近年、企業の営業やマーケティングをはじめとした様々な業務において有用的な存在として注目を集めるデータドリブンです。
企業には多種多様なデータが存在し、それを収集・分析する方法も様々です。
そこで、皆さんの企業においては、どのような方法でデータを取集・分析を行なっているでしょうか。また、その活用は進んでいるでしょうか。
AIやビッグデータといったテクノロジーの隆盛によってデータの重要性がより一層増している昨今ですが、それに伴いデータドリブンを活用する企業も年々増加傾向にあります。
収集したデータを元に分析し意思決定を行うデータドリブンによって、営業やマーケティングをはじめとする様々な業務を最適化することが期待できます。
ここでは、データドリブンの概要から活用すべき理由、活用する際に必要とされるスキル、活用方法をご紹介していきます。
データを収集・分析し意思決定を助けるデータドリブン
まず、データドリブンとは多種多様なデータを収集・分析し、さらに意思決定に活用することを指しています。
実際、企業には営業、マーケティング、人事、経理といったように様々な部署によって構成されています。
すると、それだけ顧客データ、営業データ、マーケティングデータ、業績、売り上げといったように数えきれない程のデータが存在しています。
それらのデータを効果的に収集し的確に分析することで、そのデータに基づく最適な意思決定を行うことができるようになります。
例えば、顧客データを収集し分析した上で行う営業と単に行う営業では、どちらが成約に結びつく営業を行うことができるでしょうか。
当然、前者になります。これを可能にするのがデータドリブン的な意思決定であり、それをサポートするツールとしては顧客と企業の関係を可視化する顧客関係管理ツールCRMや営業支援システムSFAが該当します。
他にも、近年のウェブマーケティングにおけるマーケティングデータは、様々なツールによって顧客を可視化すること可能にしています。
検索エンジンやSNSといった流入元やパソコンやタブレット、スマートフォンといったデバイス。
これらのデータを収集し分析することで、最適なマーケティング施策を行うことができるようになります。
それよって、コンバージョンの確保や売り上げの向上を期待することができるのです。
ウェブマーケティングで実際に活用するツールとして有名なものといえば、Googleアナリティクスやサーチコンソールが該当するでしょう。
データドリブンを活用した意思決定が欠かせない理由
データを収集し・分析し最適な意思決定を助ける効果を持っているデータドリブンですが、すでに多くの企業で導入されている一方で、依然としてデータの活用が進んでいない企業もあるのが現状です。
しかし、近年は情報化社会やデータ資本主義と呼ばれているように、企業におけるデータの重要性も増すばかりです。
実際に売り上げや業績を伸ばしている企業の中でデータの活用が進んでいない企業は存在しないといっても過言ではないかもしれません。
すると、現代の企業が成長するためにはデータドリブンの活用も必須といえます。
また、データドリブンの活用が必要な背景には、消費者行動の多様化が大きく関わっています。
逆にいえば、現代はツールによって消費者行動を可視化して分析できるようになっているとも言えます。
というのも、以前までの消費者は商品やサービスの購入に至る経路といえばオフラインが基本でした。
つまり、店頭販売やセミナー、訪問営業です。この場合であってもデータドリブンを活用することは可能ですが、現在ほど重要視されてはいませんでした。
一方で現在はウェブサイトやウェブ広告、メールマガジン、オンラインセミナー、SNSといったようにオンライン上での商品販売やサービス利用が多くなっているので、顧客行動を可視化することが可能であり、活用も可能なのです。
さらにいえば、現在はオフラインよりもオンラインにおける施策の方が、重視されるようになっています。
それはオンライン上であれば多数のターゲットに商品やサービスを訴求することが可能だからです。
つまり、これは企業の利潤追求に適していると言えます。
基本的にどのようなビジネスであっても商品を多く販売することや契約をたくさん確保することと売り上げ、つまり企業の成長は同意です。
すると、データドリブンを活用し消費者情報を収集・分析し、それに合わせた施策を打つことが企業成長には欠かせないものになるのです。
データドリブンによって情報収集・分析を行う人材に必要とされるスキル
企業におけるオンライン上の施策が重要視されている現代において、実際にデータドリブンによって情報収集・分析を行うにあたって必要とされるスキルは様々なものが挙げられます。
まずは業種問わず必要とされるものとして以下の3つです。
