こんにちは、BIZROVEのmanihoです！
今回は「データドリブン」についてのご紹介です。
「データドリブンという言葉を聞いたことがあるけど、内容や活用方法がよく分からない…」と悩んでいるEC担当者も多いのではないでしょうか。
本記事では、データドリブンの概要や活用方法などを分かりやすく解説します。
データドリブンについてよく分からず困っているEC担当の方にとっては必見となっておりますので、ぜひ最後まで読んでいってくださいね。^^
1.データドリブンとは？
はじめに、そもそもデータドリブンとは何か？という部分について説明していきます。
データドリブンとは、データの分析結果を基にマーケティング施策やビジネスの意思決定を行う考え方です。これまでの勘や経験に基づく施策や意思決定とは異なり、データを重視した判断を行うことが特徴です。
2.データドリブンが注目を集めている理由
次に、データドリブンが注目を集めているおもな理由を以下3点解説します。
①顧客行動の多様化
理由の1つに顧客行動の多様化が挙げられます。現代ではインターネットやSNSの普及が進んだことにより、顧客がオンライン（インターネットやSNSなど）とオフライン（店舗など）を簡単に行き来できるようになりました。
結果、今までよりも顧客行動のパターンが複雑化し、画一的なマーケティング施策では効果が出にくくなっています。そのため、顧客データを踏まえた判断を行う必要性が高まってきています。
②デジタルマーケティング技術の発展
デジタルマーケティング技術の発展も理由と言えます。現代では技術の発展により、Webサイトへのアクセス数や流入経路など顧客行動の収集・分析が容易になりました。
また、収集した顧客データに基づいた効果的なメルマガ発信などを行えるマーケティングツールも次々と登場してきています。
③費用対効果の高いマーケティング施策を行う必要性
現代では市場の成熟化などにより、売上拡大だけでなく収益性の確保も重要になっています。つまり、費用対効果の高いマーケティング施策を打つ必要性があります。
費用対効果の高いマーケティング施策を行うためには、顧客1人ひとりの属性データや行動データを理解することが不可欠です。
3.データドリブンのメリット
このように注目を集めているデータドリブンですが、どのようなメリットがあるのでしょうか。以下では、データドリブンのメリットを3つご紹介します。
①顧客ニーズを客観的に把握できる
データドリブンでは、実際のデータに基づいた客観的な分析や判断が可能です。
例えば、これまでの経験や勘で「この商品は30代男性に人気になる！」と思っても、実際にデータ分析をした結果、40代女性から人気を集めている可能性も考えられます。
このように、データドリブンで考えることで、想定ではなく事実として顧客ニーズを把握できるようになります。
②生産性や収益性の向上が見込める
生産性や収益性の向上もデータドリブンのメリットと言えます。データドリブンのマーケティングや経営を行うことで、視覚的に顧客データや売上データの状況を確認することが可能になります。
その結果、これまで時間がかかっていた顧客データ・売上データの収集や報告資料作成などの業務を効率化でき、生産性の向上および収益性の向上が期待できます。
③スピーディーかつ高精度な意思決定ができる
データドリブンの活用により、スピーディーかつ高精度な意思決定もできるようになります。
これまでの勘や経験による意思決定では、勘や経験を十分に蓄積するまでに時間を要していました。一方でデータドリブンでは、誰が見ても客観的な分析データが確認できるため、属人的な判断を防止することができます。
これにより、担当者が代わってもスピードや精度を維持した判断や意思決定ができるでしょう。
4.データドリブンを行うステップ
続いて、データドリブンを行う4つのステップを以下で説明します。
①データの収集
まずは判断のベースとなるデータの収集が必要です。データ収集にあたっては、データを集積するための基盤となる顧客データ管理システムなどの導入を検討しましょう。
最近では、さまざまな売上データ管理や顧客データ管理のためのツールが存在します。いずれのツールを利用する場合でも、企業内でデータが散在しないよう、一元的に管理していくことが大切です。
②データの可視化
データの収集ができたら、データを可視化していきましょう。せっかくデータを収集しても、確認できなければ効果を発揮することはできません。
データの可視化には、GoogleアナリティクスをはじめとするWebアクセス解析ツールなど様々なマーケティングツールが役立ちますので、データ管理システムの導入と合わせて検討するとよいでしょう。
③データの分析とアクションプランの検討
データの可視化ができたら、それをもとにデータを分析し、アクションプランを検討します。可視化されたデータから、時系列の推移やデータ間の相関関係などを分析し、顧客の傾向や法則性を導き出します。
ただし、データ分析とアクションプラン検討には、それなりの分析スキルやノウハウを持った人材が必要となります。「データサイエンティスト」や「データアナリスト」といった職種が近年注目を集めていることからも分かるでしょう。
よって、データの収集や可視化に関してはシステム化できるものの、データ分析とアクションプラン検討にはまだまだスキルを持った人材の配置が必要と言えます。
④アクションプランの実行
アクションプランの検討ができたら、実行に移していきます。注意点としては、組織の縦割り構造や上位層の理解度によって、スムーズにアクションプランを実行できるかどうかに影響が出る点です。
そのため、意思決定を行う上位層にデータドリブンの考えを浸透させること、組織横断的な協力体制を構築することなどが多くの企業にとって課題となるでしょう。
また、アクションプラン実行後は、PDCAを回して結果の検証と改善を繰り返していく運用が大切です。
5.データドリブンを利用した取り組み事例
最後に、データドリブンを利用した取り組み事例を紹介します。
①営業部門での取り組み事例
1つ目はデータドリブンを活かした営業効率化の事例についてです。これまで展示会などで営業する際は、もらった名刺やアンケート情報を基に知名度の高い企業を中心に電話やメールをする営業が一般的でした。いわば「アナログ営業」が主流だったと言えます。
一方でデータ分析ツールでアンケート情報や企業情報を解析することで、これまでの顧客属性や受注傾向との比較ができ、より成約率の高い顧客層に効率的にアプローチすることが可能になりました。
②Webサイト担当部門での取り組み事例
次にWebサイト担当部門での取り組み事例です。Webアクセス解析ツールなどによりWebサイト上の顧客行動を可視化することで、Webサイトの運用効率化を図ることができます。
例えば、商品Aよりも商品Bのほうが流入数が多い場合、商品Bに興味を持つ顧客が多いことが分かります。その結果、商品Bに関する特集ページをTOPページに掲載するなどの施策につなげることができます。
また、ある商品紹介ページの滞在時間が著しく短い場合、商品ページ上のコンテンツに問題がある可能性が考えられます。その場合、動画コンテンツや商品比較コンテンツなど、顧客がじっくりと商品情報を確認できるようなコンテンツを掲載するとよいでしょう。
5.まとめ
今回は、「データドリブン」について解説しました。
データドリブンは、データの分析結果を基にマーケティング施策やビジネスの意思決定を行う考え方です。これまでの勘や経験に基づく施策や意思決定とは対照的に、データを重視した判断を行うことが特徴と言えます。
データドリブンを活用することで、客観的に顧客データを把握し、スピーディーかつ高精度な意思決定を図ることができます。
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