目次
多くの企業がDXを推進する中、組織運営においてデータドリブンと呼ばれる手法を導入する企業が増えています。
客観的なデータに基づく意思決定は、複雑化する社会の中で、迅速かつ合理的な対応を可能にします。
では、データドリブンの考え方は、経営やマーケティング、人事の領域においてどのようなメリットをもたらすのでしょうか。
本記事では、データドリブンの概要や導入メリット、導入企業の事例などを紹介し、その活用方法をひも解いていきます。
企業の持続的な成長につながる「1on1」とは？
11の1on1テーマ、チェックリスト等、1on1の基礎から具体的な進め方まで解説
データドリブンとは
データドリブン（Data Driven）とは、もともとは、コンピューターサイエンス分野で使用されていた言葉です。
コンピューターサイエンスでは、ある計算によって得られたデータをもとに、連鎖的に計算を進めていく計算モデルをデータドリブンといいます。
しかし、近年では、ビジネスシーンにおいてデータドリブンという言葉が使われることが増えており、意思決定の重要な手法として注目されています。
ビジネスシーンでは、勘や経験など、感覚的な要素に頼るのではなく、客観的なデータを収集し、データに基づいたビジネス上の意思決定や判断を行う行為をデータドリブンと表現します。
具体的には、売上データやマーケティングデータ、Web解析データなどに基づき、意思決定や具体的な施策を実行することを、データドリブンと呼びます。
つまり、データの戦略的な活用によってビジネスの成長を目指す行為がデータドリブンであると捉えることができるでしょう。
システムを活用した企業の改善事例多数
株式会社サンリオ、トヨタカローラ山形株式会社、株式会社GA technologiesなど、どのような効果が得られたのか分かる事例を公開中
データドリブンの言い換え
「Driven」は、「〜に突き動かされた」「〜に動機づけられた」といった意味を持つ英語の形容詞です。ビジネス用語としての「データドリブン」は、これを「データ主導」「データに基づく」といった形で訳すことができます。
そのほかDrivenには「引き起こされた」といった意味もあります。
このように、データによって動機づけられ、行動や意思決定が導かれることから、データドリブンは「データ駆動型」や「データ駆動」とも呼ばれています。
データドリブンが注目される背景
かつてはコンピューターサイエンスにおける計算モデルであったデータドリブンがビジネスシーンで注目されている背景には、次のような理由が関係しています。
テクノロジーの進化
テクノロジーの進化は、データの収集・分析環境を飛躍的に向上させ、データドリブンの普及を加速させています。
特に、インターネットやスマートフォンの普及により、オンライン上のさまざまな行動履歴データが容易に取得可能になりました。
加えて、蓄積された膨大なデータを分析するためのBIツールやAI技術も高度に進化し、より簡単に高度な分析が行えるようになっています。
このように、大量のデータを手軽に収集・分析できる環境が整備されたことが、データドリブンへの関心を急速に高める主要因です。
顧客行動の複雑化と多様化
顧客行動の複雑化や多様化もデータドリブンが注目されている理由の一つです。
かつては、顧客が商品やサービスを選択する際に利用できた情報源は、テレビCMや雑誌広告、チラシ、パンフレットなどに限定されていました。しかし、現在は、従来の広告媒体に加え、企業のWebサイトやSNS、口コミサイトなどからも情報の収集が可能です。
また、ネット上で類似製品や類似サービスとの比較も簡単に行えるようになりました。そのため、必要な情報を十分に収集してから次のアクションにつなげるなど、顧客行動も複雑化かつ多様化しているのです。
勘や経験といった属人的なものに頼っていては、複雑化する顧客の動きに柔軟に対応できません。タイミングを逃すことなくビジネスにつなげるためには、顧客ニーズや競合情報などを素早く分析し、適切な対応へとつなげるために、データドリブンの考え方が重要性を増しています。
VUCA時代への対応
現在は、価値観が多様化し、将来の予測が難しい「VUCAの時代」と呼ばれています。
目まぐるしいスピードで変化するVUCA時代に企業が持続的に成長するためには、従来の手法や製品に固執するのではなく、社会の変化に応じて事業戦略や方針を柔軟に見直し、変化に対応する姿勢が求められます。
