Data Driven(データドリブン)

データドリブンとは

データドリブン(Data Driven)とは、様々な種類かつ膨大な量の情報を蓄積するビックデータを活用した分析結果をもとに、ビジネス上の意識決定や課題解決などを行うことです。
注目される理由は、顧客行動の複雑化とテクノロジーの進歩が挙げられます。

顧客行動の複雑化

昨今の顧客は、Webとリアルを複雑に行き来しながら情報収集を行い、取るべき行動を選択します。
そのため、インターネットによって情報があふれ、様々な選択の要素が増加している昨今では、顧客が何を求めて店舗やWebサイトを訪れたのかが明瞭ではなくなっています。そのため、データなくしてどのアクションを選択するべきかが困難な状態となっています。

テクノロジーの進歩

ビッグデータやデジタルマーケティング技術の発展に伴い、それを駆使・活用した新たなマーケティングやセールス手法が登場しました。
様々なデータが可視化できるようになり、従来に比べて費用対効果の高い意思決定につなげられるようになりました。
また、より多くのデータを、様々な経路で入手できるようになり、より精度の高いデータドリブンが可能になりました。

データドリブンのプロセス

データドリブンには、①データ収集 → ②データの可視化 → ③データ分析 → ④実行という4つのプロセスがあります。

 

  1. データの収集
    ビジネスの意思決定に必要なデータを収集し、蓄積します。クラウド上のデータサーバーにビックデータとして蓄積します。
    これらのデータは各部門の業務システムやIoT、Webサーバー、外部サービスなどから取得するのが一般的です。
  2. データの可視化
    蓄積されたビックデータですが、そのままの状態では、どんな内容が含まれているのかを客観的に把握することができません。
    従って、ビックデータの情報を整理してわかりやすく可視化する必要があります。
    この際、データを可視化する仕組みがなくてはデータの加工に多くの時間が取られてしまい、非効率です。
    そこで、BIツールやDMP、Web解析ツールなどを利用してデータを加工し、可視化します。

  3. データの分析
    加工したデータをもとに、分析や解析を行います。ビックデータに蓄積した定量的なデータの時間的変化や他のデータとの関連性などをアルゴリズムにて計算します。
    順位、最大値、最小値といった定量的なデータに加え、変化や傾向、視覚的に理解できるグラフや図といった定性的なデータを分析結果として導き出します。
    その後、結果をもとに解決すべき課題に対する仮説を立て、施策を打ち出します。
    ビックデータから何かを導き出したり判断する作業にはデータサイエンティストなどの専門家のスキルやノウハウが必要不可欠です。

  4. 意思決定・アクション
    データ分析によって導き出された結果をもとに、意思決定やアクションを実行します。実行を担うのはあくまでも「人」であるため、データを活用し、データドリブンな組織を作るという方向性が社内で共有されている必要があります。