データ駆動型経営とは？初心者が取り組む際の実践ステップをわかりやすく解説！

データ駆動型経営とは？

データ駆動型経営とは、客観的なデータに基づいて経営判断やビジネスの意思決定を行うアプローチを意味します。従来の日本企業では、熟練者の勘や経験に頼って様々な判断を下していましたが、データ駆動型経営は企業が日々収集する膨大なデータを分析し、その結果に基づいて戦略を練ることで、業務の効率化や収益向上を図ります。

データ駆動型経営の具体例としては、顧客データを分析したマーケティングの精度向上などが挙げられます。例えば、顧客の購買データを分析すれば、潜在ニーズや行動傾向などを把握できるため、これらをもとに的確なマーケティング戦略を立てることが可能になります。

また、データに基づく予測を行うことで、市場の変化に対して迅速に対応できる点もデータ駆動型経営の大きなメリットの一つです。このように、競争が激しい現代のビジネス環境において、データ駆動型経営は企業成長を後押しする強力な武器になると言えるでしょう。

データ駆動型経営と DX の関係性

データ駆動型経営と DX は密接な関係にあります。なお、 DX とはデジタルトランスフォーメーションの略であり、企業がデジタル技術を活用してビジネスモデルや業務プロセスを抜本的に改革し、競争力を高めるための取り組みを意味する言葉です。

DX の進展によって、企業は膨大なデータをリアルタイムで取得・処理することが可能になりました。 DX の進展によって、多くの企業で IT 投資に対する理解が得られるようになり、膨大なデータをリアルタイムで取得・処理するための環境が整備されました。そして、これらのデータを有効活用し、経営や業務改善に反映させることがデータ駆動型経営の基盤となります。

例えば、顧客データや市場の動向データなどを分析し、新しい製品開発やマーケティング戦略に反映させることで、 DX による業績向上を期待できます。つまり、データ駆動型経営は、 DX によって得られたデジタル技術やデータを最大限に活用し、競争力を強化するためのアプローチだと言えるでしょう。

データ駆動型経営のメリット

企業がデータ駆動型経営を実現することで、どのような恩恵を受けられるのでしょうか？本章では、データ駆動型経営の代表的なメリットを 3 つご紹介します。

データドリブンなデータに基づく意思決定を実現できる

データ駆動型経営の最大の魅力は、データに基づいた意思決定ができる点です。客観的なデータを用いて意思決定を行うことで、数字や事実に基づいた精緻な判断を下せるようになります。

例えば、新規市場への参入を検討する際、過去の市場データや競合情報を徹底的に分析すれば、リスクを最小限に抑えた戦略を立てることができます。このように、データドリブンな意思決定は、自社のビジネスを成功に導くための重要な要素となるでしょう。

業務効率化や生産性向上に繋がる

データ駆動型経営の大きなメリットの一つとして、業務効率化や生産性向上に繋がる点が挙げられます。膨大な業務データを活用することで、各プロセスの無駄を見つけ出し、改善のための具体的な施策を打つことが可能になります。

製造業を例に取れば、設備の稼働状況や作業工程をデータで分析し、ボトルネックを排除することで、生産性の向上に繋がります。このように、データを用いることで、曖昧な人間の感覚ではなく、客観的な数値に基づいたアクションを進められる点がデータ駆動型経営の大きな強みだと言えます。

顧客のニーズや課題を明確化できる

データ駆動型経営は、顧客のニーズや課題を明確化する上でも有効なアプローチとなります。顧客の購買履歴や Web 上の行動データなどを分析することで、どの製品が人気なのか、どの段階で購買に至ったのかなど、顧客の行動を細かく把握できます。これにより、個々の顧客の嗜好に合わせた、パーソナライズされた提案やサービス提供が可能となり、結果として顧客満足度の向上に直結します。

データ駆動型経営の実践ステップ（初心者向け）

データ駆動型経営を実現するためには、適切な手順を順番に進めていく必要があります。本章では、データ駆動型経営の実践ステップを 5 つに分けて、初心者の方向けにわかりやすく解説します。

 Step.1 目的の明確化

データ駆動型経営を実践するための第一歩は、プロジェクトの目的を明確化することです。どのような課題を解決したいのか、目指すべきゴールは何なのか、といった具体的な目的を設定しましょう。

例えば、顧客満足度を向上させたいのか、業務効率を改善したいのか、その目的に応じて集めなければいけないデータの種類は変動します。目的が曖昧な状態でプロジェクトを始めた場合、期待していた効果が出ない可能性もあるため、目的の明確化はとても重要なプロセスであると言えます。

 Step.2 現状の分析

プロジェクトの目的を明確化したら、次に現在の業務や市場状況などを確認・分析します。例えば、顧客の購買履歴や売上データなどを分析し、現状のビジネスがどのように機能しているかを把握すれば、どの部分に改善の余地があるのかを見える化できます。これにより、課題に対して優先順位を付けながらアクションを検討できるため、結果としてプロジェクトの円滑化に繋がります。

 Step.3 データの収集

ゴール設定と現状分析が完了した後は、それらに基づいて必要なデータを収集します。この時、顧客データや売上データ、マーケティングデータなど、複数のデータソースから様々な情報を集めることが重要なポイントになります。また、正確かつ信頼性の高いデータを集めることで、データ分析の精度は大きく向上するため、データの量だけではなく、データの質も意識しながら作業を進めていきましょう。