意思決定までに時間がかかれば、その間にも状況は変化し、ビジネスチャンスを逸する恐れが高くなります。
不確実性の高いVUCAの時代を生き抜くには、変化の兆候をいち早く捉える必要があります。そのためには、市場データなどを分析し、迅速に意思決定するデータドリブンなアプローチが不可欠です。
＜関連記事＞VUCAとは？ 意味と企業に求められる対応策を徹底解説
ビジネスシーンにおけるデータドリブン
ビジネスシーンにおいては、マーケティング、経営、人事においてデータドリブンな手法を活用するケースが多くなっています。
データドリブンマーケティング
「データドリブンマーケティング」とは、データを分析基盤とするマーケティング手法であり、今日では多くの企業で採用されています。
データドリブンなアプローチとして、リターゲティング広告は、一度Webサイトを訪問したユーザーに繰り返し広告を表示することで、購入や問い合わせといった具体的なアクションを後押しし、すでに関心を持つユーザーに絞って広告を表示するため、高い成果が期待できます。
また、コンテンツの最適化では、コンテンツに対するユーザーの反応を分析し、顧客ニーズに合致した情報を提供することで、顧客満足度の向上、ひいては商品の購入やサービスの利用促進につながります。
データドリブン経営
収集したデータの分析結果をもとに、経営に関するさまざまな判断や意思決定を行う経営手法を「データドリブン経営」といいます。
客観的なデータに基づいた意思決定は、迅速かつ正確な判断を可能にし、ビジネス上のリスクを抑えます。さらに、顧客ニーズや市場ニーズの理解を深め、迅速な判断を行うことで、ビジネスチャンスを最大限に生かすことも可能です。
IoTやAIなどのテクノロジーの進化によって、これまでは収集が難しかったさまざまなデータの収集や、膨大なデータの解析が可能になっています。データドリブン経営の推進には、適切なITツールの導入も必要であり、DXの推進がデータドリブン経営を可能にすると言い換えることもできるでしょう。
＜関連記事＞DX推進とは？担当者の仕事内容や資格、日本企業の課題や事例を解説
データドリブン人事
「データドリブン人事」とは、人材や人事に関するデータを分析し、人事施策に活用する手法です。
具体的には、従業員の経歴、目標、人事評価、スキル、勤怠実績、エンゲージメントといったデータを分析し、経営判断に役立てます。
従来、人事異動や評価の意思決定は、担当者の経験や勘に頼る属人的な側面が強い傾向にありました。
しかし、データドリブン人事を導入することで、従業員一人一人の成果、スキル、エンゲージメントを客観的に可視化できます。
データに基づいた公正かつ公平な評価は、従業員の納得感を高め、エンゲージメントの向上に繋がります。さらに、適切な評価により、個々の適性を活かした人材配置が可能になります。
また、過去のデータを分析することで、社内で活躍しやすい人物像を導き出し、採用活動に活かすこともできます。
＜関連記事＞従業員エンゲージメントとは？ 高める方法や事例から学ぶ成功のポイントを解説
データドリブンがもたらす主なメリット
データドリブンの活用は、組織にさまざまなメリットをもたらします。ここでは、データドリブンの活用がもたらす主なメリットを4つご紹介します。
意思決定のスピードと精度の向上
意思決定スピードの向上は、データドリブンがもたらす大きなメリットです。市場の状況や自社の売上状況、顧客からのフィードバックなど、収集したデータをリアルタイムで分析すると、現状を正確に把握でき、的確な判断を迅速に下すことができます。
リアルタイムな分析と対応によって市場の変化に機敏に対応できれば、ビジネスチャンスの損失を防げます。
また、経験や勘に頼る判断は、状況によっては正確性に欠けることもあります。客観的なデータに基づいた合理的な意思決定は、より正確な判断を可能にします。
顧客理解の深化と満足度向上
Webサイトの閲覧履歴や購入履歴、購入商品の金額、顧客の年齢層など、蓄積されたデータを分析すると顧客ニーズやターゲット層をより深く理解できるようになります。
製品やサービスの改良、新製品の開発などに分析結果を生かせば、より顧客満足度を高めることもできるでしょう。
また、分析を行うと、セグメントごとのニーズの把握も可能です。リターゲティング広告などによって、顧客の属性や嗜好に合わせたサービスや商品についての情報提供を行うと、より効果的なプロモーション活動を実施することができます。
強みや課題の可視化
