データドリブンを活用した経営で競争力を高めるために

データドリブンを活用した経営で競争力を高めるために

(2020年10月14日 掲載)

顧客の消費行動が変化し、ニーズの変化も速くなっている時代において、企業が競争力を高め、成長を続けるためには、いかにデータを生かせるかが重要です。そのなかで注目されているのがデータドリブン(Data Driven)に基づいた経営です。また企業がDX(デジタルトランスフォーメーション)への取り組みを進めてきたことによって、ビッグデータを活用し、その結果を経営に生かすことも十分可能になってきました。しかし、データドリブンを具体的に経営に生かしていく方法や必要なシステム、組織体制は企業によって異なります。今回はデータドリブンの概要と、必要とされる理由を確認し、どのように取り組めばよいのかを探ってみましょう。

目次

データドリブンとは

経営やマーケティングをする上で、さまざまなデータを集めて、それらを分析・活用できるように整理をすることは重要です。例えば「長年の経験に基づく勘によって商売の方向性や流れを見極め、どう行動すべきかを決める」というのも「長年の経験」つまりはデータをその人なりに分析して、活用していると言えるでしょう。このように昔も現在も、経営やマーケティングを進めるためには根拠のあるデータや分析結果を活用し、経営やマーケティングの施策に生かすことは鉄則なのです。

このようにデータをもとにして、合理的で論理的なアクションを導き出し、それを実行することをデータドリブンと言います。

データに基づいた経営方針やそれに伴う意思決定は「データドリブン経営」と言い、マーケティングを組み立てることを「データドリブンマーケティング」と言います。

なぜデータドリブンに注目するのか

経営やマーケティングにおいて、データを活用することがますます重要になっています。総務省の「平成27年版情報通信白書 第2部ICTが拓く未来社会」の中の「データの活用目的と活用例」を示した表を見ると、多くの企業で経営戦略や事業戦略の策定、顧客や市場の調査・分析、商品・サービスの品質向上のためにデータを活用していることが分かります。データドリブンはすでに多くの企業が活用し始めているのです。

データの活用目的と活用例 出典 総務省「ビッグデータの流通量の推計及びビッグデータの活用実態に関する調査研究」(平成27年)

この動きが活発化した理由は大きく2つ考えられます。1つは顧客のニーズが多様化し、消費行動が大きく変化していることに加え、そのスピードが速くなっていること。もう1つは企業のIT化が促進され、膨大なデータを収集、蓄積できる環境が充実したことです。では、それぞれを詳しく見ていきましょう。

顧客のニーズの多様化、消費行動の変化

社会全般にインターネットが普及し、スマートフォンやタブレットといったモバイルデバイスを多くの人が利用するようになったことで、消費者の価値観や消費行動が大きく変わりました。インターネットを通じて多くの情報が瞬時に手に入り、また、発信ができるようになると、モノを所有することから必要なときに必要なモノを選択して利用する動きへと加速度的に変化が起こりました。つまりシェア経済への移行が始まったといえます。

この変化は、ほかの人が持っているモノは自分も欲しいと感じることで促進された消費から、自分はこれが好きだから、あるいは必要だからこれを購入する(利用する)、という具合に、より自分の好み、必要性を重視する消費への変化でもありました。つまり顧客によって良いと判断するものは多様化し、より自分の必要性と嗜好(しこう)性を重視して商品やサービスを選択するようになったのです。

さらにニューノーマル時代が始まり、ワークスタイルも大きく変化しました。多くの人がテレワークを経験し、家庭や地域に根ざした生き方を考えるようになりました。例えば、車の所有に着目すると、所有からシェアへと移行してきた価値観が、ニューノーマル時代になりシェアから所有へと回帰していると言います。つまり、テレワークといった自由度の高い働き方が可能になったのに伴い、家庭での時間や仕事以外の時間、地域での時間を大切にし、楽しむ機会が増えたことで、車は必要なときだけシェアすればいいと考えていた人が自家用車として所有することを考えはじめたということでしょう。感染症対策の観点からも車の所有を選択するケースが増えているのかもしれません。

