データドリブン経営とは?導入のメリットや手順、ツールも解説

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データの収集・蓄積・分析が昔よりも簡単にできるようになったことで、経営判断にデータ分析の思考を用いる会社が増えています。ビックデータを解析してマーケティングや新商品考案に役立てるケースもあり、様々な用途にデータが活用されるようになりました。

本記事では、情報爆発の時代に重視される「データドリブン経営」について解説します。導入のメリット・手順・おすすめのツールも紹介するため、ぜひ参考にしてみてください。

目次

データドリブン経営とは?

データドリブン経営とは?

データドリブンとは、いわゆるKKD(勘・経験・度胸)など個人の感覚だけに頼らず、客観的な根拠であるデータを用いて物事を判断する手法を指します。つまり、データドリブン経営はデータ・情報を経営判断に活用することであり、確かな裏付けに基づいて方針を決める手法と言えるでしょう。

経営者だけでなく、マーケティング部や営業部にデータドリブンを導入している企業もあり、社をあげて教育プログラムを実施するなど、新たな取り組みも目立ちます。

今後も市場に求められる企業として成長するために、欠かせない要素の一つです。

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データドリブン経営をおこなうメリットと注意点

データドリブン経営をおこなうメリットと注意点

メリット

まずは、メリットから解説します。

データドリブン経営が今の時代に必須とされる理由を探り、自社に導入したときのイメージを固めていくことが大切です。

顧客ニーズの変化を正しく把握し対応できる

多くの人がパソコンやスマートフォン、タブレットを持つようになったことで、情報へのアクセスハードルが下がったり、SNSによる自発的な情報交換が盛んになったりと、誰もが欲しい情報を得られる時代です。

情報取得が手軽になった結果、顧客ニーズはかつてないほど細分化され、また短期間で変化するようになりました。時代や顧客ニーズの変化についていけない企業は淘汰されやすくなり、企業ごとの競争も活性化しています。

データドリブン経営を導入すると、こうした時代において瞬間ごとの顧客ニーズを分析できるようになります。市場を正しく把握し、経営に生かせるようになるでしょう。

また、今後生まれるかもしれないニーズをいち早くキャッチできる効果もあります。


確実性の高い意思決定ができる

データドリブン経営をおこなうことで、データ・情報に基づいた確実性の高い意思決定ができるようになります。結果的に経営方針を大きく誤ったり、ビジネスチャンスを逃したりするリスクを下げられることもメリットのひとつです。

また、トップダウンなど属人性の高い経営手法からの脱却も見込めます。


業務の属人化を防ぎ、業務効率化につながる

前述した属人性からの脱却効果は、経営層のみならず現場従業員にも当てはまります。どういう基準でどのような業務をするべきか全従業員が把握できるようにすれば、業務判断のスピードも上がるでしょう。

データドリブン経営を現場にまで浸透させられれば、業務効率化ひいては生産性向上にも高い効果が期待できます。

また、誰が業務を担当しても一定のクオリティが担保されるなど、企業としてメリットが高くなることも考えられるでしょう。顧客からの信頼度も上がり、ポジティブな評判にもつながります。


売上アップにつながる

データドリブン経営をおこなって業務効率が上がることで、新たな取り組みに着手しやすくなります。

新商品を開発したり、既存顧客への積極的なカスタマーサポートができたり、「攻めの経営」をしたい企業に最適です。売上の上昇や収益性の改善も考えられます。

このように多くのメリットにより、企業が大きく成長するきっかけとして、データドリブンは有効です。

注意点

次に、データドリブン経営の注意点を紹介します。データドリブン経営自体は優れた手法ですが、導入の仕方によっては思うような効果が得られない可能性もあるため、事前に注意点を確認しておきましょう。

データ収集にこだわり過ぎず、見切りをつける

経営に関わるデータは無限に出てくるものです。データ収集に終始するあまり、それだけで手一杯になってしまうことが考えられます。

データドリブン経営の根幹である「分析」にまで手が回らない状態となれば本末転倒です。データ収集には適度に見切りをつけ、分析や改善に時間をかけるように意識しましょう。


全社横断でデータドリブン経営に意識を向ける必要がある

データドリブン経営は、特定部署に導入するだけでは望む効果が得られにくいでしょう。全社でデータドリブン経営に意識を向けるため、従業員に浸透させる必要があります。

経営に関わる意思決定の場ではもちろん、日々の業務や企画・立案の際にもデータによる客観性があるかを自問自答するよう心がけてください。

ただし導入したての段階は、部署を限定して無理のない範囲からはじめても問題ありません。スモールステップでPDCAサイクルを回し、徐々に全社的な取り組みとして広げられるよう、ゴールを見据えて対策していきましょう。

データドリブン経営は何から始めれば良い?