データは、売上や顧客満足度、生産性などを定量的に表すため、データの分析を行うと自社の強みや課題を客観的に捉えることができます。また、複数のデータを掛け合わせ、プロモーションと売上の関係などを分析すれば、成功した施策や効果が低かった施策の把握も可能です。
データドリブンは顧客理解を促進するとともに、自社に対する理解も深める手段となります。
主観が入り込まない公平で公正なデータによって導かれた自社の強みや課題は、新たなビジネスチャンス創出のきっかけともなるでしょう。
生産性と収益の向上
データドリブンの分析対象となるデータは、顧客データや市場データだけではありません。
社内の業務プロセスにおける入力ミスや作業遅延、設備の稼働率なども分析対象となり、無駄な業務プロセスを改善したり、必要なツールを導入してエラーを軽減すれば生産性の向上が可能です。
さらに、データをもとに在庫状況や生産スケジュールを調整することで、過剰在庫を抑制し、無駄なコストの発生を抑えられます。また、業務効率が向上すれば、残業も減り、人件費も削減できるでしょう。
このように、業務効率化とコスト削減を両立させることで、収益性の向上が期待できます。
納得感のある評価を効率的に行うための仕組みを整備し、従業員の育成や定着率の向上に効果的な機能を多数搭載
・360°フィードバック
・1on1レポート/支援
・目標・評価管理
・従業員データベース など
データドリブン導入における課題と注意点
多くのメリットがある一方で、データドリブンの導入には注意すべき課題も存在します。
データ品質の確保と管理
データドリブンの実施においては、データ品質が経営判断に大きな影響を与えます。
データの正確性が低い場合、分析結果も正確性を欠くために誤った意思決定を促し、ビジネスチャンスの逸失や顧客からの信用の低下といったリスクを招く恐れがあります。
データドリブンを開始するにあたっては、質の高いデータを収集できることが前提になるといえるでしょう。
また、収集するデータには、機密情報や個人情報が含まれる可能性があります。
そのため、プライバシーには十分な配慮が必要であると同時に、情報漏洩が起こることがないようサイバーセキュリティ対策の強化も求められます。
人材・組織の課題
データドリブンを実現するには、データ分析を担える人材、たとえばデータサイエンティストのような専門職の確保が求められます。
しかし、専門人材の需要は高く、獲得競争が激化しています。その場合は、社内の人材を育成する必要がありますが、専門性の高い知識を習得するには時間がかかるでしょう。
また、データドリブンの導入にあたっては、データドリブンの考え方や取り組みを組織全体に浸透させることも重要です。
重要な意思決定にデータを活用する文化が組織に根付かなければ、データドリブンの効果を得ることはできません。専門人材の獲得や育成とともに、組織全体のデータリテラシーの底上げも不可欠です。
インフラ整備のコスト
データを収集し、蓄積するためには、膨大な量のデータを保管するストレージや必要なタイミングで必要なデータを抽出できるデータベースなど、必要なインフラの整備が求められます。
また、リアルタイムでのデータ分析を行うにあたっては、高速通信が可能なネットワークの準備も必要です。
さらに、古い技術で構築されているレガシーシステムを使用していた場合、データ収集ツールとの連携が難しいケースも多く、基幹システムからの見直しが必要になる場合もあるでしょう。
これらのインフラ整備にはかなりのコストが生じます。データドリブンの導入による生産性や利益の向上とインフラ整備コストを比較し、費用対効果を見極めたうえで、段階的かつ計画的に導入を進める必要があります。
データドリブンを実現するための流れ
データドリブンの実現に向けた社内の環境が整ったら、具体的な導入ステップに進みます。データドリブンの導入に向けて必要な手続きは、以下の4つのステップです。
目的に応じたデータ収集
データドリブンを進めるには、まず目的に沿ったデータを収集する必要があります。社内で蓄積できるデータとしては、顧客データや売上データ、Webサイトの行動履歴データ、社員情報、勤怠情報などが考えられます。
データドリブンによって実現したい目的によって、分析の対象となるデータは変わってきます。データを収集する際には、分析の目的を明確にし、収集すべきデータや量などを予め決定しておくことが重要です。
複数のシステムで情報をバラバラに管理している場合などは、情報を一元管理できる仕組みの整備も検討すべきです。
