データドリブンとは？正しい進め方やデータドリブンマーケティング、データドリブン経営の意味も解説
データドリブンという単語、最近よく耳にするものの正しい意味がよく分からないという人も多いのではないでしょうか？
そこでこの記事では「データドリブンの正しい意味」や「データドリブンマーケティングの取り組み方」について解説します。
データドリブンとは
データドリブンとは「データに基づいた」「データ主導の」という意味です。
データドリブンという単語自体は形容詞的な意味の言葉なので単体で使うことはあまりなく、たとえばデータドリブンマーケティングといえば「データ主導のマーケティング」、データドリブン経営といえば「データ主導の経営」といった使い方をする場合が多いです。
データドリブンマーケティングとは？
データドリブンマーケティングとは、先述の通り「データ主導のマーケティング」という意味で、より具体的には「データに基づいた意思決定のもとで行われるマーケティング」のことです。
客観的な情報に基づいた意思決定のもとでマーケティング戦略を立案し施策を実行していくことで、勘や経験に頼って行われているマーケティングより高い精度で成果を上げることができます。
データドリブン経営とは？
データドリブンマーケティングと同じくよく使われる言葉がデータドリブン経営です。「データに基づいた意思決定のもとで行われる経営」のことで、マーケティングに限らず採用や社内人事など、あらゆる場面でデータを活用していく経営姿勢のことです。
社員満足度チェックなど、社員の意識を数値化するサービスも多様化してきている中で、マーケティング以外の面でのデータ活用も可能になってきています。その結果、データドリブン経営は以前より実現しやすくなっています。
データドリブンマーケティングが求められている背景
この記事では特にデータを集めやすく効果も見えやすいマーケティング分野を中心に、データドリブンマーケティングについて解説していきます。
まずはデータドリブンマーケティングという考え方が以前より必要とされるようになった主な理由について確認してみましょう。
発展したデータの収集技術を活用する
IT技術の発達によって、マーケティングに関連するデータの収集、蓄積は以前よりかなり容易になってきています。
Webマーケティングにおいては、商品の購入やコンバージョン（資料のダウンロードなど）のみに止まらず、サイト内のどのページを見たか、どのサイトからやって来たかなどの詳細なデータを簡単に知ることができます。
Web以外でも、店舗のレジシステムや会員情報の管理のやり方次第で、より幅広いデータの収集、分析が専門的な知識がなくてもやりやすくなってきています。
その結果、それらのデータを活用してより精度の高いマーケティングの実現を目指す人や企業が増えてきています。
多様化する消費者の購買行動を把握する
消費者の購買行動に関してもWebを中心としたIT技術の発達によって多様化しています。
以前のように「テレビのCMを見てお店に足を運んで商品を買う」というシンプルな購買の流れをたどる人の割合は少なくなってきて、商品について知るきっかけ、購入する場所などはとても多様化してきています。
これらの多様化している消費者の購買行動の流れを掴み、適切なマーケティングを実現するためにもデータの活用は欠かせなくなっています。
多様化するマーケティング施策の効果を最大化する
顧客の購買行動は複雑になってきていますが、その反面、自社の商品に合わせたマーケティング戦略を選択しやすくなっているとも言えます。
大きな費用を捻出できない場合でも、自社の商品に合った顧客に狙いを定めたマーケティングで成果を上げることができます。このマーケティングの成果を最大化するためにもデータドリブンマーケティングは欠かせません。
データドリブンマーケティングの進め方
データマーケティングを実現するためには、次のようなステップを踏んで取り組む必要があります。
- 目的の明確化
- データの収集・整理
- データ分析
- 可視化
- 業務フローの構築
- 施策の立案・実行
- 改善検証
目的の明確化
データドリブンマーケティングに取り組む目的を明確にしましょう。基本的な目的は売上を上げることですが、目的が明確であるほどこれ以降のステップをスムーズに進めることができます。
データの収集・整理
データを分析できる状態にするため、蓄積されている現状のデータの整理を実施します。社内のデータは部署ごとにバラバラに管理されている場合もあるため、分析できる状態にするための整理が必要です。
目的が明確であれば収集、整理するべきデータも自ずと決まってきますが、データに対する知識がなければどのように手をつけるべきか分からない場合が多いため、データの整理以降の手順はデータ分析のスキルを持った人材に任せることが望ましいです。社内に適切な人材がいない場合には外部へ依頼することも検討しましょう。
取り扱うデータの例
- 商品データ：商品ID、商品名、価格など
- 顧客データ：顧客ID、名前、年齢、性別など
- 購買履歴：購入日、購入点数など
- 行動履歴：アクセス日時、訪問ページなど
商品データや顧客データなどの基本となるデータに、購買履歴や行動履歴などの行動に基づくデータを紐づけて分析を行います。必要に応じて、競合のデータや市場データ、顧客アンケートなどのデータを収集していく場合もあります。
データ分析
収集・整理したデータを編集し分析していきます。データを分析することで現状を把握し、売上を上げるために見るべきデータを明確にしていきます。
可視化
可視化とは、データ分析で明確になった見るべきデータの変化を日々チェックできるようにすることです。データ分析は一度やって終わりではなく、新しいデータも随時分析できる仕組みを作ることで、データに基づいた意思決定をしていくことが必要です。そのためには、必要なデータ適切に蓄積され、
可視化にはBIと呼ばれるソフトウェアを活用する場合が多いです。
