データドリブン経営とは？具体的な実現方法を 5Step でご紹介！

変化の激しい現代では、社会情勢や市場動向など、あらゆる要素が目まぐるしく移り変わっています。そのため、企業活動においても、データに基づいた意思決定がとても重要な要素になります。

このような背景により、近年は「データドリブン経営」という言葉が注目を集めています。本記事では、データドリブン経営の概要やメリット、実現方法、成功事例などを一挙にご紹介します。

データドリブン経営とは？

データドリブンとは、データに基づいて判断・実行することを意味する言葉です。つまり、データドリブン経営は「データに基づいた意思決定により経営を行うこと」を意味しています。

昨今、情報技術は加速度的に成長を続けており、 AI や IoT などの新しい技術が次々と登場しています。そして、これらの登場により、世の中に存在するデータの量は大幅に増加し、その種類も多様化しています。

企業が変化の激しい現代を生き抜くためには、あらゆる場所に点在するデータを広く収集し、それらを経営活動に上手く活用する必要があります。このように、データドリブン経営は、企業の明暗を分ける重要なものであると言えるでしょう。

データドリブン経営が求められる理由

従来の日本企業では、経営者の判断に基づく意思決定が一般的でした。これまでの経験や勘を頼りにして、経営者がビジネス上の重要な意思決定を担っていたのです。

しかし、人間による意思決定には限界があります。近年、スマートフォンの普及や新型コロナウイルスの感染拡大など、過去の経験からは予想し得なかった出来事が多く発生しています。

そして、社会情勢が大きく変わったことで、ビジネスにおける市場も目まぐるしく変化しています。人々の購買活動はリアル店舗からインターネット上にシフトし、消費者ニーズも高度化かつ多様化しています。

企業がこれらの変化に柔軟に対応するためには、客観的なデータに基づいた意思決定が必要になります。このような理由から、昨今ではデータドリブン経営が注目を集めており、多くの企業がデータドリブン経営の実現に向けて検討を進めています。

データドリブン経営のメリット

データドリブン経営を実現することで、企業は様々なメリットを享受できます。代表的なものをいくつか見ていきましょう。

迅速な意思決定ができる

データドリブン経営は客観的なデータを基に意思決定を行うため、人が判断する場合と比較して意思決定のスピードを速めることができます。従来は蓄積された過去のデータを活用していましたが、近年では様々なデータをリアルタイムで取得することが可能になりました。

このリアルタイムデータを活用することで、機を逃さずに迅速な意思決定を行うことができます。ビジネスにおいて、意思決定のスピードは競合優位性に直結するため、この点はデータドリブン経営の大きなメリットだと言えるでしょう。

顧客ニーズを理解できる

データドリブン経営は顧客ニーズの理解にも繋がります。例えば、顧客の口コミやレビューなどのデータを取得・分析すれば、自社サービスに対する「お客様の声」を拾うことが可能です。

これにより、「顧客が何を求めているのか？」を理解でき、今後のサービス改善や顧客満足度の向上に繋げることができます。このように、変化し続ける顧客ニーズを正確に理解するためには、データドリブン経営がとても有効な手段になります。

自社の強み・課題を発見できる

データドリブン経営では、あらゆる情報を多角的に分析・活用します。そして、このデータを経営に反映することで、自社の強みや課題を明確化できます。

例えば、競合情報を取得して自社と比較すれば「自社の強み」を把握できますし、顧客からのネガティブコメントを分析すれば「自社の課題」を発見できます。人間の経験や勘で気付けないことは数多く存在しますが、データドリブン経営の実現により見える化することが可能になります。

業務効率化・生産性向上を実現できる

データドリブン経営の根幹にあるものは「デジタル技術の活用」です。意思決定はもちろんのこと、業務のあらゆる場面においてデータを活用することがデータドリブン経営の基本になります。

そして、データ活用は自社の業務効率化や生産性向上に大きく貢献します。デジタル技術を使えば、従来は人が対応していた業務を IT ツールなどで効率化・自動化できます。例えば、 Excel を利用して人が作業していたデータ分析を IT ツールで自動化することなどが挙げられます。

