データ・ドリブンとは|必要性や成功の秘訣は何?おすすめツール5選

データ・ドリブンとは|必要性や成功の秘訣は何?おすすめツール5選

記事更新日: 2020/02/20

執筆: 編集部

近年、「データ・ドリブン」という言葉を頻繁に見かけるようになりました。

データ・ドリブンとは、インターネットの世界に広がる無限の情報の中から、最適な情報を選別・収集して、分析・測定することで得られた内容をもとに仮説を立てて、アクションプランに落とし、効果を最大限に活かす手法です。

今回は、データ・ドリブンの基本的な知識、必要性や成功の秘訣について説明し、データ・ドリブンを効果的に活用するためのおすすめツールについても紹介します。

ぜひ参考にしてください。

データ・ドリブンとは?

1. データ・ドリブンとは?

データ・ドリブンとはマーケティングの意思決定のために必要なデータの測定方法と、測定したデータを最大限に活かすための手法です。

「Date Driven(データの駆動)」という名前のとおり、蓄積したデータを稼働させるように意味のあるものとして活用して、未来予測や意思決定、企画立案などに活用します。

第三者データや自社データなどのビッグデータを対象としており、各種データの可視化、課題解決に結びつけます。

2. データ・ドリブンの必要性

どれだけ有益なデータを蓄積していたとしても膨大なデータの中から自社に必要なエッセンスを効率的に抜き出して、有効活用できている企業はあまり見られません。

多くの企業がデータに基づくマーケティングなどの意思決定ができていないのです。

そこで重要になってくるのが、収集したデータを有効に活用するためのデータの可視化、分析、アクションなどの行程管理です。

複雑化が進む社会ニーズに対して、費用対効果の高いデータ利用を実現する手法としてデータ・ドリブンの必要性が認識されて広がっているのです。

3. データ・ドリブンを成功させるために必要なこと

データ・ドリブンの効果を最大限に享受するためには、社会に散在する膨大なデータの中から、自社に必要な情報を収集して、検証ができる状態に可視化する必要があります。

そして可視化した情報を分析して、目的に合わせたセグメント分けと必要な情報の選定、抽出を行います。

その内容に基づいて適切なアクションプランを実行し、そこから得られた二次情報を検証して、さらに効果的な情報活用に繋げていきます。

具体的には以下のステップを踏むことが大切です。

データ・ドリブンを成功させるために必要なステップ

1. データの収集

まずは市場に存在するデータの収集から始めます。ここで重要になるのは収集するデータの選別です。

収集されるデータは多いに越したことはありません。ただし、その収集したデータが自社にとって使えるものであるかを見極めることが大切です。

膨大にかかるデータ収集のステップをより効果的なものにするためには、事前に自社にとって重要かつフォーカスすべき情報のセグメントを決定、見極めることが重要です。

数を絞りながらも結果の大半を網羅できる厳選された指標に集中することが大切です。

2. データの可視化

次に取り組むべきはデータの可視化です。不規則に並ぶ膨大な情報を一定の指標でセグメントわけしつつ、分析や比較検討が可能な状態に整えて行きます。

これがデータの可視化です。

データを整理、分類しつつ混在しているノイズ情報などの排除、選別なども行いながら自社にとって必要な情報を洗い出し、分析・アクションプランの検討に利用できる状態にまで昇華させていく必要があります。

3. 分析・アクションプランの検討

情報の収集、可視化の作業が終わったら、次に行うべきは分析・アクションプランの検討です。

データ分析を進める上で重要なことは、まずはKGI(重要目標達成事項)やKPI(重要業績評価指標)などの目標値を設定することです。

最終的な目標達成のゴールとマイルストーンを設定することで、初めて要因解決の施策、アクションプランの仮説設定が可能となります。

そして、分析結果を元に具体的なアクションプランの検討に入ります。分析は問題部分のファネルを設定し、KGIやKPIに効果検証していきます。

その際にはデータサイエンティストやアナリストなど専門的な知識が必要となります。

情報収集の仕組みだけでなく、収集された情報分析のスキルを持った人材確保も重要なポイントと言えるでしょう。

4. アクションプランの実行

収集した情報の分析、分析結果に基づくアクションプランの検討が終わったら、実際にアクションプランの実行のフェーズに入ります。

ここで重要になるのは、策定したアクションプランの優先順位付けと仮説に則った施策の実行です。

視点と指標を明確にして、優先順位に則った施策の実行が大切です。

また通常、データ・ドリブンによるアクションプランの実行はプロジェクトチームでの運営となる場合が多いため、人材マネジメントを含めたプロジェクト運営が重要になります。

