データドリブン経営とは？ そのメリットとデータドリブン経営の実現方法について

はじめに、そもそもデータドリブン経営とは何か？という点について解説します。

データドリブン経営は、「データをもとにした経営」を意味する経営用語です。これまでのような経験や勘に頼るのではなく、収集・蓄積されたデータの分析結果に基づいて戦略・方針を決める点が特徴です。

そもそもデータドリブン（Data Driven）とは、ビジネスにおいて収集できるさまざまなデータを起点に、経営やマーケティングなどの意思決定を行う活動を指します。

データドリブン経営では、ITツールを活用しながら収集したデータを適切に分析していく必要があります。そのためには、これまで紙媒体で保持していた情報のデジタル化や社内のデータ分析基盤の整備を行い、効果的なデータ分析ができる状態にすることが不可欠です。

データドリブン経営に向けたこのような環境整備は、DX推進において重要な取り組みの一部である「業務のデジタル化・プラットフォームのデジタル化」にも通じます。したがって、データドリブン経営に向けた取り組みを行うことは、自社のDX推進にも役立つことになるでしょう。

それでは、なぜデータドリブン経営が注目されているのでしょうか。ここでは、データドリブン経営が注目されている背景を主に4点解説します。

まず、これまで以上に消費者行動が多様化し、複雑化が進んでいることが挙げられます。

たとえば、消費者は口コミサイトやSNSなどを通して様々な情報を得て、多くの選択肢の中から自分のニーズにあった商品を選ぶ行動が今では当たり前になりました。消費者行動の多様化・複雑化に伴い、消費者行動を正しく予測するのは非常に難しくなっています。

そこで多くの企業では、データを活用し、消費者の属性や嗜好から個人に適した商品を予測して提供することが重要視されるようになりました。

消費者行動の多様化・複雑化に伴い、業務も同様に多様化・複雑化が進んでいます。

なぜなら、消費者のニーズに合わせて商品やサービスを柔軟に提供できるよう、業務やオペレーションも変化させる必要があるためです。

しかし、業務の多様化・複雑化によって、従業員の負荷増大やオペレーションコストの増大が発生します。そのような業務負荷やコスト課題を解決するため、効率的な経営がより一層求められているのです。

技術の進歩にともない、多くの産業においてビジネス変化のスピードが加速していることも背景にあります。そのなかで競合に打ち勝ち、企業として存続し続けるためには、社会や業界・競合他社の動向を素早く掴み、変化に対応していくことが不可欠です。

変化への対応力を高めるためには、自社の商品やサービスに対する顧客の声などのデータをタイムリーに収集し、課題解決につなげていく取り組みが重要となります。

デジタル化が進み、膨大な量の情報を蓄積・分析することが容易になったこともデータドリブン経営が注目される理由の1つです。

たとえば、近年ではIoTやAI、顧客管理システムなど、データドリブン経営を行うためのツールが充実してきています。

ここでは、データドリブン経営を行う4つのメリットについて解説します。

リアルタイムのデータにもとづいて、素早い意思決定ができることがデータドリブン経営の大きなメリットです。

これまでは勘や経験に頼った意思決定でも経営が成り立ってきましたが、消費者行動の多様化・複雑化が進む現代では、過去と同様のやり方では通用しなくなってきています。

データを活用することで直観に頼らない客観的な判断ができるとともに、集積されたデータからいち早く異変を発見し、問題が深刻化する前に対処を行うことが可能になります。

蓄積されたデータに対する分析や考察を通じて、顧客が何を求めているのかを把握することが可能になります。つまり、データドリブン経営によって顧客ニーズのより深い理解できるようになります。

そして、分析によって得られる顧客ニーズの傾向から、自社の製品やサービスをより良いものに改善していくことができるでしょう。

日々蓄積されるデータから、自社の強みや課題を可視化できることもメリットです。

これまでは経営者や従業員の感覚で判断していた自社の強みや課題に対して、人間の目だけでは気づけない強みや課題、弱点を客観的に把握することができます。その結果、企業としての自社理解を深め、さらに成長できる機会につながるでしょう。