データの可視化と整理
収集したデータには、多様な情報が含まれており、そのままでは分析に活用できません。
分析の対象とはならない不要なデータが含まれていれば分析精度が低下する恐れもあるため、分析を行う前には、収集したデータを整理し、分析できる状態に加工する必要があります。
膨大なデータの中から必要なデータを選び、データを可視化する作業を人力で行うことは非効率であり、現実的ではありません。データの整理には、BIやWeb解析などのITツールを活用するケースが一般的です。
データの分析と解析
データの整理が完了したら、整理されたデータをもとに分析を行い、多角的な視点でデータの関連性や傾向などを捉え、課題解決や目標実現に向けた施策を導き出します。
膨大な量のデータを、あらゆる方向から分析するには、統計学やプログラミングなど専門的な知識やスキルが必要です。
これらの作業は、データに基づいて課題解決を行う専門家であるデータサイエンティストやアナリストが担います。
分析結果に基づくアクションと検証
分析結果をもとに、経営戦略や事業戦略、マーケティング戦略、人事戦略などを策定し、実行に移します。
ただし、分析結果に基づく施策が、必ずしも期待通りの成果をもたらすとは限りません。
また、社会の変化に伴い、施策も随時アップデートする必要があるため、施策実行後は効果を測定し、PDCAサイクルを回しながら継続的な取り組みを行うことが重要です。
データの分析から、アクションプランの立案、実行、測定までを繰り返していくと、データドリブンの取り組みや意義が組織に定着していくでしょう。
データドリブンの実現と定着は、データを起点とした行動が当たり前になることで、変化に強い組織文化の構築へとつながります。
＜関連記事＞マネジメントサイクルとは？意味、PDCA等の種類、事例、上手く回すコツ
データドリブンを支える主要ツールとテクノロジー
データドリブンを実現するには、テクノロジーの活用が欠かせません。データドリブンを支える主要なITツールをご紹介します。
ビジネスインテリジェンス（BI）ツール
BIツールは、各種データの収集・統合・分析・可視化を実現するツールです。データを一元管理し、多角的な分析や、ダッシュボード・レポートによる視覚化を可能にします。
データの分析結果に基づいた意思決定を支援し、データドリブンを実現するための最も重要なツールの一つです。
データマネジメントプラットフォーム（DMP）
顧客データやアクセスログなど、さまざまな顧客データを集約し、一元的に管理・分析するためのプラットフォームです。
顧客の関心や嗜好をリアルタイムで分析できるため、広告配信時のターゲットの絞り込みなどを可能にします。
また、顧客データの分析によって、インサイトの抽出も可能になり、きめ細かなマーケティング施策の立案に役立てることが可能です。昨今では、Web上の集客や新規顧客獲得の目的で使用されるケースが多くなっています。
マーケティングオートメーション（MA）ツール
MAツールは、獲得したリード（潜在的な見込み客）の発見や育成を自動的に行うマーケティングツールです。
リードの購買意欲をスコア付けし、ユーザーの状態に応じたメール配信を行うなどして、購買意欲を高める見込み顧客の育成（ナーチャリング）を効率的に実行します。
リードを自動的に育成するため、業務効率を高めることができ、適切なタイミングでの情報提供によってコンバージョン率を向上させることも可能です。
顧客関係管理（CRM）システム
CRM（Customer Relationship Management）は、基本情報や購入履歴、取引履歴、問い合わせ内容など、顧客に関連するあらゆるデータを一元管理できるシステムです。
取引に関する履歴だけでなく、クレームやコミュニケーションなどの履歴も管理できるため、顧客とのコミュニケーションを円滑にし、長期的に良好な関係性を構築しやすくします。
また、顧客データを活用し、分析することで顧客満足度の向上につながる施策の立案もサポートします。
セールスフォースオートメーション（SFA）
SFAは、営業支援システムとも呼ばれ、顧客情報や営業活動の進捗、日報作成などを一括で管理できるシステムです。
過去の営業活動や商談結果を可視化できるため、効果的な営業アプローチや提案を実行できるようになり、生産性の向上や業務改善に役立ちます。また、データ分析によって効果的な営業戦略を立案することも可能です。
タレントマネジメントシステム（TMS）