このように、短期間で消費者の価値観は激しく変化をしているのです。

2020年にKPMGインターナショナルが世界主要11ヵ国の一般消費者を対象に生活の価値観、消費行動の変化を調べた「Consumers and the new reality」調査では、3つの大きな変化が分析できたとしています。

1:贅沢消費は控え、価格に見合った価値を求める傾向が強まった
経済的な不安感が高まったこともあって、必要なモノを検討し、さらにそれが価値に見合った価格であるかどうかが消費決定要因になっています。また贅沢な消費を控えるという調査結果は、短期的な欲求を満たすための消費ではなく、自分の生活を中長期的に満足させてくれる、あるいは嗜好性に適したモノへの消費を重視していることを示しています。

2:顧客体験がデジタルに移行した
多くの消費者が家庭で過ごす時間が増えたことで、インターネットを介してより安全に、より簡単に商品やサービス、情報を手に入れたいと考える傾向が強くなりました。顧客体験(認知、情報検索、比較、購買、アフターサポート)の多くがデジタルへと移行しています。これに伴い、決済方法も電子マネーやクレジットカードを利用したものが増えてきました。

3:ブランドにより信頼を求めるようになった
消費者がブランドに求めるものも変化しています。ブランドの個性だけでは納得せず、より信頼に足るもの、信用性のあるもの、安心なものを求めるようになっています。例えば、企業の利益よりも顧客への価値提供を優先しているのかどうか、この企業は社会に対する使命をどう意識し、どのように果たしているのか、といったブランドへの信頼を強く求めるようになりました。

企業のIT環境の充実

経済産業省は2018年に「デジタルトランスフォーメーションに向けた研究会」を設置して、ITの進化に伴って新たなサービスやビジネスモデルを展開することでコストを削減し、働き方改革や社会そのものの変革につなげる施策を示したDXの定義とガイドラインを公開しました。そして、企業がビジネス環境の激しい変化に対応して、データとデジタル技術を活用し、競争上の優位性を確立することを推進してきました。それに対応すべく、各企業もIT環境を充実させ、IoTやAI、POSシステム、顧客管理システムといった最新デジタル技術を導入し、ビッグデータの収集、活用を進めています。

企業でのビッグデータ活用が進んだ背景として、消費者の間にもインターネット、スマートフォン、外出先からエアコンを操作できるIoT家電などが普及したことが考えられます。 こうしたIT環境が充実したことで、データドリブンを経営やマーケティングに生かす環境的な要件が整ったといえます。

データドリブンの4つのポイント

では、ここからは具体的にデータドリブンを活用するために、データドリブンの柱ともいえる4つのポイントを見ていきましょう。データドリブンには「データの収集」「データの分析」「データの可視化」「意思決定」の4つのポイントがあります。

データの収集

経営やマーケティングの施策や方向性を決定するためにはデータが必要です。それぞれの部門が行う業務において収集するデータやIoT機器から集積されるデータ、インターネットを介して集まる顧客情報など膨大なデータを取得して蓄積していきます。

データの分析

データを膨大に蓄積してもそのままではただのデータです。それぞれのデータを目的に合わせて分析して、一見、無関係に見えるデータどうしの関連性を発見したり、データから一定の傾向を導き出したりします。

データの可視化

膨大なデータを分析して視覚的に理解できる形にまとめるだけでは、まだ使えるデータとは言えません。企業経営やマーケティングの施策や方向性を決定するためには、企業を支えるステークホルダーが納得する論拠を示す必要があります。そのために分析したデータをさらに数値、グラフなどを活用して次の行動へとつなげられる形に加工する必要があります。

意思決定

分析して使える形に加工したデータをもとに、経営やマーケティングの施策・方向性を決定します。データから分析された結果や社会状況、企業の状況などさまざまな要素も考慮しながら、最適な選択肢を選ぶのです。こうした意思決定において、具体的なデータから導き出された結果は大きな意味を持ちます。意思決定の論拠となるデータ分析が詳細で精度が高いほど、より具体的で確実な意思決定を行うことが可能となります。