これによって素早く精度の高い施策を実行することのできるデータドリブンな体制が実現できます。
業務フローの構築
必要なデータの可視化ができたら、それを実際の業務の中で活用していくフローを構築していきます。データを分析し、その結果をアクションにつなげる業務フローが定義されている状態を作り上げます。そのためには、フローが担当者に理解されていることも重要です。
施策の立案・実行
データに基づいた施策を立案し、実行していきます。必要なデータが可視化され、業務フローが適切に構築されていれば、それに沿って進めていくことで自ずとデータに基づいた意思決定のもと施策を立案、実行することができます。
改善検証
実行した施策の効果を可視化されたデータで検証し、改善し、PDCAを回していきます。
データドリブンマーケティングの実現に必要なこと
データドリブンマーケティングを実現するためには、次の3つの要素が必要となります。
- データをビジネスに活用できる人材
- 経営層の理解
- 組織全体への浸透
データをビジネスに活用できる人材
データドリブンマーケティングを実現するためには、データ活用とビジネスの両方の知識を持った人材が欠かせません。
データ分析やAIなどの知識を持っているだけでは、ビジネスに活かせません。
経営層の理解
経営層はなんのためにデータを活用するのかを明確にしておくことが必要です。
経営層がデータの重要性を理解し、積極的に推進しなければデータドリブンマーケティングを実現することはできません。
また、データドリブンマーケティングの実現には時間がかかることも理解しておかなければいけません。事例でも紹介しますが、ワークマンでも○年、グッディでも○年かかっています。
それくらいの長期的な取り組みとなることを理解し、すぐに効果が得られなくても途中でやめてしまうことのないように取り組んでいくことが必要です。
組織全体への浸透
データドリブンマーケティングの実現は組織全体の協力がなければ実現は難しいです。
なぜなら企業のデータは、規模が大きければ大きいほど様々な部署に点在してしまっており、それらを横断的に整理、分析できる体制を作るためには、各部署の協力は欠かせないからです。
そのためにはデータ活用の重要性を組織全体に浸透させる必要があり、そのためにはやはり最初に経営層がデータの重要性を理解しておくことが欠かせません。
データドリブンマーケティングに活用されるツール
データドリブンマーケティングに取り組む上でよく活用されているツールをご紹介します。
データを管理するためのツール
CRM
CRMとはCustomer Relationship Managementの略で企業と顧客の関係を管理するシステムのことです。その名の通り、自社の顧客が現状どのような状態にあるのかを管理しておくためのツールです。顧客の氏名や役職、関係性、これまでのやりとりなど様々なデータを管理することができます。
多くの場合、管理する項目などもカスタマイズできるため、導入時に自社に必要なデータを適切に蓄積できるような設計にすると、データ活用をスムーズに進めることができます。
SFA
CRMと似たツールにSFAというものがあります。SFAはSales Force Automationの略で、営業活動の自動化システムのことです。SFAも主な役割はCRMと似ており、近年ではCRMと機能にあまり差がない場合も多いためSFA/CRMのような表記をされることももあります。
可視化にあたって活用されるツール
BI
データを統合して可視化するために活用されるソフトウェアです。上記にあげたSFAやCRMはもちろん、そのほかのデータベースに蓄積されているデータも整理してBIに取り込むことで、まとめてデータを可視化することができます。ただし、適切なデータを適切に可視化するのには、データ分析のスキルが必須となります。
BIとして有名なツールにはTableauやMicrosoft Power BIなどがあります。
施策の実行時に活用されるツール
MA
MAはMarketing Automationの略で、マーケティング自動化システムのことです。主にはWeb上のマーケティングを自動化するシステムです。
顧客のデータや、顧客の行動履歴などに基づいて自動でメールアプローチやプッシュ通知を送ることなどが可能です。ただし、どのようなアプローチをするべきかは、自分たちで設定を行う必要があるため、マーケティングオートメーションで施策を自動化するためには、そもそも適切にデータを分析し、効果的な施策を立案しておくことが必要になります。
データドリブンマーケティングの実践事例
株式会社ワークマン
ワークマンでは店舗の従業員がExcelを使ったデータ分析を行う体制を作っています。製品開発、店舗での製品の配置などをどのようすれば売上が上がるのか、従業員が自身で分析を行い改善策を実施しています。このデータExcelによる分析に取り組んでワークマンでは10期連続で最高益を記録。
以下のような取り組みによってデータ分析を社内に浸透させデータドリブンマーケティングを実現しています。
各従業員がデータ分析をできるように研修を実施
各従業員に直営店の店長を経験させ、現場でのデータ分析に取り組ませる
売場の改善による結果をデータで検証し、レポートを毎月提出させる
分析チームから実験によって判明した事実を発表する機会を設ける
参考：ワークマンを支える「Excel経営」とは？土屋専務に聞く
株式会社グッデイ
九州北部で64店舗のホームセンターを展開する株式会社グッデイでは、Tableauとグループウェア「Google Workspace」を導入しデータの可視化を行うことで日々のデータ活用を実現しています。来店数や売上はもちろん、天候とリンクさせたデータやコロナ禍においては地域の感染者数との相関などのデータをボタン操作だけで可視化されたグラフや表が抽出されるシステムを構築。これを社員が各自のパソコンから閲覧できるようにしています。
それらを活用しデータに基づくマーケティングを実現し、5年で売上高を26％向上させています。
