データドリブンとは？注目されている理由、実現するツールの解説

近年、「データドリブン」「データドリブンマンマーケティング」といった言葉を耳にするのではないでしょうか。今回はデータドリブンの概要や注目されている理由、プロセスなどを解説します。

データドリブンの活用事例もご紹介するので、マーケティングや課題解決に活かしてください。

データドリブンとは？

データドリブンとは、ビッグデータを活用し分析した結果をもとに、ビジネス上の課題を解決するための施策立案を行うことです。

データドリブンをそのまま訳すと「データ駆動」となり、派生させて考えると「ビジネスに活用できる状態に分析されたデータ」を意味するでしょう。

データドリブンが注目されている理由は何なのでしょうか。その理由を3点に絞ってご紹介します。

現在、企業も顧客もリアルとデジタルの間を行き来して購買活動をしています。そのため、例えばインターネット通販で実店舗よりも安くすれば売れる時代ではなくなりました。

特に商品やサービスについては口コミがインターネット上で飛び交っています。その口コミを活用してブランディングに活かすケースが増えています。

また顧客もさまざまな情報を収集して商品やサービスを比較するなかで、ニーズを満たすにはさまざまなデータをもとに付加価値を付ける必要があります。

マーケティングの手法も時代とともに変化し、近年ではWebサイトやSNS、モバイルアプリなど幅広いテクノロジーを活用しています。

そのため、近年のマーケティングは、複雑かつ高度に進化しているのです。そこで各種ツールから得たデータを活用して顧客の購買行動を正確に把握し、マーケティングに活かすデータドリブンが注目されています。

マーケティングには一定の費用がかかります。特にデジタルマーケティングが当たり前になった近年では、より多くの予算を投入する必要もあるでしょう。また、従来のようなマスメディアマーケティングにやみくもに予算と投下することは非効率です。

限りある予算を有効に使いマーケティング施策に活かすには、データの活用にポイントがあります。データドリブンに自社が対象とする顧客などのデータを集めて分析することで、費用対効果が見込める手法を選べます。

データドリブンに向けるプロセスは、大きく分けて4つのプロセスがあります。

まずはデータの収集と蓄積が必要です。ただし、収集するデータは目的によって異なります。課題の解決や意思決定に必要なデータを蓄積してください。なお、データは、業務システムや基幹システム、Webサーバ、外部ツールなどから集めてください。データの収集にあたり収取用のシステムの導入も必要です。

データの収集や蓄積の後は、可視化してください。膨大なデータの内容を客観的に把握するためです。情報を整理して分かりやすく可視化することがポイントです。そのためには、WEB解析ツールやBIツールなどを活用しましょう。これは人力でデータを処理しようとすると膨大な時間がかかるからです。

データを可視化したら分析に移ります。解決したい課題に応じて、優先順位や最小値・最大値などの定量的なデータのみならず変化・傾向といった定性的なデータの分析も行いましょう。

膨大なデータの分析には、データサイエンティストやデータアナリストなどの専門家の協力が必要です。

データの分析から施策を決定したら、実行に移ります。この段階で初めてビッグデータの分析で得られたデータをマーケティングに活かせます。施策の実行後は効果測定を実施して、PDCAサイクルを回して、常に改善と実行を繰り返してください。

データドリブンにはさまざまな工程がありますが、必要なツールもあらかじめご確認ください。下記でデータドリブンを実現するツールの種類を簡単にまとめました。

種類	特徴
BI（ビジネスインテリジェンス）	蓄積されたビッグデータの分析・可視化。
CDO（カスタマーデータプラットフォーム）	顧客データの収集や蓄積。
CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント）	顧客のパーソナルデータや購買行動などを把握。
DPM（データマネジメントプラットフォーム）	顧客データから興味関心を分析。
MA（マーケティングオートメーション）	潜在顧客の管理からマーケティングの実行フローを自動化。
WEB解析ツール	Webサイトの様々な指標を分析。
SFA（セールスフォースオートメーション）	顧客情報や営業プロセスなどのデータを共有。

データドリブンの事例は多岐にわたります。例えば、レンタルユニフォーム事業などを手がけるユニメイトは、AI画像認識を活用して撮影した画像からユニフォームサイズを導き出すサービスを展開しています。

自己申告や手作業ではヒューマンエラーによるサイズ違いが生じ、返品や交換に多くのコストがかかっていました。そこで、AIの画像認識を活用して自動採寸アプリを開発して、対策したのです。

データドリブンに取り組むことで、マーケティングや自社の課題解決に活かせます。まずはあらゆるデータを収集して、分析しましょう。そして、自社の商品やサービスをより魅力的に広めてください。