- ロジカルシンキング
- データ分析
- ITリテラシー
ロジカルシンキング
ロジカルシンキングとは、ビジネスで多用される思考法の1つであり、筋道を立てて物事を論理的に考えること。
また、論理学という学問が確立されていることからも、その重要性を認識することが可能です。
例えば、成約につながった際の営業をデータドリブン的にロジカルシンキングで分析してみると、その営業データを確認し「なぜ」で深掘りしていくことで分析できるでしょう。
「なぜ成約につながったのか」「なぜアポイントが取れたのか」「なぜこの契約金で成約につながったのか」など、深掘りすることのできる要素は無数に存在します。
データ分析
データ分析とは、その名の通り収集したデータを分析することですが、単に分析するといってもデータドリブン的な概念を意識する必要があります。
そもそも、データドリブンは結果的に意思決定を助けるための存在なので、それに従って分析するようにしましょう。
例えば、ウェブマーケティングを行なっておりそのデータ分析の際に、コンバージョンにつながった消費者のうち90％がSNSから流入しているとしましょう。
すると、SNSに力を入れることでコンバージョンを拡大することができるかもしれません。
また、Webサイトでのコンバージョンを獲得してSNSとのバランスを取りたいのであれば、Webサイトを上位表示させてユーザーに見てもらうためのSEO強化を行う必要があるかもしれません。
このように、データドリブンによってデータ分析することで、行うべき施策を決定することが可能です。
ITリテラシー
ITリテラシーとは、情報技術を意味するITと識字率を意味するリテラシーが組み合わさった造語です。
実際、ITリテラシーは広義の意味を持っていますが、データドリブンを軸に考えると、企業は収集したデータを分析する際に、そのデータを活用していいのか、見極める力と言えるでしょう。
例えば、顧客データを提供してもらう際に、企業と顧客の間で何らかの取り決めを行なっているかもしれません。
その際に、その取り決めを侵すことのないように情報を利用する必要があります。
そのため、単にデータを収集・分析するといっても、そのデータをどのように活用すべきなのか、注意が必要です。
特に近年は個人情報が意図も簡単にインターネット上で拡散されてしまうことも珍しくありません。
そのため、企業にとって有益であるはずのデータですが、その扱いによっては思わぬ弊害を被る可能性もあることを加味しておく必要があるのです。
データドリブンの活用するための3つのステップ
データを収集・分析し、意思決定に活用することを指すデータドリブンですが、企業が様々なデータを分析して実際に活用するためには3つのステップを踏む必要があります。
- データの収集
- データの分析
- 意思決定・実行
この流れでデータドリブンの活用を進めるようにしましょう。
データの収集
データを分析し意思決定を行うためには、そもそものデータをどのように収集するのかが重要なポイントです。
データを収集する際には、その仕組みを構築する必要がります。言い換えればツールの活用でもあります。
冒頭でお伝えしたように、営業ではCRMやSFA、マーケティングではGoogleアナリティクスやサーチコンソールがスタンダードなツールとして知られています。
データの分析
実際にデータを収集することができれば、それを分析していきます。
その企業が目標とする売り上げや成約数にすり合わせながら、分析していくことで企業にとってどのような施策が必要なのか、見えてくるでしょう。
また、この段階で企業の目指す目標が確立されていなくては、分析のしようがありませんので、同時に明瞭化していきましょう。
意思決定・実行
データを収集・分析することができれば、それに沿って意思決定を行い実行していきましょう。
実行するためには費用が発生するものもあるかもしれませんし、既存の仕組みを変更する必要性もあるかもしれません。
そのため、企業組織として、それを実行することが可能なのか、を見極めるようにしていきましょう。
組織が大きければ大きいほど、実行に移すのは難しいかもしれませんが、逆に言えばそれだけのポテンシャルを抱えているということでもあります。
まとめ
ここでは、企業の営業やマーケティングをはじめとした様々な業務において有用的な存在として注目を集めるデータドリブンについてご紹介してきました。
企業に眠っている多種多様なデータを収集・分析することで、企業における施策を最大限に発揮することができます。
今回ご紹介したスキルやデータドリブンの3つのステップを参考にマネジメント層はもちろん、営業やマーケティング担当者は導入を検討してみてはいかがでしょうか。
