「データドリブン」の意味とは?マーケティングと経営での活用法

「データドリブン」とはデータ分析結果から意思決定を行う手法で、ビジネスに取り入れる企業が増えています。今回は「データドリブン」の意味と活用例に併せて、「データドリブンマーケティング」や「データドリブン経営」の活用法、さらに「データドリブンアトリビューション」の意味と導入の際の注意点も紹介します。



「データドリブン」の意味と活用例

「データドリブン」とは「データ分析結果を意思決定に役立てること」

「データドリブン」の意味はデータ収集して分析した結果を未来予測や企画立案、意思決定などに役立てることを意味します。

以前のデータベース管理システムでは管理しきれないほどのビッグデータを分析することで、顧客のニーズを知り、その結果をビジネスに取り入れます。

「データ駆動型」とも呼ばれています。

意思決定に活用されるデータドリブン

データドリブンが活用される理由は、ビッグデータの分析から得られる結果をもとにして正確に状況をとらえた上での意思決定ができるからです。

かつての企業運営では経営者や事業主の経験や勘が頼りにされることもありましたが、それでは複雑化する顧客のニーズに対応しきれないという状況があります。

データドリブンによるビジネス手法は、継続的に利益を生む経営に貢献しています。

データドリブンの活用例

データドリブンによるデータ解析から、ユーザーのニーズに合わせた情報を提供することができるようになります。

例えばオンラインショップのマーケティングでは、ユーザーの購買履歴やサイト内で何を検索したかなどのアクセス情報を分析して、ユーザーの趣向に合わせた商品の広告を表示して効果的なマーケティングが行えます。

「データドリブン」のビジネスでの使い方

「データドリブンマーケティング」とは「データ分析によるマーケティング手法」

「データドリブンマーケティング」とは、データドリブンによるデータ分析をもとにマーケティングを展開する手法のことで、個々のユーザーのニーズに応える効果的な宣伝を行うことです。

データドリブンマーケティングで大切なことは、データの活用の仕方を間違えないことです。例えば顧客情報などでユーザーが正しい情報を書き込んでいるとは限らないため、分析されたデータ解析結果も正しいとは限りません。そのため、解析結果をどのように解釈するのかで、誤った意思決定がされる場合があります。

信頼できると思われるデータでも見誤らないようにすることが大切です。

「データドリブン経営」はデータに基づく企業経営のこと

「データドリブン経営」とは、データ分析の結果をもとに企業経営を行う経営手法です。合理的で迅速な意思決定を行うための有効的な手法です。

「データドリブン経営」には大きく分けて二つあり、一つはデータ分析を行った結果からプロジェクトを組み、ビジネス上で成果を出すという方法です。

もう一つの経営方法は、データの分析と蓄積に重点を置き、データ基盤がしっかりとできたところでプロジェクトに移す方法です。問題に直面しても十分なデータの蓄積から対応できるメリットがある一方で、最終的なヴィジョンが明確でないと無駄なデータも増えてデータ管理の熟練度が低下します。

データドリブン経営をうまく活用するには、ビジネスプランに合ったデータの収集と分析、蓄積を行う継続的に行い、データを正しく解釈して意思決定を行うことです。

AIが分析する「データドリブンエコノミー」

「データドリブンエコノミー」とは、データドリブンマーケティングや経営のように、収集されたデータの分析が新しい価値を生み出し、企業や社会に変革をもたらす経済活動のことです。

ビッグデータの分析はAIによって行われます。人工知能とも呼ばれるAIは人間にしかできなかった知的作業をコンピュータが代わりに行えるようにしたもので、大量のデータの規則性から推論や回答などの解析まで行えます。

AIによって解析されたデータ結果をもとに意思決定を行い、企業運営や社会にとっての最適な活動へと繋げていくことを「データドリブンエコノミー」と言います。

「データドリブンアトリビューション」(DDA)とは?

「データドリブンアトリビューション」とは「キーワードの貢献度の算出」

「データドリブンアトリビューション」(DDA)とは、インターネットでユーザーが検索して最終的なウェブサイトにたどり着くまでの過程で、どのキーワードが有効的に働いたのかをキーワードの貢献度として算出することです。

「データドリブンアトリビューション」では検索に使用されたすべてのキーワードを対象として貢献度を算出するため、大変な量のデータが扱われます。

データドリブンアトリビューション活用の注意点

どのキーワードの貢献度が高いかを知ることにより、ユーザーを自社のサイトに導く経路を推論して対策を立てることができます。

ただし「データドリブンアトリビューション」で扱われるデータが多いため、Web解析ツールなどのツールが必要であり、データドリブンアトリビューション導入後も常に十分なデータが収集できているかをチェックすることが大切です。

まとめ

「データドリブン」とは、収集されたビッグデータを分析した結果を意思決定に活用することです。ユーザーのニーズの応じたサービス提供のためのマーケティング手法や企業経営の手法として注目を集めていて、導入する企業が増えています。