初めて聞く言葉の中には、なにか引っ掛かる言葉ってありますよね。意味も分からないけど「理解していた方が良いような感じがする…」とか「役立ちそうな雰囲気の言葉」という感じ。そんな、あなたの第六感、結構当たったりするものです。
「データドリブン」という手法も、その一つです。直感や経験に頼るのではなく、客観的なデータに基づいた意思決定や戦略策定をすることを「データドリブン」といいます。本記事では、データドリブンの基礎的な考え方から具体的な活用方法などを、できるだけ詳しく解説します。
データドリブンとは？
ビジネスで見聞きする言葉は、知らないままにしておくと後悔することが多いものです。場合によっては、とんでもなく「恥ずかしい！」思いをすることもありますからね。
「データドリブン」もビジネスにおいて重要な言葉です。最速で押さえておかれた方がよさそうですよ。
データドリブンの基本
さて、「データドリブン」という言葉ですが、データはともかく「ドリブンって何よ？」と思われませんか？
ドリブン（driven）は、辞書で調べてみると「driveの過去分詞形で、多く複合語の形で用い、それが原動力であること、それが主導していることを表す」と説明されています。
ちょっと分かり辛いですよね。やわらかく言い換えると「何々を、もとにした意思決定」とか「ほにゃららを、起点として判断」などの意味を持つ言葉です。
ドリブンの意味がわかると「データドリブン」も自ずと理解できます。つまり、集めたデータを分析して、ビジネスでの意思決定や企画の立案、戦略の策定などに役立てるということになります。
直感や経験といった主観に頼るのではなく、データに基づいた合理的かつ客観的な判断が可能になります。どうやら、会社組織において「データドリブン」は、必要不可欠な手法といえそうですね。
データドリブンのメリットとデメリット
データを集めるといっても、ただ集めればいいというものでもないですよね。まずは、どんなデータをどの程度の量集めるか？ や、集積したデータをどの様に分類して解析するのか？ さらに分析や解析した情報をどの様に活用するのかも明確にしておかなければならないでしょう。
そうしたことを考えると「データドリブンも、なかなか面倒で厄介なことだ！」なんて思えてきますよね。となると、事前にデータドリブンのメリットとデメリットについて、しっかりと押さえておく必要がありそうです。
データドリブンの利点には、意思決定の精度が向上することや、効率的なマーケティング、リスクの軽減があります。
反対に、データの収集と分析に時間とコストがかかってしまうことやビッグデータなどの解析するデジタル人材が必要になることが課題といえますね。
データドリブン経営の実際
言葉の意味が理解できたとしても、データドリブンがどの様に活用されるのかを知らなければ「本当に理解できた！」とは言えないように思います。
データドリブンが、客観的なデータに基づいた意思決定や戦略策定であるならば、会社経営という視点で考える必要がありますが…、そうなると「私には関係ないわ」なんて思ったりする方もいらっしゃるのでは？ でも、それは早計に過ぎるかも？
ちょっと難しいかもしれませんが、勉強のつもりでデータドリブンの活用シーンを見てみましょう。
データドリブン経営とは？
企業の経営にあたり、データドリブンの手法を取り入れることを「データドリブン経営」と呼びます。企業が、経営上の意思決定や戦略の策定をするにあたり、業務上知り得た情報や顧客から入手したデータなどを基に経営する手法です。
これにより、企業は市場の動向や顧客のニーズへ迅速に対応できるようになります。その仕組みと利点について、できるだけわかりやすく解説します。
データドリブン経営の事例と成功例
さて、「データドリブン経営」などと聞くと、「私には縁遠い、はるか彼方のお話！」と思うかもしれませんね。ところが、あなたが常日頃、利用している様々な企業がデータドリブンによる経営体制を敷いています。
具体的な業種ですと、IT・テクノロジー、コンビニエンスストアなどの小売業、金融、ヘルスケアなどなど、幅広い分野でデータドリブン経営は取り入れられています。ここで、読者の皆さんも良くご存知の有名企業の例をご紹介しておきましょう。
1.Google
検索エンジンや広告配信など、データドリブン経営の代表的な企業です。膨大なユーザーデータを活用してサービスの最適化を図っています。
2.Amazon
購買データや顧客レビューを分析し、パーソナライズドな商品推薦や効率的な在庫管理を行っています。
3.Netflix
ユーザーの視聴履歴や評価データを分析し、コンテンツの推薦や新作制作に活用しています。
4.Tesla
車両から収集したデータを活用して、運転支援システムの改良や新機能の開発を行っています。
いずれの企業も「知らない！」とおっしゃる方は、恐らくいないのでは？
データドリブンマーケティングの魅力
様々な企業を成功に導いているデータドリブンですが、さてさて、どの様なマーケティング手法が採られていると思いますか？ 商品やサービスが売れる仕組みづくりに、データドリブンはどんな役割を果たしているのかをご紹介します。
データドリブンマーケティングとは？