また、データからの気づきによって、新たな事業展開やサービス展開などの新規ビジネスにつながる可能性も生まれます。

データドリブン経営においてデジタル技術を活用することで、従業員の生産性アップや収益率の改善につながります。

たとえば、オンラインで完結できる業務の幅が広がることで、業務場所の制約が減少し、テレワークなどの効率的な働き方が可能となります。

また、データドリブン経営によってデータを一元管理することで作業効率化を図れるとともに、アナログ作業で多くの負担となっていた作業コストの低減も可能となるでしょう。

データドリブン経営を実現するためには、どのような要素が必要でしょうか。ここでは、データドリブン経営を実現する上での必要な要素について見て行きます。

まず、データドリブン経営を行うためには、経営判断を行うための材料となるデータが必要です。そして企業内の各種データを蓄積・管理するためには、データ活用基盤を構築することが必要になります。

データ活用基盤には、主に「データウェアハウス（DWH）」や「データマネジメントプラットフォーム（DMP）」と呼ばれるものが存在します。

データ活用基盤に加えて、蓄積したデータから経営に役立つ知見を導き出すための分析ツールも必要な要素です。

データ活用基盤には、主に「データウェアハウス（DWH）」や「データマネジメントプラットフォーム（DMP）」と呼ばれるものが存在します。

先述した2点はシステム基盤やツールに関する要素ですが、これらのIT面だけでは十分なデータドリブン経営の実現はできません。

データ分析を行ったとしても、分析結果がビジネスにおいて適切に活用されなければ意味がないためです。

データドリブン経営の実現には、IT面だけでなく、データを活用していこうという価値観が会社の中で醸成されている必要があります。「最後は勘と度胸で決める」というような経営では、データドリブン経営は実現できないでしょう。

経営層や役職者など、企業の意思決定に関わるキーパーソンを巻き込んで、データを活用する文化を育てていくことが重要です。

先述したデータドリブン経営に必要な要素に加えて、ここではデータドリブン経営を実現するための６つのステップについて解説します。

本来、最終的に目指すべきは企業全体を巻き込んだデータドリブン経営です。

そのためには、顧客データに加えて、製品データや受発注データ、在庫データ、会計データなど企業経営に関わるあらゆるデータの収集・分析が必要となります。

ただし、いきなり完璧なデータドリブン経営を行うことは難しいでしょう。

そこで、まずはデータドリブン経営に取り組むスコープを定義することが大切です。

たとえば、「どの事業・領域を対象に実践するか」「経営判断にはどのようなデータが優先的に必要か」といった項目を精査して、必要なデータを定義します。あらかじめ必要なデータを定義しておくことで、次ステップからのデータ収集を効率的に行うことができるとともに、分析する際に必要なデータが取れていなかったという事態を防ぐことが可能です。

スコープの定義ができたら、データの収集・蓄積を行います。データ収集においては、効率的にデータ収集するための環境整備が重要です。同じ企業でも、部門・部署ごとに各種データが散在していることも少なくないでしょう。

データドリブン経営を行うためには、そのような企業内に散在しているデータを一元管理するための環境づくりが欠かせません。

また、そもそも社内のデジタル化が進んでおらず、収集できるデジタルデータがほとんど存在しないという場合も考えられます。

その場合は、POSシステムや顧客管理システムなどを活用して、紙などのアナログデータをデジタルデータ化していくことが必要となります。

データの収集ができた後は、そのままデータ分析に移行するわけではありません。収集したデータには、分析に必要ない付随的な情報も含まれているため、事前にデータのクレンジングおよび可視化を行います。

分析に必要なデータを人の目で簡単に見えるようにすることで、データ分析をより容易かつ効率的に実施できるようになります。

データの可視化は、データ量が少ない場合は人手作業も可能ですが、データ量がある程度多い場合は人手作業だと膨大な時間がかかってしまうでしょう。

そのため、データの可視化にあたっては、BIツール、DMP、GoogleアナリティクスなどのWeb解析ツールに代表されるシステムを利用することが有効です。

データの可視化が完了すると、データ分析を行います。データ分析では、分析したい目的に沿って分析していくことが重要です。

たとえば、顧客の自社サイトへの導線をバランス良く増やしたい場合は、現在の流入元（自然検索、リスティング広告など）の割合を分析します。ECサイトにおける購入率を高めたい場合は、ランディングページや商品ページ、購入カートのどのページで離脱率が高いのかを分析するとよいでしょう。