アクションプランの視点、指標は細かい部分まで参加者全員で共有しましょう。

5. 結果の検証

収集したデータに基づく分析、そしてアクションプランを実行したあとは、そこで得られた結果の検証をすることが大切です。

最初に立てた仮説に照らしつつ、実際のアクションプランの実行によって得られた情報を再度収集して分析することで、さらに精度を高めていきます。

当てずっぽうではなく仮説と検証を繰り返すことが重要なのです。

データ・ドリブン成功におすすめのツール5選

それではデータ・ドリブン成功にオススメのツールを厳選して5つご紹介します。上で説明したデータ・ドリブンのステップを加速化してくれる素晴らしいサービスです。

なお、各システムについては導入企業の規模、システム導入プラン、運用、メンテナンスなどの条件で値段は大きく変わります。

1. DMP(データマネジメントプラットフォーム)

出典:Toppan.co.jp

DMPは、インターネット上のサーバー蓄積情報を管理して、広告配信などのアクションプランに役立てるプラットフォームです。

DMPは顧客のセグメントデータや行動履歴をはじめとしたさまざまな情報が蓄積されており、顧客データに合わせた広告配信などが可能となります。

オープンDMPやプライベートDMPなど、保有データの種類、目的や施策に応じて使い分けることで効果の最大化が図ることができるでしょう。

2. MA(マーケティングオートメーション)

出典:Pardot

MAはマーケティングの作業やプロセスを自動化してくれるシステムです。主に集客後の顧客教育など見込み客育成の場面で活用されます。

ワークフローの自動化をはかり、データ測定を容易にしてくれるため、分析時点での業務負担を大幅に軽減することができます。

近年は、マーケティングプロセスの効率化を図るシステムとして非常に注目されています。

3. Web解析ツール

出典:Googleアナリティクス

ウェブ解析ツールは、デジタル化されたユーザー行動を読み解き、情報の価値を知り、ビジネスに活かすためのツールです。

PV(ページビュー)やUU(ユニークユーザー数)分析、セッション数、インプレッション数、CTR(クリックスルー率)などの項目を主体としてサイト解析を行うために利用します。

一般的に広く使われるツールとしては、Googleが無料提供しているGoogleアナリティクスなどが有名です。

4. SFA(セールスフォースオートメーション)

出典:Knowledgesuite.com

SFAはITを活用した営業管理ツールです。営業のプロセスや進捗管理、情報共有など営業効率を高めるためのシステムです。

従来の営業支援系システムとの違いは、断片的に構築したサービスではなく、入口から出口までのトータル営業支援をオートメーションで実現するシステムであること。

営業におけるPDCAサイクルに応じたIT支援を行うもので、得意先情報データベースや、販売計画支援、日常活動支援、活動性か把握支援など一気通貫でトータルサポートします。

5. CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)

出典:株式会社Sansan ホームページ

CRMは特定個人の情報を元に、セグメントに合わせた接触方法・頻度、情報提供、購買履歴など個人に紐づいた情報を管理するためのシステムです。

元来は顧客管理のマネジメント手法の名称ですが、近年はデータ・ドリブンに絡むウェブシステムの1つとしても認知されています。

CRMも特定した個人から収集する情報管理・分析を担うシステムとして活用されています。

まとめ

データ・ドリブンの基本的な知識と運用について解説してきました。

データ・ドリブンの仕組みを効果的に運用することで、インターネットの世界に広がる無限の情報を最大限に活かすことができます。

課題を明確にして、今回ご紹介した必要ツールなども駆使しながら、成果を高めていきましょう。

画像出典元:無料「写真AC」

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