データドリブンの意味や注目される背景とは？4つのプロセスや導入事例を紹介

マーケティングを含むビジネスシーンで注目される「データドリブン」とは、どのような意味の用語なのでしょうか。対義語のKKDとの比較やDXとの関係も交えて解説します。

データドリブンの意味とは？

データドリブンとは、データと「駆動」を意味するドリブンを組み合わせた用語で、勘や経験だけに頼らず、収集・蓄積したデータの分析をもとに施策や方針を立案し、意思決定を行う業務プロセスです。

もともとはマーケティング分野で使われていた用語ですが、最近では経営者や人事担当者など、多様な立場・分野でデータドリブンが必要とされるようになってきました。

扱うデータはWebサイトの解析から売り上げに関する情報まで、ビジネスモデルによってさまざまです。データをもとにした経営戦略は「データドリブン経営」や「データドリブンマーケティング」と呼ばれ、広く浸透しつつあります。

対義語であるKKDと比較して優位な点

データドリブンの対義語とされるのが「KKD」です。KKDとは、「勘」「経験」「度胸」の頭文字をとったもので、データによらず主観に基づいて行われる意思決定を意味します。

主に日本の製造業で実施されてきた方法で、トラブルが起きた際は、長年培ってきた経験と勘から解決方法を考案。度胸によってリスクを恐れず実行に移します。

一定の成果は上げられるものの、合理性や客観性に欠け、経験豊富な人材の有無で成否を左右されるため、市場の実態や顧客のニーズに合わない施策を実行してしまうリスクが大きなデメリットです。

DXとの関係

DX（デジタルトランスフォーメーション）とデータドリブンは互いに切り離せない関係にあります。DXとは、古いシステムや企業風土をデジタル技術により変革することを意味する用語です。

もともとはビジネス領域に限らず、情報技術が人々の生活をより豊かに変化・変容させる様子を表す言葉です。ビジネス領域では、企業におけるAIやIoT、ビッグデータを活用した業務の改善や効率化、新しい事業モデルの創出などを指します。

つまり、DX推進にはデータを起点とした意思決定を可能とするデータドリブンの活用が必須ということです。

現在、データドリブンが大きな注目を集めるようになった背景には、デジタル技術の成長に加え、顧客の行動様式の変化など、さまざまな原因が関係しています。データドリブンがなぜビジネスシーンで必要とされるのか、詳しい理由をみていきましょう。

デジタル技術発展への対応が迫られている

データドリブンの重要性が高まってきた理由としてまず挙げられるのが、進化するデジタル技術への対応を迫られている点です。

クラウドやストレージ、センシングなど、デジタル技術は目覚ましい発展を遂げており、データの収集手段、入手経路は拡大しています。

例えば、これまではコールセンターで1人1人の顧客に対応していたのが、現在はSNS等で大量のクチコミを収集できるようになりました。

集まるデータも膨大かつ複雑化しており、従来のプロセスだけでは対応が難しく、マーケティングへの有効活用には新しい手法の導入が必要不可欠なのです。

今後は、さらに企業内でのデータ活用が一般化していくと考えられ、職種を問わず、データを読み取る能力の重要性が高まっていくとみられます。

顧客行動が多様化している

もう1つの要因は、顧客の行動様式の変化です。インターネットやスマートフォンの普及で、ユーザーが入手できる情報量やタッチポイントは大幅に増加しました。

顧客は商品やサービスを選択する際、短時間で競合品・類似品や代替手段、価格、評判などを検索できるようになっており、判断の動機となるポイントも多様化しています。

企業側からすると、顧客の意思決定要因を掴みにくくなっており、ニーズを正しく判断するには、経験則に頼ったやり方ではなくきちんとデータに基づいた分析が求められます。

複雑な顧客行動を明確化し、適切な経営戦略を立てるためには、データドリブンが重要といえるでしょう。

企業の戦略や意思決定にデータドリブンを導入すると、どのようなメリットが得られるでしょうか。データドリブンがもたらす利点を3つに分けて詳しく解説します。

根拠を明確にして施策を実行できる

データドリブンを活用すれば、曖昧な要素に頼らず、客観的な根拠に基づいた施策を実行できるようになります。経験や勘などを基にする従来の方法は、個人の能力に依存する部分が大きく、再現性も低くなってしまうのがデメリットです。

データを基にした意思決定なら担当者に左右されなくなり、根拠がはっきりしているので関係者からの理解も得やすくなります。効果検証も効率化でき分析精度も高くなるため、コスト削減や生産性の向上、効果的な販売戦略にもつながるでしょう。

施策をパーソナライズできる

顧客理解が深くなるのもデータドリブンがもつメリットの1つ。デジタル技術の進歩は顧客のニーズを多様化させ、ユーザーの嗜好や属性に合わせた情報提供を行うパーソナライズが重要になりました。