今やデータドリブンの考え方は、マーケティングへも浸透しています。その手法とは、顧客の購入へのアクションや地域ごとの様々なデータを基にしてマーケティング戦略を練ること。
集積したデータを分析して、そこから得られた情報を洞察し、ターゲティングの明確化、キャンペーン地域や時期の最適化、パーソナライズドメッセージ配信タイミングを測ることに活用されています。こうしたマーケティング活動が、データドリブンマーケティングです。
その具体的な手法を幾つか紹介しておきましょう。
1.ターゲティングとセグメンテーション
データを分析して顧客を異なるセグメントに分け、それぞれに最適なマーケティングメッセージを送ります。
例：小売業者が購買履歴をもとに顧客を「頻繁に購入する顧客」「新規顧客」「長期間購入していない顧客」などに分類し、それぞれに異なるキャンペーンを行う。
2.パーソナライゼーション
個々の顧客の嗜好や行動データに基づいて、パーソナライズされた商品推薦やメールを送信します。
例：オンラインショッピングサイトが顧客の閲覧履歴や購入履歴を基に「あなたにおすすめの商品」を表示する。
3.リアルタイムマーケティング
顧客のリアルタイムの行動データをもとに、その瞬間に最適なメッセージやオファーを送信する。
例：eコマースサイトで顧客がカートに商品を追加したが購入に至らなかった場合に、直後に割引クーポンを送信する。
どうでしょう。具体的な事例を見てみると「あるある！」と思われたことでしょうね。あなたの会社でも、すでに取り入れ実践している手法ではなかったでしょうか？
データドリブンのためのデジタル人材
どうでしょうか、ここまでの説明でデータドリブンへの理解は、かなり深まったのではないでしょうか？ しかし、もう一つ重要な視点があります。経営やマーケティングにデータドリブンを取り入れるためには、ビッグデータを分析や解析する技能を有する人材が必要になります。さて、どういう分野の技能が必要なんでしょうか？ 具体的に探ってみましょう。
必要なスキルと役割
企業の経営においてデータドリブンを実現するためには、データサイエンティストやデータアナリストといった専門スキルを有する人材が必要になります。あなたの職場の同僚に、データサイエンティストやデータアナリストはいらっしゃるでしょうか？
まだ一般的な職種とはいえず、知名度も低いようです。簡単にそれぞれの仕事について紹介しておきますね。
データアナリストは、主にデータの集計や現状分析などを担います。仕事としては、集めたデータを項目ごとに整理して、現状を分析してレポートにまとめことをミッションとします。
それに対して、データサイエンティストはデータの集計や分析に止まりません。分析結果をどのようにビジネスへ活かすのかを考えるまでがミッションとなります。企業の利益に直結する経営戦略を考えることになりますので、一層高いスキルと経験が求められます。
どうでしょうか、 少しはデータサイエンティストやデータアナリストという仕事に興味が湧いてきたのではないでしょうか？
国内でのデジタル人材の育成
今、社会が大きく変化している中、政府主導のもと人材のリスキリングが叫ばれています。そのリスキリングにおいて最注目されているスキルの一つが、ビッグデータを分析や解析できる技能なのです。
そのことを裏付けるように、多くの企業や教育機関がデータ分析スキルの育成に力を入れていますね。また、経済産業省が認定する資格制度も複数あり、そうした資格取得を支援する講座も多数開設されています。興味をお持ちの方は、ぜひ調査して資格取得にチャレンジしてみてはいかがでしょう？
データドリブンの未来と課題
努力してリスキリングしても、その知識や技術がすぐに陳腐化するのでは、リスキリングする意味も価値も失われてしまいますよね。さてさて、どうしたらいいのでしょうか？
きっと聡明な読者の方なら、もうおわかりですよね。慌てず急がず資格取得する前に、まずはデータドリブンの未来と課題を見極めることから始めましょう。
今後の展望と課題
データドリブンの重要性が失われる可能能性は極めて低いといえるでしょう。生成A Iが急速に進化していることを考慮すると、これまでより高速で高度なデータ分析が可能になります。恐らく、私たちが想像しているよりはるかに進化した未来がやってくること思っておいた方がよさそうですね。
課題という視点でも考えてみましょう。やはり、データの品質（正確性や信憑性）やプライバシー保護の問題は重要です。また、偏ったデータ分析による誤った意思決定も大きなリスクとなるでしょう。解決すべき課題にも目を向けなければなりませんよね。
最後に
データに基づいた意思決定は、ビジネスの成功に欠かせない手法となっていることを十二分にご理解いただけたと思います。また、データの品質やプライバシー保護の課題があることもお分かりいただけたでしょう。
今後も進化を続けるデータドリブンの世界で、私たちは柔軟に対応し、常に学び続ける姿勢が求められます。あなたも、データドリブンの技能を修得して、新たな分野へチャレンジしてください。
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