Web解析ツールなどを活用すれば、担当者に依存せずにある程度の分析を行うことが可能です。ただし、より高度な分析を行う場合は、データサイエンティストなどのデータ分析に特化した専門人材の確保が不可欠です。

ビジネス上の課題を適切に捉え、ビジネス課題に基づいた分析目的を設定することは、まだまだAIよりも専門人材の活躍が期待される領域といえるでしょう。

データ分析ができたら、分析結果に基づいてアクションプランを立案します。データドリブン経営においては、データ分析自体はあくまで手段であり、データ分析で得られた結果を用いて経営をより良くしていくことが重要です。

そのため、データ分析結果から経営改善につなげるアクションプランの立案はとても大切なプロセスとなります。

アクションプランの立案にあたっては、経営効果に加えて、必要コストやアクション規模などの観点も持っておくことが必要です。

なぜなら、仮に経営効果が高いアクションプランであっても、コストやアクション規模が組織に見合わないと実現が困難であるためです。

つまり、効果・コスト・実現性をバランス良く考慮したアクションプランを立てるようにしましょう。

アクションプランの立案ができたら、速やかにアクションプランの実行に移していきます。スムーズに実行するためには、事前に実施体制を整備しておくことが重要です。

また、アクションプランの実行後は、実行結果の検証を忘れずに行いましょう。実行結果に関してデータ収集・分析を行い、期待通りの成果が出ているかを確認し、結果に応じて原因分析や改善のアクションを取ることが大切です。

期待通りの成果が出た場合でも、環境変化に応じて結果は変わっていくことが考えられるため、社会や業界の動向に合わせた見直しは必要となります。

つまり、データドリブン経営を実現するためのステップは1回実施して終わりではなく、継続的にPDCAサイクルを回していくことが大事なポイントです。

本章では、データドリブン経営において有効なITツールを紹介します。

「DMP」は「Data Management Platform」の略で、インターネット上の顧客行動などのデータを一元的に管理し、企業のマーケティングなどに活用するためのプラットフォームです。

DMPには、外部データを取扱うパブリックDMP、自社で保有するデータを取扱うプライベートDMPの2種類に分かれます。

DMPを活用することで、顧客データの理解を深め、より費用対効果の高い広告配信などが期待できます。

「MA」は「Marketing Automation」の略で、マーケティング活動の自動化や見込み顧客の育成に役立つツールです。

MAでは、顧客データの収集・蓄積や見込み顧客の育成、マーケティング施策の分析といった業務をツールで自動化することができます。

また、先述したDMPとの連携もでき、DMPから受ける顧客データを基にターゲット顧客へのメール配信なども可能です。

「SFA」は「Sales Force Automation」の略で、営業活動の見える化や自動化に役立つツールです。「営業支援システム」とも呼ばれます。

社内の営業部門が扱う情報の一元化やシステムを活用した営業プロセスの自動化によって、営業活動の生産性向上や業務改善が期待できます。

「CRM」は「Customer Relationship Management」の略で、顧客との関係性を管理する手法やツールを指します。

ツールとしてのCRMでは、顧客の氏名や年齢、性別、所属組織などのさまざまな情報を一元的に管理し、顧客との長期的な関係性構築に向けた施策の実行を支援します。

「ERP」は「Enterprise Resource Planning」の略で、企業にあるリソースを最大限に活用し、効率的な経営を実現するための考え方やツールを指します。日本語では「企業資源計画」となります。

