データを活用して、市場や消費者ニーズの変化に応じて戦略を決定することで、より魅力的な商品やサービスを開発することに繋がります。
しかし、データ活用には時間と労力がかかり、組織文化の変革も必要です。また、適切な方法で実施しなければ、意思決定に不備が発生することもあるでしょう。
本記事では、データドリブン経営とは何か、その必要性やメリット・デメリットを解説します。具体的な進め方についても触れますので、ぜひ最後までご一読ください。
データドリブン経営とは
データドリブン（Data Driven）経営とは、
データは、Webサイトのアクセスログや販売データなど、さまざまな方法で収集可能です。
たとえば、アクセスログを分析することでユーザーの属性を理解し、そのユーザーに合ったサービスを提供できます。
また、販売データを活用して、売れている商品をさらに魅力的に改善することも可能です。
データを基にした戦略で、競争力を高め、市場をリードすることができます。
データドリブン経営の必要性
急速に変化する市場や消費者ニーズに対応するため、データドリブン経営は不可欠です。
従来の製品開発では多様化する市場に追いつけないので、データを活用して消費者のニーズを正確に把握することが重要です。
データドリブン経営の3つの基本要素
データドリブン経営には、以下の3つの基本要素が必要です。
データ活用の基盤の構築
データドリブン経営では、データ活用の基盤の構築から始まります。
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データ収集と分析
データドリブン経営の基盤が構築できれば、データ収集と分析に使うツールを選定します。
ERPやBIとして活用できる以下の代表的なツールから選ぶと良いでしょう。
- Excel
- Tableau
- SPSS
- Microsoft Power BI
- Domo
- MotionBoard
- Google データポータル
- Qlik Sense
それぞれに特徴があり、データ収集に特化したツールや加工に特化したツール、加工と分析ができるツールなどさまざまな種類があります。
上記のツールを使用することで、データ収集と分析を実行できる状態を整えられます。
社内文化の醸成
データドリブン経営において、
加えて、データ活用を実現できる組織体制にするには、価値観や習慣の変革も必要です。
データドリブン経営を実現するためにも、データを活用できる環境の構築に加えて、社内文化の醸成も同時に取組みましょう。
データドリブン経営が注目されている3つの理由
データドリブン経営が注目される理由には以下の3つが挙げられます。
意思決定をサポートできる
データ分析により客観的な情報が得られ、感情や勘に頼らない
また、データをもとにした意思決定は、経営者や社員の意見に偏るといった、属人的な意思決定による課題も解消することができます。
ビジネス環境の変化への対応が早い
現代のビジネス環境は、市場の変化や競合の動向など影響を与える要因は多岐にわたり、急速に変化しています。
こうした変化に対応するため、リアルタイムでデータを収集・分析し、
また、顧客ニーズに合わせたプロダクトやサービスを作るために必要となる、新鮮な情報を分析できることも利点です。
データ蓄積・分析の容易さ
クラウドサービスやビッグデータ技術、AI技術の進歩により、膨大なデータを簡単に蓄積・分析できるようになりました。
これらの技術を活用することで、より正確なデータを収集・分析できるだけでなく、データの蓄積や分析にかかる
データドリブン経営で得られる4つのメリット
データドリブン経営には、以下の4つのメリットがあります。
売上や生産性が向上
顧客のデータを分析し、ニーズに合った商品やサービスを提供することで、売上が向上します。
また、商品を製造する製造ラインのデータを分析することで、製造ラインの改善点を把握し、生産能力が向上できるのもメリットでしょう。
顧客ニーズの多角的理解
データ分析により、予期しなかった顧客のニーズを発見できます。
例えば、顧客の購買履歴やアクセスログなどのデータを分析すると、売れないと予想していた商品が売れているなど想定外のニーズを見つけることができるかもしれません。
客観的な経営判断と課題の発見
データに基づく経営判断により、課題を客観的に把握できます。
今までは経験や勘により判断していた場合でも、データを活用することで現状を数字として把握することができ、客観的に現状を把握することで、クリティカルに課題を発見することができます。
迅速かつ精度の高い意思決定
素早くデータの分析・可視化ができることで、迅速かつ精度の高い意思決定ができます。
勘や経験に基づいた判断も素早いですが、そこにデータが加わることでより正確性を高められますし、判断に困る場合にもデータから推測できます。
加えて、蓄積されたデータから異変を見つけ出し、課題が顕在化する前に手を打てるのも利点でしょう。
データドリブン経営のデメリット
データ活用までに時間がかかる
データを効果的に活用するには、社員の育成と各部署のデータ統合が不可欠です。
これには各部署の協力が必要で、導入までに時間がかかる可能性があります。
そのため、段階的に社内改革を進めていくことが重要です。
データの信頼性や完全性に問題がある場合がある
データの入力や整理にミスがあると、意思決定に悪影響を及ぼす可能性があります。
正しい形式で入力するだけでなく、定期的に確認するといったプロセスの導入も検討しましょう。
ヒューマンエラーによって差分やミスが発生しないよう、バックアップを取りつつ実施することも大切です。
専門人材を採用・育成するコストがかかる
専門的な知識を持つ人材の採用・育成にはコストがかかります。
また、社内で研修を実施するためのノウハウも必要です。
自社内でノウハウがない場合は、外部の研修サービスを利用してみると良いでしょう。
データドリブン経営の流れ
データドリブン経営は、以下のステップで進めます。
1.必要なデータの定義
経営判断をするためにはどのデータが必要かをあらかじめ定義すると、失敗のリスクを減らせます。
例えば、Webマーケティングの成果を測定する場合、キーワードの検索数やクリック率などが重要な要素となります。
また、顧客データから現状を分析する場合は、顧客の属性や購買履歴が重要な指標になります。
データ収集を効率化し、必要なデータが不足するリスクを減らすために明確化しておきましょう。
2.データの収集と蓄積
データを収集し、統合管理できる体制を整えます。
社内にあるデータを一元管理できる状態にしておくと、これまで蓄積されていたものも活用できます。
3.データの可視化
グラフやチャートを用いてデータを可視化し、分析の精度を高めます。
分析に不必要な情報を取り除く
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4.データ分析
分析ツールを使って、データから得られる傾向や特徴を理解します。
例えば、売上データから売上が落ちる傾向や、時間帯を抜き出すとどうでしょうか。
その部分で取れる施策を傾向から割り出したり、落ち込む要因に基づいた施策を打ち出したり対策出来るはずです。
このように、ツールを使ってデータを分析することは洞察を得て有益な情報を抜き出すために必要となりますし、効率化にも欠かせないプロセスです。
5.計画策定
分析結果に基づいて、実現性の高い計画を立てます。
必要となるコストや、アクションの規模といった観点で実現性が高いものに決定します。
6.計画の実行と検証
計画を実行し、定期的に評価・改善を行います。
適切な期間で振り返りを実施し、PDCAのサイクルを回しましょう。
まとめ
データドリブン経営を実現するには、データの収集・分析・活用の仕組みを構築する必要があります。
時間やコストがかかるものの、データを収集・分析・可視化して、その結果を基に意思決定を行うことで、合理的な判断を下せるでしょう。
ワークスアイディでは、データドリブン経営に必要となるデータの分析に加えて、可視化によって課題解決および注力したいこと（売上増加・コスト削減等）の支援を実施しています。
データ利活用プロジェクトはワークスアイディまで、お気軽にお問い合わせください。
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