データドリブンとは？概要やメリット、実践プロセスなど解説
近年、マーケティングで成果を出す企業とそうでない企業の格差が広がっています。その差は一体どこから生まれてくるのか？その答えの1つは、データ指標をきちんと使いこなせているか否かです。
企業ではさまざまなデータを収集していますが、どのデータに着目し、意思決定や戦略にどう活かせば良いのかを知っておくことが肝心です。そこでここでは、データドリブンについて詳しく解説します。
データドリブンの概要
データドリブンとは、意思決定や戦略の策定において、データとその分析に基づいて適切な行動判断をするアプローチのことです。対極的なものとしては主観や経験値などが挙げられます。
データドリブンのアプローチは、意思決定をより客観的な指標に基づいておこなう手法のため、ビジネスの現場で広く採用されています。データに基づく判断は成功の確率が高いため、より正しいマーケティングや経営判断をおこなうことができます。
参考ページ: Data driven: definition and challenge for the company – iPage
データドリブンが注目される理由
現在、多くの企業でデータドリブンに注目が集まっています。データドリブンなアプローチをとることで、新たな知見をえることができ、収益増に直結するからです。そこでここでは、注目される主な理由をとりあげ解説します。
ユーザーの行動が複雑化
近年、ユーザーは多様なチャネルを通じて情報にアクセスし、商品やサービスを購入します。具体的にはECサイトやソーシャルメディア、アプリ、リアル店舗など、複数のメディアにアクセスし購入にいたります。
こういった複雑化したユーザー行動を、個人の能力や経験に頼って把握することには限界があります。そこで、データを軸とした分析や意思決定をすることで、適切なマーケティング戦略を策定できます。
このようにユーザーの購買行動が複雑化したことで、データドリブンに注目が集まっています。
テクノロジーの進歩でデータ活用の幅が広がった
機械学習の進歩などによりビッグデータを処理しやすくなったこともデータドリブンが注目される理由の1つです。
わかりやすい例としてはGoogleAnalyticsなどのアクセス解析が挙げられます。WEBサイトに集まる膨大なデータをテクノロジーの進歩により、簡単に分析・活用できるようになりました。
データドリブンのメリット
企業やWEB担当者にとって、データドリブンなアプローチをとることにどのようなメリットがあるのでしょうか。そこでここでは、そのメリットを整理してお伝えします。
参考ページ: How Businesses Benefit from a Data-Driven Culture – The University of Nevada
正確な意思決定
データドリブンなアプローチは、客観的なデータに基づいて意思決定をおこなうため、正確さが向上します。
従来、ビジネスの現場でも主観や経験値に基づいた判断をすることが少なくなったはずです。しかし、データドリブンなアプローチはこういった主観や経験を必要としないため、個人のバイアス（偏った見方）をなくすことができます。
また、社内でＡとＢのどちらが良いか意見が対立するような場面でも、データドリブンなアプローチなら事実や数値が明確なため、議論を減らすメリットがあります。
リスクの最小化
データ分析をすれば将来のリスクを予測できます。例えば、夏場は広告の効果が下がる傾向があると判明すれば、事前に対策を講じることができます。このようにデータドリブンなアプローチは、リスクを予防しビジネスの安定性を高めることができます。
効率的なリソースの配分
データドリブンなアプローチは、予算や人材を最適に配分できます。例えば、プロジェクトごとの効果性を比較すれば、どこにより多くの人材と予算を割けば良いのか適切な経営判断ができます。このようにデータドリブンなアプローチは、マーケティング分野に留まらず、経営判断にもメリットがあります。
注目すべき指標
マーケティングや経営においてデータドリブンなアプローチをとるといっても、いったいどの指標に注目すれば良いのでしょうか。そこでここでは、注目すべき指標をいくつかとりあげ解説します。
ブランド認知率
ブランド認知率とは、特定の商品や企業がユーザーの間でどれだけ認識されているかを示す指標です。
一般的には「シャンプーについて考えたとき、最初に思いつく商品は？」などの質問によって測られることが多いです。あるいは、ロゴ画像を見てどの企業のものと認識しているかを測定することもあります。
こういったブランド認知率が高ければ、他社と差別化できていることの目安になり今後、その商品がさらに販売拡大できる見込みがあるかどうかを判断できます。
顧客満足度
顧客満足度とはユーザーがある商品を購入した際に、その内容や品質にどれだけ満足しているかを示す指標です。例えば「この商品を友人に紹介したいと思いますか」などの質問によって計測されます。