このように、アナログ運用で負担の大きかった業務を効率化でき、コスト削減や業務効率化、生産性向上などを実現できる点も、データドリブン経営の大きな魅力の一つだと言えます。

データドリブン経営のデメリット

データドリブン経営には多くのメリットがありますが、その一方でデメリットも存在します。注意すべき点をいくつかご紹介しますので、正しく理解しておきましょう。

IT 人材を確保する必要がある

データドリブン経営を実現するためには、当然ながら膨大なデータを収集・分析する必要があります。そのため、データを取り扱うことができる「 IT 人材」を確保しなければなりません。

IT 人材の代表例としては「データサイエンティスト」や「データアナリスト」などが挙げられます。データサイエンティストはデータに基づく意思決定をサポートする職務であり、データアナリストは収集したデータを多角的に分析する職務です。

昨今、 IT 人材のニーズは高まっていますが、専門的なスキルを必要とするため慢性的な人手不足に陥っているのが現状です。そのため、 IT 人材を確保することは容易ではなく、人件費も一般的な職務と比較して高額になる傾向があります。

このように、データドリブン経営を実現するためには、 IT 人材の確保が一つのハードルになる点を覚えておきましょう。

初期投資（コスト）が発生する

データドリブン経営では膨大なデータを収集・分析するため、専門の IT ツールを導入することが一般的です。具体的なツールに関しては後述しますが、例えば「 CRM 」や「 BI ツール」などが該当します。

そのため、これらの IT ツールを導入していない企業は初期投資が発生することを覚えておきましょう。また、ツールの導入費用だけではなく、そのツールの使用量に応じた利用料金や運用にかかるコストも発生します。

ただし、データドリブン経営を実現できれば、大幅な利益向上やコスト削減を見込むことができます。そのため、 IT ツールのコストは必要経費として前向きに捉えることが大切です。

一定量のデータを蓄積する必要がある

データドリブン経営を実現するためには、一定量のデータを蓄積しなければいけません。データ量が少ない場合でも分析や意思決定は可能ですが、当然ながらデータ量が多いほど精度は高くなります。

そのため、現時点でデータを蓄積していない企業は、はじめにデータを蓄積することから始める必要があります。この場合、高精度なデータドリブン経営の実現には一定の期間を要するため、中長期的な目線で計画を立てるように意識してください。

データドリブン経営の実現方法を 5Step でご紹介

データドリブン経営を実現するためには、様々なステップを順番に進めていく必要があります。本章では、大きく 5 つのステップに分けて詳細をご説明します。

Step1. IT ツールの導入

まずは、データドリブン経営に必要な IT ツールの導入です。ただし、一口に「 IT ツール」と言っても、その種類は多岐にわたります。そのため、自社の状況を踏まえて最適なツールを選択してください。

例えば、営業活動に関するデータであれば「 SFA 」が役立ちますし、質の高いデータ分析を行いたいのであれば「 BI ツール」が有効になります。代表的な IT ツールの種類を表にまとめましたので、ぜひ参考にしてください。

なお、 IT ツールの多くは月々の使用料金が従量課金（使った分だけ課金される料金体系）で請求されます。そのため、データ量や用途に応じて、事前に料金のシミュレーションを行っておけば、ツール導入後に想定外の支払いで焦ることはありません。

関連記事：データ分析ツールの選び方とは？おすすめ5選を徹底比較！

Step2. データの蓄積

IT ツールを導入した後は、データドリブン経営で活用するためのデータを蓄積します。この時、目的から逆算して蓄積するデータの種類を決めることをオススメします。

一口に「データ」と言っても、企業の中には様々な種類のデータが存在しています。例えば、顧客情報や財務情報、人事情報、営業情報などが挙げられます。

すべてのデータを漏れなく蓄積しても問題ありませんが、状況によってはデータの管理が煩雑になったり、 IT ツールの利用料金が高くなってしまうリスクがあります。

そのため、データ蓄積のプロセスでは「どのデータを優先して蓄積するのか？」という優先順位付けが重要なポイントになります。データドリブン経営によって実現したい理想の未来像を描き、そこに到達するために必要不可欠なデータから優先して蓄積しましょう。