 Step.4 データの分析

必要なデータが揃ったら、次はそれらのデータを分析するステップに移ります。例えば、顧客の購買行動を分析し、どの商品がどのようなタイミングで売れているのかを把握すれば、今後のマーケティング戦略の最適化に繋がります。この時、データ分析の結果が具体的であればあるほど、その後の意思決定に役立つため、多角的な視点で時間を掛けながらデータ分析を行うことが大切です。

 Step.5 データに基づいた意思決定

最後に、分析結果をもとに具体的な意思決定を行います。前項の  Step.4 で得られた結果をベースとして、どのようなアクションが最適なのかを検討しましょう。

例えば、売上を伸ばすためには広告戦略の見直しが必要ですし、顧客満足度を向上させるためにはサービス内容の改善が求められます。このように、客観的なデータに基づく意思決定を行うことで、自社の状況に合わせた適切なアクションを検討可能になり、結果として自社のビジネス成長に直結します。

データ駆動型経営の必要要素

データ駆動型経営を実践する際には、求められる要素がいくつか存在します。本章では、データ駆動型経営の必要要素について解説します。

データの活用基盤

データ駆動型経営を実現するためには、様々なデータを効率的に収集・蓄積・分析するためのデータ活用基盤が必要になります。例えば、データベースや BI ツール（データを人間がわかりやすい形に可視化するためのツール）などのインフラを整備し、データ活用を円滑に進められるような環境を構築することが大切です。また、自社データの安全性を担保するため、セキュリティ対策を行うことも忘れてはいけません。

データ基盤を構築する際のポイントについては以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：データ分析基盤とは？構築手順や意識すべき3つのポイントを徹底解説！

全社的な意識改革

データ駆動型経営は、単にツールを導入するだけでは不十分であり、全社員がデータの重要性を理解し、日常業務の中で能動的に活用するための意識改革が必要不可欠です。そのためには、経営層にデータ駆動型経営の重要性を説いたうえで、全社方針としてプロジェクトの推進を打ち出してもらうとよいでしょう。また、社員向けに説明会を実施するなど、意識改革に繋がるような施策を検討・実行することが重要なポイントになります。

業務フローの見直し

データ駆動型経営を導入する際には、従来の業務フローを見直し、データを活用しやすいプロセスに再設計することが求められます。例えば、データ分析の結果を素早く反映できるように、意思決定のプロセスをスリム化したり、現場でのデータ活用を支援するシステムを導入したりするようなケースが挙げられます。

これらの見直しを行うことで、データ活用の一連のプロセスを迅速に進められるようになり、結果としてデータ駆動型経営の実現に繋がります。

優秀な IT 人材の確保

データ駆動型経営を継続的に行うためには、データの収集・分析・活用に精通した優秀な IT 人材の確保が欠かせません。データサイエンティストやデータエンジニアなど、データ分析やシステム構築に関する専門知識を持つ人材を確保することで、自社が蓄積したデータの価値を最大化できます。

ただし、日本は慢性的な IT 人材不足に直面しており、優秀な人材を確保することは容易ではないため、場合によっては社員を教育して IT 人材化したり、外部ベンダーにサポートを依頼したりすることも有効な選択肢になります。

データ駆動型経営の成功事例

ここまで、データ駆動型経営について詳しく解説してきましたが、実際に多くの企業がデータ駆動型経営の実現に向けて様々な取り組みを行っており、実際に業務効率化や生産性向上などに繋げています。最後に、データ駆動型経営の具体的な成功事例をご紹介します。

GMOリサーチ（マーケティング効果の改善）

アンケートサイト「 infoQ 」を運営する GMO リサーチでは、アクティブ会員数を重要指標の一つとして設定していました。そして、調査を行った結果、アクティブ会員数は「ユーザーが新規会員登録をしてから 1 ヶ月後のサービス継続率」と相関関係があることが判明したのです。

そこで、同社は会員の登録経路によってメールの配信内容を変え、ユーザー目線でパーソナライズされたコンテンツの配信に努めました。その結果、新規会員の 1 ヶ月後のアクティブ率は従来の 140 % にまで増加し、それ以降も同様のアクティブ率を維持することに成功しています。

このように、自社が保有するデータを分析・活用することで、客観的なデータに基づいた意思決定を行い、マーケティングの効果最大化を実現した好事例となっています。

なお、今回は GMO リサーチを取り上げてご説明しましたが、同様にデータ駆動型経営を実践している企業は多岐にわたります。企業が保有するデータ量が増加し、その種類も多様化している現代においては、データ駆動型経営の重要性は益々高まっていると言えるでしょう。

まとめ

本記事では、データ駆動型経営の概要やメリットに触れつつ、初心者向けの実践ステップを 5 つに分けてわかりやすくご紹介しました。

企業がデータ駆動型経営を実践することで、生産性向上やデータドリブンな意思決定の実現など、様々なメリットを享受できます。この記事を読み返して、必要要素や具体的な実践ステップなど、重要なポイントを理解しておきましょう。

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また、 Google Workspace に関しても、実績に裏付けられた技術力や導入支援実績があります。企業様の状況に合わせた利用方法の提案や運用のサポートなど、企業様に寄り添ったサポートを提供していますので、関心のある方は問い合わせフォームよりお気軽にご連絡ください。

本記事を参考にして、データ駆動型経営の実践を検討してみてはいかがでしょうか？