顧客満足度が高ければ、顧客のニーズに適切に応えることができていると判断できます。そして、クチコミで商品が売れたり、ソーシャルメディアなどでシェアされるということが期待できます。
参考ページ: NPSとは？基本事項やメリット、算出方法などを解説
比較検討
比較検討とは、ユーザーが自社の商品に興味をもち、トライアルをした数を指します。例えば、自社が車を販売しているのなら、試乗してもらった数が該当します。こういった比較・検討の指標は、将来の売上に直結する指標です。
オファーの応諾率
マーケティングにおいて最も重要な指標の1つです。ダイレクトメールやテレマーケティングなどのオファーに対して、ユーザーがどの程度承諾するのかを計測します。例えば、100通のダイレクトメールを送り、オファーに応じたユーザーが3人なら3%が応諾率となります。
顧客生涯価値(LTV)
顧客生涯価値（LTV：Lifetime Value）はユーザーがどれだけの期間、特定企業のサービスを利用しお金を支払ってくれるのかということを示す指標です。LTVは、1人の顧客がもたらす将来の収益予想になるため、マーケティング予算の目安になります。
参考ページ: LTV(ライフタイムバリュー)とは？計算方法や事例を解説！
データドリブンを実践するプロセス
データドリブンを実践するプロセスは以下のステップで進めます。これらのステップを順番に進めることで、データを活用した意思決定や戦略策定が実現できます。
Step1.ゴールの設定と明確化
まず、データドリブンなアプローチを適用する分野や課題を決めます。例えば、ECサイトの売上増加、リアル店舗に訪れる顧客の満足度向上、工場での生産性向上などが考えられます。その後、ゴールに対する具体的な数値目標を設定します。
数値で、ゴールを明確にすることで達成度を客観視できます。また、ゴールの達成期限を設定するのも忘れないでください。
Step2.データの収集と整備
データドリブンのアプローチに必要なデータを整理します。社内・社外から必要なデータを収集し、欠損値の処理や重複データの削除といった整備もおこないます。このように、データを分析可能な状態にしてください。
Step3.データ分析
収集し整備したデータを自社にとって価値ある情報にする重要なステップがデータ分析です。この段階では、機械学習や統計的なアプローチに基づいて、隠れた傾向やパターンなどを見つけます。こうしてえられた知見がマーケティング戦略や経営判断の基盤となります。
Step4.意思決定とアクションプランの策定
データ分析の結果をもとに、具体的な意思決定やアクションプランを策定します。データドリブンなアプローチではデータに基づく確かな根拠があるため、主観や経験則の影響を受けず合理的な判断を下すことができます。このStep4によって、データドリブンなアプローチが具体的な行動へとつながります。
Step5.評価と改善
データドリブンな戦略や意思決定をしたとしても、それはあくまでも仮説であり「過去のデータによれば、こう判断するのが正しい」ということに過ぎません。そのため、アクションプランを実行したあと必ず評価をおこなう必要があります。
実行したアクションの結果を評価し、Step1で設定したゴールへの達成度を検証します。アクションプランを実行に移すことがゴール達成に貢献しているのかを確認してください。また、アクションプランの効果が十分でなければ、データの分析やアクションプランの立て方などに間違いがなかったのかを調べ改善を図ります。
以上のステップを踏んでデータドリブンなアプローチを実践すればマーケティングやプロジェクトの成果を最大化できます。
データドリブンを実践する際の注意点
データドリブンなアプローチを実践する際には、次の注意点を考慮してください。以下に整理してお伝えします。
適切なデータの選択
データドリブンなアプローチを進める際に、データが適切であることが大前提です。データに、欠損や異常値、外れ値などが含まれていると、間違った結論を導いてしまうことにつながります。データ収集の段階で、これらのエラーに気づいたら代替データを用意したり、修正をおこなってください。
人間の知見を加える(ヒューマンインザループ)
データに基づく意思決定や戦略は非常に効果的です。しかし、ビジネスのあらゆる側面において、必ずしもデータがそろうわけではありません。そのため、分析結果が不十分なことも現実的には多々あります。また、データの結果に従うだけでは適切なアプローチでないことも生じます。
そのため、データに基づく判断を尊重しつつも、人間としての洞察や知見を加えるようにしてください。このことをヒューマンインザループと呼んでおり、データと人間の知見を融合させることでより質の高い成果を生み出せます。
参考ページ: What is a Human in the Loop?