データドリブンを実現するために不可欠なツール

データドリブンを実現するためには情報を収集して分析することから始め、それを使えるデータに加工し、具体的な施策へと落とし込む必要があります。こうした作業を支援するツールを確認しておきましょう。

情報収集と分析:DMP

DMP(データマネジメントプラットフォーム)とは、外部企業が提供しているビッグデータや自社に蓄積されたデータを集積して分析をし、活用するためのプラットフォームのことです。
データにはパブリックデータとプライベートデータがあります。パブリックデータと呼ばれるものはオーディエンスデータやソーシャルメディアデータ、消費者の動向などです。また、自社サイトにアクセスをした顧客の履歴や購買データ、アンケートデータ、店舗で収集した顧客データなどはプライベートデータと呼ばれます。そしてそれぞれのデータを分析するためのパブリックDMP、プライベートDMPが存在しており、パブリックDMPはデータ販売企業から提供されています。

マーケティング支援:MA

MA(マーケティングオートメーション)とは、顧客を開拓する際に活用する顧客情報やマーケティングのタイミング、方法を探るためのツールです。MAを活用することで、自社サイトにアクセスしたユーザ情報をリストにしたり、見込み顧客を育成するために最適な情報を、最適なタイミングに自動でメール送信することができます。さらに、MAを活用すれば、顧客からアクションがあった場合に、その顧客の検討度合いを数値的な分析をもとに客観的に判断をして、最適な営業活動へとつなげることが可能になります。また、MAを活用した施策を行えば、自社サイトからの資料ダウンロード数やページの閲覧数といったデータを収集でき、施策の効果を自動で測定することもできます。このようなレポーティング結果をマーケティングにフィードバックすることで、効率的で効果的な施策へとつなげられるのです。

営業支援:SFA

SFA(セールスフォースオートメーション)というのは、営業担当者の活動を効率化、高精度化するためのツールです。SFAの導入により、営業担当者それぞれが活動によって得た情報をデータとして管理し、蓄積・分析するだけでなく、データを関連メンバーと共有することで営業活動が効率化、高精度化されることになります。また、顧客情報を一元管理できるので、営業担当者が不在であっても顧客対応がスムーズに行え、顧客満足度の向上へとつなげることが可能です。さらに営業活動を見える化できるので、上長が各営業担当者の抱えている商談の進捗状況を把握でき、課題に応じて的確な指示を出すことも可能になります。そのほか、会社全体、部署別、顧客別、商材別といったセグメントで売り上げの把握ができるので、コストと実績を管理しながら利益の拡大につなげることができます。

顧客情報管理:CRM

CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)とは、顧客情報を管理しながら顧客との関係性を継続し、深めていくことで売り上げを伸ばしていくためのツールです。CRMの特徴は、顧客を起点とした事業戦略や営業方法を考えることができるという点でしょう。
CRMを活用して顧客の個人情報や購入履歴といったデータを収集、管理し、それらを分析して得ることができる顧客の特性やニーズを活用できるデータに加工すれば、顧客に対して最適な対応やサービスを提供することができるようになります。その結果、顧客からは高い満足度や企業に対する信頼を得られることになります。また、CRMでは購買金額や購買頻度といった顧客の消費行動の種類によってデータを分析、抽出することができるので、例えば、優良顧客に対して優待券を送付したり、キャンペーン情報を提供することなどが可能です。このようにCRMは潜在顧客を開拓し、優良顧客へと育成するために活用することができます。

データドリブンを成功させるための要素

データドリブンを利用して経営やマーケティングに生かすためには、さまざまなツール以外にも準備をしておくことがあります。
それは企業(組織)全体がデータドリブン経営、データドリブンマーケティングを行うことへの理解と知識を持っておくことです。この2つがそろわないと、有用なデータを効果的な施策につなげることはできません。必要要素について確認しておきましょう。

