マーケティングに活かそう！データドリブンの導入ステップ
「データドリブン」という言葉を聞いたことがある方も多いのではないでしょうか。
昨今、データドリブン経営やデータドリブンマーケティングなど、データドリブンに関するビジネス用語も増えてきました。
そこでこの記事では、「データドリブン」という言葉について理解を深め、ビジネスに役立つ情報をご紹介します。
データドリブンとは
データドリブン（Data Driven）とは、一言で表すと「データに頼る」ことです。
データで（Data）駆動する（Driven）、つまり、データを拠り所として活動することをデータドリブンと言います。
データドリブンの対義語としてよく挙げられるのが「KKD」です。KKDとは、「経験、勘、度胸」の頭文字をとった造語で、いわゆる人に依存した手法です。
例えば、ベテラン技術者の「経験」、ベテラン営業マンの「勘」、敏腕経営者の「度胸」などに頼るやり方をKKDと言います。
データドリブンは、そのような個人に頼る手法や、再現性の乏しい手法ではなく、データに寄った判断をしていく手法となります。
データドリブンが台頭してきた理由
データドリブンが台頭してきた理由には、どのようなものがあるのでしょうか。
データドリブンが台頭してきた背景としては、個人に依存するKKDからの脱却、AI技術やビッグデータの発達、消費者行動や企業行動の複雑化などが挙げられます。
各ポイントについて、1つずつ解説していきます。
KKDからの脱却（個人への依存からの脱却）
まず最初に考えられる理由は、KKDからの脱却です。
企業としては、個人への依存は大きなリスクとなります。例えば、ベテランの経験や勘に頼っていては、その社員が辞めた途端にビジネスが不安定になります。同様に、社長の経験や度胸に頼っている企業も、代替わりのタイミングなどで経営状況が悪化する可能性が高くなるでしょう。
一方、データに依存するデータドリブンでは、ビジネスが個人に左右されることはありません。データに寄った再現性の高い方法でビジネスを行うことで、企業としてのリスクヘッジにもなります。
AI技術やビッグデータの発達
データドリブンの台頭には、AI技術やビッグデータの発達も大きく関係しています。
これまでは、データを活用したくても、分析ツールの性能やデータの母数などの制約がありました。
しかし、AI技術が発達したことや、ビッグデータが存在するようになり、データを活用するインフラが整備されたことによって、データドリブン手法の一般化が進みました。
顧客行動の複雑化
顧客行動の複雑化も、データドリブンの台頭に影響しています。
例えば、現在の顧客行動は、今までのようにリアルな店舗のみの購買行動だけでなく、購買に至る前のWeb上での比較検討や購入ECサイトの選択など、多岐にわたっています。
このように顧客行動が複雑化したことで、これまでのように個人の経験や勘だけでは結果を出すことが難しくなってきました。
複雑な顧客行動を理解するためには、データが不可欠なのです。
企業活動の複雑化
顧客行動の複雑化と並行して、企業行動の複雑化もデータドリブンの台頭に貢献するようになりました。
複雑な顧客行動に対応して利益を上げるためには、企業側も顧客に合わせた商品開発や販促活動、マーケティングが必要になります。
どのようにすれば売上が上がるのか、ということを正確に知るために、業種業態を問わずデータドリブン手法が広がっているのです。
データドリブンの懸念点
データドリブンの台頭が顕著になるにつれて、不安な面も現れてきます。
ここからは、データドリブンの懸念点について確認していきましょう。
個人情報の保護
データドリブンの懸念点として、個人情報の保護が挙げられます。データドリブンはその特性上、あらゆる顧客情報をデータ化する必要があります。購買行動はもちろん、顧客自身の性別や年齢、職業などのデモグラフィック情報も重要なデータです。
このような個人情報は、企業がデータの扱い方を誤れば重大な事案に繋がりかねません。
データドリブンを進める際は、情報の取り扱い基盤の整備も進める必要があります。
データの正確性の担保
データドリブンはデータに寄って判断をくだすため、利用するデータにノイズが含まれていないことが必須です。もしデータにノイズが含まれていると、誤った判断に繋がってしまいます。
これまでは経験や勘で「なにかがおかしい」と気が付いたようなミスも、誤ったデータを信頼しすぎた余りにミスが起きてしまった、ということにもなりかねません。
データドリブンを進める際は、データの正確性を担保するとともに、ミスを防ぐ仕組みづくりも必要になってきます。
データドリブンの活用ステップ
データを扱う現代において、データドリブンは必要不可欠なものであるとわかりました。
それでは最後に、データドリブンの活用ステップをご紹介していきます。
データの重要性を社内で共有する
まず初めにやるべきことは、データの重要性を社内で共有することです。このステップを飛ばしてしまうと、データドリブンの基礎である「データ」にノイズが生まれる原因となります。
データドリブンを行うためには、判断のもととなるデータの正確さが非常に重要です。しかし、データの重要性が社内の共通認識として持たれていないと、データの収集が上手くいきません。
例えば、各営業スタッフがデータの重要性を認識していないと、正確な営業日報をつけない可能性があります。この時点で、大切なデータにノイズが生まれてしまうのです。
データドリブンを活用するためには、まずはデータの重要性を社内で共有しましょう。
データを集める
データの重要性が社内の共通認識となったら、データの収集を開始しましょう。
この時、データの収集方法を複雑にしてはいけません。データの収集方法が難しいと、データの入力ミスが発生したり、面倒くさいと感じた社員が適当な数字を入れてしまったりする可能性があります。
データの収集は、なるべく平易な方法で、できるだけ自動化することがベターです。
データをビジュアライズする
データの収集を行ったら、データをビジュアライズしましょう。
データは収集しただけでは、ただの数字の羅列になってしまいます。データを解析・分析しやすくするために、データはビジュアライズすることがオススメです。
データのビジュアライズにはBIツールを活用すると良いでしょう。
データを解析・分析する
データをビジュアライズしたら、データを解析・分析しましょう。
この時、今あるデータの分析とともに、今は集めていないけれどもほしいデータがないか、ということも意識しましょう。持っているデータが全てだと思ってしまうと、トンネルビジョンになってしまいます。新しく収集した方がいいデータはあるか、ということにも留意しましょう。
まとめ
この記事では、データドリブンの重要性や懸念点、導入ステップについて紹介してきました。
データドリブンは、様々なものがデータ化され、顧客行動や企業行動が複雑化した現代のビジネスにおいて必須の手法となりつつあります。
データドリブンを駆使すればビジネスを加速させることができますが、データの取り扱いには注意が必要です。
この記事でご紹介したデータドリブンを活用するためのステップを参考に、マーケティングにデータドリブンを取り入れてみてください。
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