インターネットやスマートフォン、タブレットの普及によって消費者の価値観や消費行動は多様化しています。
またIT化やデジタル化が進んだ関係で、IoTやAI、POSシステム、顧客管理システムなど、最新のIT技術を導入してビッグデータの収集が行えるようになりました。
こうした時代背景から、データを収集して活用していくデータドリブンが注目されるようになったのです。
この記事ではそんなデータドリブンに関してどんな風に活用していけば良いのか、メリットはなんなのかなど徹底解説していきます。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばデータドリブンとは何なのか、どう活用していけばいいかなどが丸わかりですよ。
データドリブンとは経験や勘だけではなく、データを最大限収集し、それを分析することで企業経営など意思決定を行っていくことを指します。
デジタルマーケティングでは、ターゲットに向けた広告展開など情報を細かく、正確に分析していく必要があります。
また近年は類似品をインターネットで探すのも簡単になりました。そうした背景から顧客が購買行動を行うきっかけを特定するのも難しくなっているのです。
そんな複雑化した購買行動から、データドリブンの重要性はますます高まっているのです。
データドリブンは主に4つの柱によって成り立っています。
データドリブンでは最初にゴールを設定し、それを元に情報を収集していきます。
この時、データは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。ビックデータに蓄積する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ことをおすすめします。
ビックデータに保存したデータと他のデータをアルゴリズムなどで計算し、ランキング、最大値、最小値などデータ化、可視化しやすいようにグラフ化していきます。
分析ツールはExcelやTableau、SPSSなどがあります。データにあまり触れた経験がないのであれば、ExcelやTableauでも十分でしょう。
先ほど紹介したように、ビジュアル化や可視化をし一目瞭然な分析結果を作っていきます。数値やグラフ、図などバランスよく配置することで、より見やすいデータが作成できるでしょう。
データの可視化は人の手でも行えますが、膨大な時間がかかります。可視化するためのシステムとしてBIやDMP、ウェブ解析ツールなどを用いましょう。
データの分析を元に具体的な施策や結論などを導きます。分析結果はいくつかの選択肢が抽出されるので、ここでアルゴリズムやAIなどで判断が難しい内容をトレードオフなどで判断していくのです。
意思決定完了後、実際にアクションを起こしていくわけですが、その際も行動対象の現状や実情などもデータ化し、蓄積していくことがポイントです。
近年では製品やサービスの市場でのライフタイムが短くなっており、顧客は新しいサービスを常に求めています。
また市場の需要と供給も変動しているため、安定した利益を得るためにはスピーディーに業務プロセスを回していくことが重要なのです。
データドリブンでデータを用いることで会議などでも建設的な議論を行うことができます。データを元にスピーディーに正しい意思決定を重ねることで、売上や収益を改善することができます。
またデータを用いることで客観的な判断も行えるので、失敗をしづらいというメリットもあるのです。
顧客のニーズは製品サービスの改善だけでなく、より良い提案や企画などにも繋げることができます。
データドリブンでフィードバックがされるようになれば、顧客のニーズを常に捉え続けることができ、ニーズを満たすシステム開発を行うことができるのです。
データドリブンでは、高精度なデータ分析ができる人材が必要です。
データサイエンティストなどといった専門家を配置することをおすすめします。
分析ツールやデータ収集ツールなど支援ツールをうまく活用することで、より精度が高くスピーディーな分析が行えます。
支援ツールを選ぶときはどのような機能が必要なのかしっかりと検討していきましょう。
いかがでしたか。本日はデータを活用して意思決定を行うデータドリブンに関して解説していきました。
データドリブンはデータの収集と分析をしっかり行うことで、問題解決を早急に行うことができまいした。
実際にデータドリブンを行う際は支援ツールをうまく活用していくことをおすすめします。
ぜひデータドリブンで間違いを最大限回避し、高い効率で成果を出していきましょう。
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