多様化・複雑化した購買行動にも柔軟に対応して、効果的なマーケティング活動を行うことが可能です。

SFA(セールスフォースオートメーション)

SFA(セールスフォースオートメーション)とは、営業支援システムのことです。

主に、顧客情報の管理や営業データ分析・レポート作成、データの共有・蓄積などが行えるので、企業の営業活動を効率化させられます。

また、営業案件数やコール数、成約率や成約に繋がった商談数などを把握して、進捗状況もリアルタイムで確認できます。

そのため、営業担当者の抱えている課題から営業部全体の課題まで抽出し、改善することが可能です。

CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)

CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)とは、顧客との関係を強化するためのツールであり、顧客関係管理システムとも呼ばれています。

企業と顧客との関係性を良好に保つことは基本的に営業担当者の役目でしたが、人材不足や価値観や働き方の多様化によって関係維持が難しくなってきています。

CRMは、顧客の購買行動・個人情報・クレーム内容を収集・分析して、顧客に効果的なアプローチができるように支援するという仕組みです。

そのため、既存顧客やリピーターなどに対して有効なツールの1つでもあります。

また、MAやSFAと連携させることで、より高いパフォーマンスを発揮させることも可能です。

Web解析ツール

Web解析ツールとは、自社のWebサイトのさまざまなデータを分析・可視化するツールのことです。

主に、アクセス解析や競合分析、ユーザー情報の収集・分析ができ、サイトの品質・アクセス数の向上に効果的な機能があります。

代表的なWeb解析ツールには、「Googleアナリティクス」「Googleサーチコンソール」「Googleキーワードプランナー」などのツールがあります。

現在、顧客行動のほとんどはインターネット上で完結していることが多いので、Web解析ツールは事業拡大・売上向上などでとても重要なツールの1つです。

BI(ビジネスインテリジェンス)

BI(ビジネスインテリジェンス)とは、企業に蓄積されているビッグデータを分析・可視化するツールのことです。

主に、レポーティング・データマイニング・シミュレーションなどの機能を搭載しており、経営課題の解決やマーケティング活動、業務改善などの意思決定に役立ちます。

さらに、データの共有もできるので、チームでの活用にも優れているツールです。

そのため、データドリブンを導入する場合に欠かせない支援ツールの1つでもあります。

まとめ

データドリブンを導入することで、経営課題の解決や業務効率化、顧客ニーズへの柔軟な対応などさまざまな分野に貢献します。

ただ、人材の確保や導入コストの検討などの問題点もあるので、スムーズに導入することが難しい企業も少なくありません。

これからデータドリブンへの理解を深めていきたい方や導入を進めていきたい方は、ぜひ今回の記事を参考にしてみてください。

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