組織全体としての取り組みへの理解と体制

企業組織の構成を考えると、日本企業の多くが縦割り組織となっており、部署横断的な判断が必要な場合には時間がかかったり、スムーズに意見交換ができなかったりといった課題があります。例えば、データを活用して施策を実行するまでに他部署のマネージメント層から理解されなければ、いくら現場レベルでデータドリブンを利用して、マーケティング戦略を構築しても、その成果は上がらないでしょう。つまり、データドリブン経営やデータドリブンマーケティングの成功のためには、企業全体が理解して、部署横断的な交流を活性化させた上で、組織的に取り組む体制になっていることが重要なのです。
とわいえ、いきなり企業全体でデータドリブン経営やデータドリブンマーケティングをはじめることは難しいと考えられます。まずは部署内だけの小さなグループでデータドリブンを活用したマーケティング戦略を構築し、成功事例を作ることが大切でしょう。効果を数値化し、その結果を企業内で共有することで、少しづつ部署を横断したグループを作り、巻き込む人を増やしていくことが確実な成功への道だといえそうです。
同時に、データドリブンを活用することの有効性について成功事例から学ぶ機会を設け、企業全体の理解を深めることから始めましょう。

専門スキルの確保

データドリブン経営やデータドリブンマーケティングで重要なことは、収集したデータを活用して最適な施策を導き出し、それを実行することです。たとえデータの収集や分析がうまくいったとしても、そこから具体的な施策へと落とし込み、さらに実行できなければ意味がありません。 こうした一連の作業を成功させるためには、それぞれの段階に対応できる専門スキルを持った人材が必要です。例えば、次に示すようなスキルが必要だと考えられます。

  • 経営活動全体を把握できる

  • データ分析や使えるデータへの加工ができる

  • 分析したデータを論拠として方向性を導き出すスキル、例えば統計学の専門知識がある

  • 具体的なマーケティング施策を構築できる知識がある

  • 論理的に全体を把握し、結果を分析して次につなげるための課題を見つける力がある

データドリブン経営の成功事例に見る成功へのポイント

日清食品:IT環境の充実とデータ分析によってインサイトを見つけ出す

カップラーメンで知られる日清食品は2013年に喜多羅 滋夫氏がCIOに就任後、IT部門を戦略部門として捉え、組織、システムを刷新してきました。2015年には基幹システムにSAPを導入しています。その後も組織やシステムの刷新は進み、2018年からは「デジタルを武装せよ」をスローガンに、テレワークにも対応できる状態へと社内のIT環境を充実させています。そうした動きと並行して、顧客層の見直しと拡大にも着手。カップラーメンは若者が食べるもの、というイメージを払拭し、シニア世代への拡大を図りました。そこで活用したのがアクティブシニア(自らの活動や意見を積極的にSNSといった発信源を活用して発信している熟年層)と呼ばれる層です。アクティブシニアのようにインターネットを経由した情報発信を積極的に行っている人たちのSNSを分析し、豪華な食事の投稿が多いことを把握。こうしたデータをもとに、健康志向を目指していた商品展開をフカヒレスープやスッポンスープといった贅沢なイメージを与えるものへと展開しました。新たに開発した商品はシニア層にも好評を得て、売り上げを伸ばすことに成功しています。マーケティングの課題を把握し、データを収集、分析することで、新たなインサイトを見つける。こうしたデータドリブンを生かしたマーケティングと、企業全体のIT環境の充実で実現した成功事例といえます。