データドリブンの導入とデータの収集・分析で、個々のユーザーに焦点を当てた商品・サービスの提供やマーケティングを行いやすくなり、他社と差別化を図れます。

さらに、顧客のリテンション率（定着率）や企業との取引を終えるまでにもたらす1人あたりの利益であるLTV（顧客生涯価値）など、各種指標の改善にもつながるでしょう。

データ分析により新たな価値の創出ができる

蓄積したデータの分析が新たな価値の創出につながる可能性があるのも、データドリブンがもたらすメリットです。

例えば、ECサイト利用者のデータを基に、顧客インサイト（顧客自身も自覚のない欲求）を捉えた商品の開発を実現するなど、分析結果が可視化されると従来見逃していたさまざまな価値を発見するきっかけになります。

また、分析結果の組み合わせや連携により、生活の質を向上させることに役立つケースもあるでしょう。具体的には、スマートウォッチで得たさまざまなデータを医療機関と共有し、健康管理に活用するなどです。このようにデータドリブンは、データ活用の大きな可能性を秘めているといえます。

顧客ニーズの分析や商品開発、マーケティングなど、多くのメリットをもつデータドリブンですが、企業で導入する際は、さまざまな要素が求められます。データドリブンに必須の4つの要素をみていきましょう。

データの分析・活用に精通した人材

データドリブンの導入には、何よりもデータの収集・分析が重要となるため、データ活用に精通した人材が欠かせません。せっかくデータを集めても、適切に利用するスキルがなければ間違った解釈をしてしまうリスクがあります。

データドリブン導入には、「データエンジニア」や「データアナリスト」「データサイエンティスト」「機械学習エンジニア」「CDO（Chief Digital Officer）」などのデータ人材が必要です。

しかしこうした人材は現状、不足気味のため、十分な人数を確保するには社内育成や外部委託なども必要になるでしょう。

データカルチャーの浸透

データドリブンを成功させるには、企業全体でデータ活用を推進する行動や理念を共有する必要があります。

もし社内に「データも大事だが、やはり経営は長年の経験と勘で行うものだ」といった認識が残っていれば、データドリブン導入も失敗に終わる可能性が高くなるでしょう。

データを使ったマーケティングや意思決定を行うには、データを活用するのを当然と考える企業文化を根付かせる必要があるのです。仕組みの導入だけでなく、経営層を中心とした企業内での「データカルチャー（データを重視する組織文化）」醸成が重要といえるでしょう。

適切なツールの導入

データドリブンでは、収集したデータを適切に分析しなければならないため、自社に合った分析ツールの導入が必須です。

データの収集量が豊富でも、分析が不十分だと意思決定の基になる知見を得られなかったり、誤った結論になってしまったりするリスクが大きくなります。また、データ人材を集めても良いツールが無ければ能力を発揮できないでしょう。

データドリブンを実現させるのであれば、CRM（カスタマー・リレーションシップ・マネジメント）やMA（マーケティング・オートメーション）、行動データ分析ツールなどの導入を検討しましょう。各ツールの詳しい解説は後述していますので、ぜひ参考にしてみてください。

実際にデータドリブンを導入する際は、どのような手順が必要になるでしょうか。データドリブンは通常、次の4つのプロセスに基づいて実施されます。各段階を詳しくみていきましょう。

1｜データの収集・蓄積

始めに、データドリブンで最も重要な要素であるデータの収集・蓄積を行います。ただ、やみくもに多様なデータを収集するのは、データ収集にかかる時間や手間、コストが膨大になってしまうため非効率です。

データ収集の際は、目的をはっきりさせた上で何のデータを集めるべきか検討しましょう。商品開発やマーケティングであれば、既存商品に関するアンケートやECサイトの顧客行動データを分析するといったように、目的を明確にすれば求められるデータも自然と絞り込めます。

2｜データの可視化

続いては、収集したデータを整理して可視化するプロセスです。データは集めただけでは役に立たないため分析が必要ですが、いきなり分析を始めるのも好ましくありません。グラフや表、順位付けなどを行えば、一見して分かりやすく、属性把握などもやりやすくなります。

データの可視化作業は人力でやると手間がかかるほかミスを誘発する可能性があるため、以下のようなツールを利用するのがおすすめです。

• BI（ビジネス・インテリジェンス）ツール：データの集計・分析を行い、結果をレポートするツール。
• 行動データ分析ツール：ユーザーの購買行動の順序、流れなどを分析・可視化するツール。

3｜データの分析

データの全体像を把握しやすい状態にしたら、いよいよ分析に取り掛かります。データ分析で重要なのが各データの関連性です。

外見上は無関係でも深く結びついているケースもあり、関連性の分析によりボトルネックを特定できたり、意思決定に大切な情報を入手できたりする場合があります。

各データの売上や順位、最大値・最小値のような数値で表現できる定量データだけでなく、ユーザー意識の傾向や変化など定性データも両方分析していくと、より精度の高い意思決定が可能になるでしょう。

