勘と経験と度胸で乗り切ってきた経営者の方へ
更新日：2021年12月14日
BAISOKUです。
ビジネスにITを。ITを武器化してビジネスに生かす。ITで利益システム化する。と常々ご提案しているBAISOKUですが、IT化する＝デジタルにシフトする とはどのようなことなのか？この答えの一つとして、データドリブン経営に踏み出すということが挙げられます。 データドリブン？？？ なんのこっちゃ？という方にも、勘と経験と度胸と、どっちがエライ？ということでなく、どう違うのかについて解説してみます。
◇ Index ◇ ┃1. KKDとデータドリブン経営 ┃2. データドリブン経営のメリット ┃3. データドリブン経営実現の４ステップ ┃4. データドリブン経営を支える３つの要素
┃1. KKDとデータドリブン経営
KKDという言葉をご存知ですか？
日本語の「勘」＜KAN＞、「経験」＜KEIKEN＞、「度胸」＜DOKYO＞の頭文字をとっている言葉で、日本では古くから製造業を中心に、職人の技として尊重されてきた手法を指しています。
しかしながら、急速にDX化の波が押し寄せるなか、従来のKKDで経営判断を続けていてもよいのでしょうか？
企業が新たな生き残りをかけて取り組むDX化に不可避と言われているのが、データドリブン経営です。データドリブン経営とは、様々な種類の膨大な情報をデータとして、収集・分析し、示唆を得て経営判断する一連の流れを指します。 感覚、直観的な判断であるKKDと比較すると、データを活用して経営に活かすのがデータドリブン経営の核であり、極めて客観的な手法なのはお分かりいただけると思います。
┃2. データドリブン経営のメリット
データを活用したデータドリブン経営のメリットを３つに分けて説明してみます。 １）売上の成長や収益率が改善される デジタルデータの扱いに慣れることで、例えばフロント営業のセールスコンサルティングが効率化され、さらにデータが蓄積されやすくなります。 → 顧客それぞれに対して、”響く提案”が可能となり、顧客の体験価値（ユーザーエクスペリエンス）が向上する。 ２）顧客に対する理解が促進される 顧客情報が、あらゆる角度で蓄積されることで、今後の製品、サービスをどのように提供しよりよい顧客体験を重ねてもらえるようカスタマージャーニーマップの精緻化につなげることができ、継続されるデータ収集と分析により、デジタルマーケティングを促進させることができます。
３）精度の高い意思決定ができる データから導出される分析結果が示唆しているロジック、エビデンス（根拠）がはっきりした強さを持つため、スピード感がある精度の高い意思決定につなげることができます。
┃3. データドリブン経営実現の４ステップ
主に以下の順番で取り組みを考えていきます。 １）データ収集 ⇒２）データ視覚化 ⇒３）データ分析（目的設定） ⇒４）アクション・施策への落とし込み
１）データ収集
社内にデータは溜まっているとはいっても、データの質、データの種類や量がまちまちとういことが多いのも現状だったりします。
ですが、そこで諦めるのでなく、それでは、自社にはどのようなデータが必要なのか？そのために適切なデータを収集する方法を再考します。また、データは自社のものでは不十分ならば、外部のデータや公開されている白書データ等と合わせて分析する方法もあります。 データ収集を考えた場合、すぐに思い当たるのは、 ・販売管理システムから顧客データを持ってくる
・自社のWebサイトに関する情報として、Google Analyticsからアクセスログを持ってくる
このように、何をしたいのか？目的のために思いつくものを具体的に列記してみます。 ２）データの視覚化 データを収集し続けると、次第に扱うデータが大きくなるため、視覚化（可視化）することで大量のデータを瞬時に直観的に理解することが可能となります。データ視覚化し、データ分析や活用を加速させます。 ３）データ分析（目的設定） 本来、データを収集し、分析する理由として、目的の設定が重要になります。目的が定まっていないとデータの分析や視覚化作業自体が、作業をする人の目的となってしまうためです。
４）アクション・施策への落とし込み データ収集、視覚化、分析まで実施したのち、その結果を施策やアクションに落とし込む、これがデータドリブン経営の一連のプロセスになります。 繰り返しになりますが、ここで最も重要なのはスピード感を持つこと。じっくり構えていては他社より優位な利益を得ることができなくなってしまうためです。
┃4. データドリブン経営を支える３つの要素
１）データの活用基盤
データをどのように活用するか？⇒データマネジメント※１を設計し、活用方法、活用ツール、活用ルールなどを丁寧に決める必要があります。
※１データマネジメント：データをビジネスに活用することが可能な状態にし続けること。集めて終わりということはないので、常に正しい最新データになるように、また各データにアクセスしやすい環境であるようにルール設定と仕組みづくりをすることが重要かつ難しい点です。
２）データ分析ツール
データドリブン経営に分析は欠かせませんが、各機能に特化した分析ツールをうまく活用することで、効率的、精度の高い分析の実行が可能になります。
以下は代表的なツール例ですが、それぞれ得意なジャンル、何を導出できるか？をまとめていますが、どのツールを選択するか？は、使用する部署、目的により異なります。 DMP：デジタルマーケティングプラットフォーム
ネット上のデータを一元管理・分析・最適化するツールで、自社データと外部データを統合できるのが特徴。
MA：マーケティングオートメーション
顧客情報を収集し、マーケティングをサポートする最適な営業タイミング、方法を提供するツールで、サイトのアクセスユーザーをリスト化し育成できるのが特徴。
SFA：セールスフォースオートメーション
データ管理、メンバー共有、顧客対応「売上情報」「コスト」の対比、分析ができるツール
CRM：カスタマーリレーションシップマネジメント
顧客情報の管理、関係性の構築ができるツールで、データ収集（ニーズ）、加工（顧客ごとのアプローチ方法）が可能なことが特徴。
３）データ文化を社内に推進する ここで言う「文化」とは組織の行動や価値観のことを指します。従来がKKD経営だったとしたら、データドリブン経営は対局にあるように見えてしまいます。データドリブン経営は行動や価値観を大きく変えることになるため、徹底した社内推進する必要があります。そのためにはちょっと意外かもしれませんが、強いコミットメント、ぶれない意志が最も重要となるのです。
◇ 今日は、データドリブン経営を目指す方法について、概要を解説しました。
一言で、データドリブン経営と言っても、企業規模や業界ごとに特徴があるので形も多様です。実際に、データドリブン経営を実現するためには越えなくてはならないハードルがいくつもあります。そのハードルを越えて、一歩踏み出すスタート台に立つためには、強いコミットメントが必要です。
絵空事では形にならず、小手先ではうまくいかない。だからこそ価値があるデータドリブン経営。あなたの会社に必要と感じるならば、今からでも遅くありません。その第一歩を踏み出してください。
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