JTB:戦略組織を作り、担当者と一緒に分析をすることで社内定着を図る

旅行会社のJTBはデータを有効活用して業績向上を目指すために、データドリブンを行う戦略組織(Data Science Central)を作り、DMPを基盤にしたデータの統合・分析から施策を打ち出し、実行に移す体制を構築しました。まず統合データ基盤、顧客分析、マーケティングアクションの3つのチームを作り、それぞれの役割を明確にした上で、3つのチームを統合する概念として戦略組織があるという構成を考えました。そして運用では、統合データ基盤チームがID統合を行い、顧客分析チームが収集されたデータを分析して、得られた知見をマーケティングアクションチームに回し、施策を打ち出します。さらにその結果を統合データ基盤チームに渡す、という具合に連携していきました。
JTBにおいてデータドリブンの活用が社内に定着した大きな要因を考えると、顧客分析チームにおいて、分析を各サイトの担当者と一緒に行うことを心がけたことだと言えます。分析を単なるデータ出しという状態に終わらせるのでなく、データから読み解ける顧客の購買心理へと深め、業務フローに落とし込むようにしたのです。そして、例えば「7月に売り上げが伸びたという事実を分析して、ファミリー層が旅行に行ったことによる伸びだろう」という知見を導き出せるようになると、担当者からも「いっしょに導き出したい」という動きが出てきたと言います。このように社全体を巻き込むことでデータドリブンの利用への効果が企業として実感でき、定着するようになりました。
参照:ITmediaマーケィング

ソフトバンク:クラウド型BI(ビジネスインテリジェンス)ツール「Domo」の導入で徹底したデータドリブン経営を推進

ソフトバンクはデータ重視のビジネスをより明確に実践すべく、クラウド型BIツールの「Domo」を導入しました。従来からSFAを利用してきたソフトバンクでは、各営業担当者が案件の営業プロセスや成果のデータを可視化できる環境を整えてきました。しかしそれだけではなく、既存回線の純増数やそれに伴って得られる利益推移の予測データを組み合わせて考えなければ、正確な利益予測はできません。そこで、個人別のデータと部署や部門単位のデータを全体的に見える化し、蓄積されたデータをもとに高い利益予測を実現させるためにBIツールの導入が検討されました。そして社内に散在するデータをスピーディに収集し、まとめる仕組みとして「Domo」が選択されたのです。
「Domo」では、営業担当者がSFAに営業活動報告を入力すると、すぐに既存契約の利益予測データと組み合わせた実績の進捗状況が表示されるためSFAに入力する動機付けが高まり、蓄積されるデータの質と量が向上しました。
また「Domo」の活用を社内に広めるために、ソフトバンクでは社内説明会を開催しているほか、「Domo」を使って営業の予算や実績、予測などの標準データや標準ダッシュボードを用意しています。現場では自分たちの部署で使いやすいように標準ダッシュボードをアレンジして、データを活用していると言います。
参照:ダイヤモンド・オンライン

膨大なデータの収集と蓄積、そのデータを分析し、それに基づいて意思決定と施策の実行を行う。さらにその結果を再びデータで検証する。データドリブン経営の定着と成功の鍵は、データの活用の重要性を意識し、実感できるような仕組みを組織全体で作ることでもあります。ここで紹介したのは、使いやすく成果の出るツールを選択し、それを活用して結果を出した事例だといえます。

まとめ:データ活用には知識・経験・技術が必要。ならば、相談できるプロを探すのが最適解。

DXが推進されるなか、いかにデータを活用できるかが企業成長を左右する時代です。収集されたデータをどう生かすのか。そのためのツールやスキルはどうするのか。成功に導くためにはいくつものポイントがあります。自社内だけでいくつものポイントをクリアし、社員教育をしていくことは、膨大なコストと時間が必要です。一からコツコツと自社で行うという選択肢もありますが、まずは専門的な知識と経験があり、自社においても実践を重ねているソフトバンクに相談し、自社に合った方法を提案してもらうことで、多くの時間とストレス軽減が図れるでしょう。

また、ソフトバンクはデータドリブンを支援する企業、INCUDATAに創設者として参加しています。INCUDATAはデータテクノロジーを用いた事業共創のノウハウを有しているソフトバンクと、マーケティングとコンサルティング力を有する博報堂、そして国内で多数の導入実績を誇るカスタマーデータプラットフォームを有するトレジャーデータの技術力を合わせた企業で、DXを推進し、データを活用した事業変革への支援を提供しています。

データを活用して、売り上げ・利益を向上させるためのマーケティング施策を打ち出し、経営を継続的に成長させるためには、知識と技術と経験が必要です。自社のデータ活用に課題を感じ、変革を検討し始めた段階で、それぞれの専門性と経験のある3社からなるINCUDATAに相談するのは、最適解ではないでしょうか。