4｜意思決定と実行

最後に、データの分析から導き出された結果に沿って意思決定を行い、具体的な施策を実行に移します。

ここまで、データの収集・分析はツールを用いて行ってきましたが、最終的な判断では意思決定者、すなわち「人」が重要です。データから適切な結論やアクションを導き出せる人材の育成も大切になります。

また、施策実行後はすみやかに効果測定を行い、PDCAサイクルを回して順次改善を図っていけば、データドリブンの効果をより高められるでしょう。

メリットの多いデータドリブンですが、運用時には注意すべきリスクも潜んでいます。データに頼った意思決定が常に正しいとは限りません。

例えば、データ上では顧客ニーズを満たす商品でも、競合からの乗り換えコストなどデータにならない部分を考慮すると、それほど魅力的に映らない場合もあるでしょう。

データドリブンには、データに依存するあまり誤った結論を出してしまったり、ユーザーへの共感が抜け落ちてしまったりといったリスクが存在するのです。

データを駆使しても、最終的に判断するのはあくまで「人」になるため、データだけを唯一の判断材料にするのは問題が多いといえます。

これを解決するのが、経験とデータを組み合わせて意思決定を行う「データインフォームド」です。データドリブンであると同時にデータインフォームドも意識すれば、データに加え、人がもつ創造性を合わせたイノベーションの実現へとつながるでしょう。

データドリブンを導入するには、データの分析や解析を行うためのツールが欠かせません。ここでは、代表的なツールの概要と効果を解説します。

CRM（カスタマー・リレーションシップ・マネジメント）

CRMは、顧客の基本情報や購入履歴、問い合わせの内容などを管理するためのツールです。もともとは「顧客関係管理」を意味するマーケティング用語でしたが、最近では顧客管理機能をもつソフトウェアもCRMと呼ばれるようになりました。

CRMを導入すれば、ユーザーの属性や顧客行動などを分析可能となり、顧客1人1人への理解が深まります。新規顧客からリピーター、さらに企業のファンになってもらえるよう、顧客との間に高い信頼関係を築いていくために効果的なツールといえるでしょう。

MAツール（マーケティング・オートメーション）

MAは、顧客の状況に合わせてマーケティングを自動化してくれるツールです。ユーザーの購買行動に変化は付きもので、企業側は常に分析を行い顧客に応じた最適なアプローチが求められます。

最近では、ネットやSNSなど顧客との接点が増えた反面、情報が複雑化しており、多様な分析機能をもつMAツールは必要不可欠な存在です。

MAツールを導入すれば、顧客分析にかかる手間とコストを削減し、最適なアクションが自動で実施されるため、効果的かつ効率的なマーケティングが可能になります。

行動分析ツール

自社のWebサイトにおけるユーザーの行動履歴を収集するための解析ツールです。「Googleアナリティクス」や「Adobeアナリティクス」などがよく知られており、分析できる情報は以下のように多岐にわたります。

• PV（ページビュー）：サイト内のページへのアクセス数。
• ユニークユーザー：一定期間内に訪れたユーザー数。
• インプレッション数：広告表示回数。
• セッション数：ユーザーのWebサイトへのアクセス数。
• CTR（クリックスルーレート）：ユーザーが表示をクリックした回数の割合。
• 直帰率：サイトを訪れたユーザーが直帰した割合。

自社サイトの顧客データから分析できる情報は幅広く、データドリブンを実施する上では非常に重要です。

SFA（セールス・フォース・オートメーション）

SFAは「営業支援システム」ともいわれ、企業の営業チームにおける行動プロセスや案件進捗、顧客情報など、活動全体を管理し、効率化するためのツールです。

主に、顧客管理や進捗管理、案件管理、予実管理、商談管理などの機能があり、営業マンはもちろん、経営層に対しても内容を分析してレポートしてくれます。

SFAの導入により、営業チームがどのように活動しているかが「見える化」され、必要な情報へのアクセスも容易になるため、データを基により効率的な営業活動を可能にしてくれるはずです。

BIツール（ビジネス・インテリジェンス）

データを収集して必要な情報を抽出し、分析・レポーティングにより可視化してマーケティングや経営に役立てるためのツールです。

企業活動から得られる情報はビッグデータといわれるほど膨大な量になるため、データを利用する前に、まず必要な情報を引き出して分析しなければなりません。

BIツールがあれば、ダッシュボードから求める情報へとすぐにアクセスでき、Excelのような手作業での集計も必要なくなるため、データをスピーディーにビジネスへと役立てられるようになります。データドリブン導入になくてはならないツールといえるでしょう。