データドリブン経営は何から始めれば良い?

では実際に、データドリブン経営を始める際のステップを紹介します。「何から始めればいいの?」という疑問をお持ちの方は、ぜひチェックしてみましょう。

1.データ分析の環境を整える

まずは、データを分析できる環境を整えます。

例として、マーケティングツールなどの導入があげられます。情報の収集・蓄積からはじめ、様々な角度から分析し試してみるのが良いでしょう。普段は考えなかった視点で自社の強み・弱みを知れたり、思わぬ問題点が発覚したりするきっかけになります。

ツールの導入時はデータ収集・蓄積・分析ができるだけの十分なストレージを確保したり、プロジェクトチームを作って人材を確保したりと、環境面の準備も進めましょう。

2.データ収集と整理

ツールやストレージが揃い次第、早速データの収集に移ります。

従業員に支給しているパソコン・自社保有のファイルサーバー・クラウドストレージ・すでに使用している業務ツール・社内イントラネットや社内ポータルサイトなどから情報収集し集約しましょう。

こだわりすぎて全てのデータを集めようとすると、それだけで半年以上時間がかかる場合もあるため、適度に見切りをつけながら次のステップに進みます。明らかに不足している情報があると分かった段階で追加し、再度分析をすることがポイントです。

3.データ振り分け(可視化)

データを業務の性質ごとに振り分け、内容を可視化します。表・グラフを多用してビジュアル的に分かりやすいようまとめれば、誰が見ても内容を理解しやすくなるでしょう。

自力で一から振り分けをおこなうのは非常に時間がかかるため、ツールの使用がおすすめです。作業の自動化が図れれば、短時間で効率よく進めることができます。

3.データ分析

自社が現在抱えている課題や目的にあわせて、データ分析を進めます。同じデータでも視点を変えるだけで見える姿が変わってくるため、複数回あらゆる方法で分析してみてはじめて気付くこともあります。

新たなビジネスチャンスとなりそうな要素や、自社ならではの強み・弱みが見つかれば、次の戦略に活用できるでしょう。

また、中長期的な目線でデータサイエンティストを育成するなど、本格的なデータドリブン経営に向けての人材確保も検討しましょう。

4.データを活用した施策の策定と実行

舵取りの方向性が決まり次第、新たな施策の策定・実行に移ります。

複数の部署でプロジェクトを同時進行すれば、経営革新に向けて積極的にハンドルを切れるでしょう。一方で、優れた人材を集めてビッグプロジェクトを進める場合もあり、企業によってデータの活用方法は様々です。

プロジェクトの進行中も定期的にデータ分析をおこない、目指す理想像と実行中の業務にズレがないか確認しましょう。

データドリブン経営に活用したい「Salesforce」

データドリブン経営に活用したい「Salesforce」

Salesforceは、株式会社セールスフォース・ドットコムが提供するビジネスアプリケーションです。搭載されている機能は、以下のとおりとなります。

  • 営業支援(SFA)
  • 顧客管理(CRM)
  • マーケティングオートメーション(MA)
  • 商談分析
  • 広報戦略
  • バックオフィス業務サポート
  • カスタマーサポート

経営判断を助けるようなツールだけでなく、実務現場に即した業務支援ツールのような役割も果たせる機能が豊富です。収益改善に直結する取り組みがしやすく、行動を具体化したいときに役立ちます。

自社の強み・弱みを正確に把握するためのツール活用に向けて

今後も長期的に市場から求められる企業であり続けるためには、時代のニーズに寄り添った経営活動をおこない、取引先・顧客からの支持を集めることが欠かせません。そのためには、まず時代が何を求めているのか、自社の強み・弱みは何なのか、正確に把握していく必要があるでしょう。

こうした情報を集めるためにツールを活用し、データ収集・蓄積・分析によるデータドリブン経営を効率よくおこなうことが大切です。まずは自社にあったツールを選定し、導入してみましょう。

コネクシオはSalesforceのシルバーコンサルティングパートナーであり、企業におけるモバイルを活用した業務効率化のプロフェッショナルです。長年にわたるSalesforce活用実績を有するコネクシオは、『導入・活用・定着・管理』まですべてのフェーズを支援します。まずはお気軽にご相談ください。

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