ERPでは、会計・人事・生産・物流・販売といった企業におけるさまざまな基幹業務やデータを統合し、企業としての全体最適を追求します。

意思決定の迅速化など、さまざまなメリットがあるデータドリブン経営ですが、注意点も存在します。ここではデータドリブン経営の注意点について4点解説します。

データドリブン経営を実現するためには、専門スキルを有する人材の育成や採用が肝要です。

たとえば、精緻なデータ分析を行うためには、高度なデータ分析スキルを持つデータサイエンティストが求められます。また、データの分析結果から適切なアクションプランを立案するためには、デジタルマーケティングに詳しい人材が必要です。

このような専門性の高い人材は、時間やコストをかければ社内で育成していくこともできるでしょう。一方、ビジネスでは短期間で成果を出すことが求められるため、社内の人材育成だけでなく、外部からの人材採用も検討することが有効です。

データドリブン経営の実現には、データに基づく意思決定を行う組織文化の醸成も大事なポイントです。組織は過去の成功体験や既存の枠組みに捉われる傾向があるため、新しいデータドリブンの考え方や取り組みを企業内に浸透させることは容易ではないでしょう。

特に、縦割り構造の強い企業、デジタルリテラシーの高くない経営陣が多い企業などは、データドリブンの浸透に難航することもあるでしょう。

このような場合は、特定の領域でまずは小さくデータドリブンを実践し、具体的な成功体験や定量的な成果を共有していくことが効果的です。

データドリブン経営の実現における人材の重要性について先ほど触れましたが、すべてのポジションを必ず専門性の高い人材で埋めることは現実的に難しいでしょう。その場合、前章で紹介したITツールを最大限活用していくことが有効です。

このようなITツールは、基本的には専門スキルを持った人材でなくても利用できるように設計されているため、担当者に寄らない平準化された業務推進を図ることができます。

データドリブン経営を行う目的は、データを用いて迅速かつ的確な意思決定を行い、より高い経営成果を発揮することです。つまり、データは経営成果を高めるための手段となります。

一方、データ分析を行うにつれて、データの細かい部分などにこだわるようになり、データ分析に膨大な時間を割いてしまうことも考えられます。

データはあくまで手段という認識を忘れずに、次のアクションプランにつなげていく視点でデータ分析を行うようにしましょう。

最後に、データドリブン経営の実現例を1つ紹介します。

データドリブン経営においては、顧客データや製品データ、受発注データ、在庫データ、会計データなど企業経営に関わるあらゆるデータを対象に、企業全体を巻き込んだ活動が重要です。

しかし、たとえば営業プロセスを扱うフロント業務と基幹業務プロセスを扱うバック業務でデータが分断し、部分最適となってしまっていることも少なくないでしょう。

このような問題を解決するにあたっては、次世代SFAソリューションである「Integration Package for SAP® Sales Cloud」が有効です。

本ソリューションでは、SFAとERPをSAP社の最新ソリューション「SAP Business Technology Platform（SAP BTP）」を介して連携します。

それにより、営業プロセスを扱うフロント業務と基幹業務プロセスを扱うバック業務の連携が可能となるのです。両者の連携を実現することで、SFAとERPの双方が持つデジタルデータをシームレスに連携でき、全体最適としてのデータドリブン経営の実現に大きく貢献します。

また、本ソリューションを活用することで、アドオン不要の優れたメンテナンス性と低コストを享受することができます。

データドリブン経営は、これまでの経験や勘に頼る判断とは対照的に、データの分析結果に基づいて迅速かつ合理的な意思決定を可能とする経営手法です。

消費者行動の多様化・複雑化、ビジネスやテクノロジーの変化に伴い、データドリブン経営の重要性はより一層高まっています。データドリブン経営を実現することで、顧客ニーズの深い理解に基づいた迅速かつ的確な経営判断、従業員の生産性向上、収益率の改善などが期待できます。

そして、円滑なデータドリブンを実現するためには、組織文化の醸成や適切な人材配置、ITツールの有効活用が重要です。

NTTデータ グローバルソリューションズでは、本記事で紹介した「Integration Package for SAP® Sales Cloud」など、「SAP BTPサービス」としてデータ活用基盤の構築支援を行っています。

また、SAP S/4HANAをはじめ、SAP社のソリューション以外のサービスとの連携支援を提供しています。このようなサービスを活用してデータドリブン経営を実現していきましょう。