DMP（データマネジメントプラットフォーム）

DMPは自社情報に加えて、外部企業が提供するパブリックデータなど、インターネット上に存在するさまざまな情報を収集・分析してマーケティングに活かすためのプラットフォームです。

BIツールと重なる部分もありますが、DMPは主にWeb集客や新規顧客獲得に使われています。パブリックデータを活用して潜在顧客や見込み顧客の分析を行い、高精度なターゲティングをした上でWeb広告を表示するといったマーケティング施策を実施できるのも大きなメリットです。

日本でも、すでにデータドリブンを導入して大きな成果を上げている企業がいくつも存在しています。ここからは、実際の企業におけるデータドリブンの具体的な導入事例と結果をみていきましょう。

株式会社アマデウスコード

株式会社アマデウスコードでは、データドリブンの活用により、既存の料金プラン見直しや新機能実装などの成果を上げています。

アマデウスコードは、映像クリエイター向けにAIが作曲した著作権フリー楽曲のサブスクリプションサービス「Evoke Music」を提供している会社です。料金プランはもともと無料と有料があり、無料プランで新規ユーザーは増えていたものの、有料への移行では伸び悩んでいました。

そこで、行動データ分析ツール「Mixpanel」を導入。セグメントごとの細かなデータ分析により、無料プランをなくして14日のお試し期間へと変更する決定を行った結果、有料プランへのアップグレードは飛躍的に増加しました。

さらに、ユーザーの行動変化を分析したインパクトレポートをもとに、顧客満足度向上を目指した新機能をリリース。楽曲ダウンロード数を以前の6倍まで増加させる目覚ましい効果を上げています。

ユニメイト

ユニフォームのレンタル、販売、クリーニングなどを手掛ける株式会社ユニメイトでは、データドリブンを活かしたアプリ開発でコスト削減に成功しています。

従来、制服のサイズは顧客からの申告に頼っていたため、サイズ違いによる返品が多発。余剰在庫や廃棄品の発生といった問題を起こしていました。

そこで、ダウンロード不要のマルチデバイス対応自動採寸アプリを開発。アプリでは、AI画像認識を利用し、顧客の背面・側面の写真から3Dモデルを作り出し、実際のサイズ予測が可能になっています。

シンプルで顧客の使い勝手も良いシステムの導入により、従来の無駄なコストを削減し、ユーザーに対するサービス改善にもつながる結果になりました。

ソフトバンクグループ

データドリブン経営は大手企業でも成功事例を生んでいます。以前、ソフトバンクグループでは、ユーザーから「つながりにくい」と不満が出ており、電波状態の改善と顧客満足度向上が課題でした。

そこで、地域や時間による接続率のデータを細かく分析し、問題のあるエリアを特定する方法を導入。電波状態の判定には、計測装置を使わず、大手3社のスマートフォンから無作為に集めたデータを利用しました。

ソフトバンクでは、1日2,900万件、1か月に約9億件の膨大なデータを収集・分析し、他社との違いや通勤ラッシュなど時間帯による影響などを導き出して基地局整備へと活用。

都心部で狭い範囲に基地局を設置する小セル化などにより、大手3社でNo.1の接続率を達成しました。ソフトバンクのケースは、地域データをマーケティングに活かした代表的な事例とされています。

データドリブンの実現には、情報の収集・分析を行うツールの導入が不可欠です。
「Mixpanel」は多彩な分析機能を備え、データドリブン経営に貢献する分析ツール。

ユーザーの行動パターンや属性、リピート率、ローンチの影響など、さまざまなデータを分析・比較でき、必要な情報を可視化してくれるため、直感的な操作による迅速なデータ把握が行えます。さらに、担当者ごとのダッシュボード作成や他サービスとの連携も可能です。

コンバージョン率の向上やサービスの改善、顧客満足度アップによるリピーターの獲得まで、金融やSaaS、メディア、通信、エンタメなど、分野を選ばず幅広い目的や課題に利用できます。

データ活用によるマーケティングや戦略決定、事業改善をお考えの際は、ぜひ導入をご検討ください。

データドリブンは従来の経験や勘に頼った手法と異なり、データに基づく意思決定やマーケティングを行う手法です。加速するテクノロジーの進歩に対応するため、今後の企業経営に必須の存在となっていくと考えられます。

すでに導入して大きな成果を上げている企業もあり、データドリブンに対応できなければビジネスチャンスを逃したり、競争力と他社に後れをとったりするリスクも生じるでしょう。反対に、活用できれば大きなアドバンテージになるはずです。

データドリブンには、データを適切に収集・分析するツールが欠かせません。将来を見据え、データドリブン経営をスタートしたいと考えている企業の担当者様は、第一歩としてデータ分析ツール「Mixpanel」の導入を検討してみてください。

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