Step3. データの可視化

一定量のデータを蓄積したら、次にそれらのデータを可視化します。この時に重要なポイントは「人間の目線でわかりやすく可視化すること」です。

最終的な意思決定の主体は人間であるため、人が理解しやすいように可視化することが大切です。文字や数字の羅列ではなく、グラフや表などを使って視覚的に理解しやすいように工夫してください。

Excel でもビジュアライズを行うことは可能ですが、データ量が膨大になればなるほど大きな工数が発生し、人為的なミスによるリスクも高まります。そのため、 BI ツールなどの IT ツールを活用して、データを可視化することをオススメします。

Step4. データの分析

データを可視化した後は分析のステップに移ります。可視化したデータを眺めながら、そのデータが意味することを紐解いていきます。

例えば、顧客一人当たりの購入単価が下がっていれば、自社サービスの品質やリピート率に課題があるかもしれません。また、競合他社が同様のサービスを最近リリースした可能性もあります。

このように、客観的なデータを基にして多角的な分析を行い、自社にとって有益なヒントを抽出してください。同じデータだとしても、少し見方を変えるだけで新しい発見があるため、何度も試行錯誤しながら粘り強く分析に取り組むことが重要です。

Step5. 意思決定

最後は、分析したデータを基に意思決定を行います。従来は経営者の経験や勘で意思決定を行うことが一般的でしたが、データドリブン経営では客観的なデータに基づいて意思決定します。

意思決定の主体はあくまで人間ですが、その判断は客観的なデータに基づいているため、より実情に即した意思決定が可能になり、判断を行うまでのリードタイムも短縮できます。

また、データドリブン経営における意思決定の精度を高めるためには、上述した Step1 から Step4 までのプロセスが重要になります。取り扱うデータ量が増加し、分析精度が高まれば高まるほど、適切な意思決定を行うことができます。

データ分析は一過性のものではなく、データが増加・変化し続ける限り継続しなければいけません。そのため、常に PDCA サイクルを回しながら、中長期的に取り組むことが大切です。

データドリブン経営の成功事例

現在、数多くの企業がデータドリブン経営を採用しています。最後に、実際にデータドリブン経営を実現した企業の成功事例をご紹介します。

日清食品

日清食品では「シニア層のカップラーメン離れ」が課題となっていました。そこで、シニア層が SNS で発信している投稿を分析したところ、価格よりも味を重要視することがわかりました。そして、この分析結果を踏まえて高価格帯の豪華なカップヌードルを開発したところ、幅広い年齢層から多くの支持を集めることに成功しました。

ソフトバンク

ソフトバンクでは「携帯電話の電波が悪い」というマイナスイメージが課題となっており、これが原因で顧客満足度は低い水準にありました。そこで、様々な地域における膨大なパケット通信のデータを収集・分析し、優先順位を付けながら基地局の整備を行いました。その結果、電波状況は大幅に改善し、顧客の信頼を勝ち取ることができました。

AEON （イーオン）

AEON （イーオン）では、全国的に展開している英会話スクールにおいて、スクールごとに別々のシステムが採用されていたため、データの一元管理が大きな課題となっていました。そこで、 CRM と BI ツールの連携により全社共通のルールを整備し、データドリブンな経営や迅速な意思決定を実現しました。

まとめ

本記事では、データドリブン経営の概要やメリット、実現方法、成功事例などを一挙にご紹介しました。

データドリブン経営を実現することで、企業は様々なメリットを享受できます。迅速な意思決定や顧客ニーズの理解など、企業経営を行う上で重要なものばかりです。

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本記事を参考にして、ぜひデータ分析ツールの導入を検討してみてはいかがでしょうか？