タレントマネジメントシステムは、従業員のスキルや業務成果、評価、エンゲージメントなどを一元管理するシステムです。
従業員のあらゆるデータを集約できるため、経営戦略に則った効果的な人材配置や採用活動を可能にし、データドリブンな人事戦略の実行に役立ちます。
また、エンゲージメントや評価を分析することで、モチベーションの低下を早期に察知し、適切な対策につなげられます。
早いタイミングで従業員の不安や不満を解消できれば、離職率の抑制にもつながり、定着率の向上を期待することもできるでしょう。
＜関連記事＞【事例付き】タレントマネジメントとは？目的、システム導入や比較・活用方法
データドリブンの企業事例
大手企業の中にはデータドリブンを導入し、成功を収めている企業もあります。ここでは、データドリブン経営を実現した3つの企業の事例をご紹介します。
株式会社三菱UFJフィナンシャル・グループ
大手総合金融グループの三菱UFJフィナンシャル・グループでは、グループ内のデータ基盤を強化し、全社員にAIやBIなどのデータ活用を全社に浸透させ、習慣化する取り組みにより、データドリブン経営を推進しています。
2024年には、デジタル戦略統括部を新設し、200件以上のAIの業務実装を実現するとともに社内におけるBIの活用を推進させ、BI活用ユーザー数も大幅に増加しました。
また、データを活用した営業活動の実践により、生産性と品質の向上を実現させるなど、グループ全体でのデータ活用の強化を進めています。
株式会社ファーストリテイリング
大手アパレルメーカーのファーストリテイリングもデータドリブン経営を進める企業です。同社では、SNSや顧客の声、販売情報、在庫情報など、多様なデータを一元管理できるプラットフォームを構築しています。
顧客データや販売情報を組み合わせた詳細な分析により、トレンドを予測し、ユーザーのニーズを満たす商品を製造するなど、商品企画においてもデータが生かされています。
また、製造した商品を必要なタイミングで、必要な分だけ生産し、販売するため、サプライチェーンの最適化に向けた、さまざまな需要予測モデルも活用中です。
そのほか、店舗の出店戦略、ECサイトを通じた情報発信においても、データに基づく意思決定を行うなど、幅広い領域でデータ活用が進められています。
三井物産株式会社
総合商社の三井物産も、DXの推進とともにデータドリブン経営を進める企業です。同社では、さまざまな国や地域のあらゆる分野のデータを収集したデータマネジメントプラットフォームを構築し、経営層から社員までが、必要な粒度でデータを活用できる仕組みを整えています。
「データは見るものではなく使うもの」というスローガンを掲げ、集約したデータとAIを活用し、将来を見据えた意思決定を行っているほか、新規事業の創出にもデータ分析の結果を活用しています。
まとめ
ビジネスのあらゆる場面において、データに基づいて意思決定を行う「データドリブン経営」「データドリブンマーケティング」「データドリブン人事」などの取り組みを進める企業が増えています。
客観的なデータに基づいた意思決定は、迅速な判断を可能にするとともに判断精度も向上させます。
将来の予測が難しいVUCA時代において、データドリブンな組織運営は競争力を高め、企業の継続的な成長をサポートする有効な手法となっています。
しかし、データドリブンの実現にあたっては、膨大なデータの収集や蓄積、分析を可能にするさまざまなITツールやITインフラの整備が必要です。加えて、データアナリストやデータサイエンティストといった、高度なデータ分析スキルを持つ人材の採用も進めなければなりません。
データドリブン導入には一定のコストが伴いますが、中長期的な視野に立てば、大きな成果を期待できる投資だともいえます。
企業の規模や目的に合わせ、計画的にデータドリブン導入を進めることをおすすめします。
HRMOSタレントマネジメントでデータドリブンな人事を実現
データドリブン経営の実現には、組織データと人材データの融合が不可欠です。
HRMOSタレントマネジメントシステムは、従業員のスキル・経験・保有資格・パフォーマンス成果などを一元管理し、それぞれの強みを可視化します。
経営目標の実現を叶える組織の構築には、適材適所の人材配置、的確な人材採用計画の立案、ITリテラシーの高い人材の育成が欠かせません。
データドリブン経営の第一歩として、人事部門からの導入をお考えの際は、HRMOSタレントマネジメントをご活用ください。