データドリブンを実現するためのツール
データの収集後、視覚化して分析するには専用のツールが必要です。大量のデータを手作業で整理するのは現実的ではありません。そこでここでは、データドリブンを支援するためのツールを紹介します。
参考ページ: Top Strategies and Tools for Data-Driven Decision Making – BigCommerce
MA
MA(マーケティングオートメーション)ツールは、マーケティングを自動化するツールです。具体的には見込み客の集客から、育成そして成約にいたるプロセスを管理し最適化します。MAツールを活用すれば、データドリブンに必要な分析をレポートとして作成できます。
参考ページ: おすすめのMAツールを比較！選び方や製品ごとの機能などを紹介
アクセス解析ツール
アクセス解析ツールはWEBサイトやアプリの利用データを収集・分析するツールです。アクセス解析を利用すれば、訪問者数、ページビュー、コンバージョン率などの各種データを収集できます。アクセス解析ツールがあれば、WEBサイトの改善に必要なポイントを掴むことができるためデータドリブンなアプローチが可能です。
参考ページ: アクセス解析とは？アクセス解析の基本から分析方法のポイントまで徹底解説！
CRM
CRM（顧客関係管理ツール）は、ユーザー情報を収集・管理し、関係を強化するためのものです。CRMがあれば、ユーザーの連絡先や購買履歴、コミュニケーション履歴などを一元管理できます。
CRMがあれば、ユーザーをセグメンテーションするなどのことが可能なため、データドリブンなアプローチが可能になります。例えばユーザーの男女比や年齢層などの傾向を調べることが可能になるため、今後のマーケティング戦略に活かすことができます。
参考ページ: CRMとは？顧客管理システムについて解説！おすすめのCRMもご紹介
BI
BI（Business Intelligence）ツールは、企業が保有するデータを収集・分析・可視化するツールです。企業がえられるデータをBIツールに蓄積することで、わかりやすくグラフ化したり、傾向やパターンなどを把握できるよう支援してくれます。データドリブンなアプローチをとる際には欠かせないツールといえます。
データドリブンのよくある質問
データドリブンについて当社に寄せられる質問の中から、代表的なものをとりあげ解説します。
Q:課題はありますか？
Answer）データドリブンのアプローチをとる際にはいくつかの課題があります。例えば、適切なデータの収集や整理には、統計学などの専門的な知識が必要なこともあります。また、データだけに頼りすぎて、経験を無視することで逆に効果性が落ちることも考えられます。
そのため、データドリブンなアプローチを尊重しながらも、施策を実行したときには評価と改善の機会を設けてください。
Q:成功事例はありますか？
Answer）データドリブンなアプローチをとった成功事例は、多く存在します。例えば、AmazonやNetflixのレコメンド機能、Googleの検索アルゴリズムなどは、データドリブンの成功事例として挙げられます。これらの企業は大量のデータを活用して、ユーザー体験を向上させています。
Q:ビッグデータとは何ですか？
Answer）ビッグデータは、通常のツールや手法では処理しきれないほど巨大な量のデータのことです。しかし、効果的なデータドリブンなアプローチをとるには、ビッグデータが役立ちます。そのため、ビッグデータ処理ができる専用のツールが必要です。
Q:データドリブンに役立つ具体的なツールは？
Answer）データドリブンに役立つ具体的なツールの例をいくつか紹介します。
Microsoft Power BI
マイクロソフトが提供するビジネスインテリジェンスツール(BI)で、データの視覚化や分析が可能です。
Google Analytics
WEBサイトやアプリのデータ収集や分析ができるツールです。
Zoho Analytics
クラウドベースのBIツールで、社内・社外にあるデータを一括管理し、統合的な分析をおこなえます。
まとめ
データドリブンは、客観的なデータを基に意思決定をおこなうアプローチであり、経営やマーケティングにおいてますます重要度が増しています。従来の主観や経験などによる曖昧な意思決定をおこなう必要がなく、確かな根拠を持って決断できます。今回の記事を参考に、自社でデータドリブンなアプローチを実践してください。その際にはここで紹介したツールなどの導入も検討してください。
この記事の監修者
日本大学法学部卒業、広告代理店で12年間働いている間、SEOと出会い、SEO草創期からSEO研究を始める。SEOを独学で研究し100以上のサイトで実験と検証を繰り返しました。そのノウハウを元に起業し現在、11期目。営業、SEOコンサル、WEB解析（Googleアナリティクス個人認定資格GAIQ保持）コーディング、サイト制作となんでもこなす。会社としては今まで2000以上のサイトのSEO対策を手掛けてきました。
