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データドリブン経営とは? 実現する方法や注意点を解説

データドリブン経営とは、さまざまなデータをもとにした意思決定によって成果を上げる経営手法です。ただし、データドリブン経営にはメリットだけでなくデメリットもあるため、注意点を押さえた上で実行する必要があります。
この記事では、データドリブン経営の概要や求められるようになった背景、データドリブン経営を実現させる方法について解説します。

  1. データドリブン経営とは
  2. データドリブン経営が求められる背景
  3. データドリブン経営のメリット
  4. データドリブン経営のデメリットや注意点
  5. データドリブン経営を実現させる方法

データドリブン経営とは

データドリブン(data driven)は、「データに基づいて何かを行う」という意味を表す言葉です。データをもとに戦略の立案や施策の実行を行う経営スタイルが、データドリブン経営と呼ばれます。

経営者の勘や経験だけに頼らず、客観的なデータを参考にすることがデータドリブン経営の特徴です。データドリブン経営で扱われるデータには、顧客や市場、商品などさまざまな情報が含まれます。

データドリブン経営が求められる背景

データドリブン経営が求められるようになった背景として、ニーズの多様化が挙げられます。商品に求める機能やデザインの好みが消費者ごとに細分化している状況では、細かなニーズをデータとして把握することが重要です。

また、消費者行動の変化もデータドリブン経営の重要性を高めています。近年では、実店舗だけではなくインターネットでも商品購入や情報収集が可能となりました。オンラインとオフライン両方の顧客接点を最適化するために、データに基づく経営戦略が欠かせません。

技術進歩でデータ活用がしやすくなったことも、データドリブン経営が求められる背景の一つです。IoT技術の進歩により、実店舗における顧客行動などもデータ化できるようになりました。

「多くの企業が取り入れる中で、自社が取り残されてしまうかもしれない」という危機感も、データドリブン経営を導入するきっかけとして挙げられます。

データドリブン経営のメリット

データドリブン経営を取り入れる主なメリットは次の通りです。

精度の高い迅速な意思決定が可能

データドリブン経営では、経営に関するさまざまなデータをリアルタイムで分析し、戦略や施策に反映できます。精度の高い意思決定を迅速に行えることがデータドリブン経営のメリットです。

変化に強い体制ができる

市場の動向や顧客ニーズが変化した場合であっても、データドリブン経営なら柔軟に対応できます。変化をいち早く把握し、最適な打ち手を実行できることがデータドリブン経営のメリットです。

商品開発や改善に役立つ

データドリブン経営では、顧客のニーズや商品・サービスの課題をデータによって可視化できます。データから得られた知見をもとに、商品開発や改善が可能です。

データドリブン経営のデメリットや注意点

データドリブン経営の注意点として、次のようなデメリットが挙げられます。

データを扱える人材の確保が必要

データドリブン経営で活用するデータを収集・分析するには、専門知識やスキルが必要です。データサイエンスに関する知識と経験をもった人材を確保する必要があります。

環境整備にコストがかかる

データベースや分析ツールなど、環境整備にコストがかかる点がデメリットです。多くの場合、データの管理や分析に使用するツールは初期費用だけでなく、使用量に応じた運用費用もかかります。

一定以上の蓄積データが必要

経営に役立つ知見を得るためには、一定以上の蓄積データが欠かせません。既存のデータがない場合、データを蓄積するところから始める必要があります。

データドリブン経営を実現させる方法

データドリブン経営を実現させる流れは次の通りです。

環境整備

まずは、データを収集するためのプラットフォームを導入しましょう。データドリブン経営に使用される一般的なツールには、経営資源を管理するERP(Enterprise Resources Planning)や、分析に使用するBI(Business Intelligence)などがあります。

また、各種情報を保管しておくデータベースなども必要です。プラットフォームによっては、これらの機能を統合して兼ね備えているものもあります。ツールの導入だけでなく、データの管理や分析をするための人員体制の整備も重要です。

データの可視化

蓄積したデータから知見を得るため、データの可視化を行います。データドリブン経営向けのツールを使うと、膨大なデータをグラフや表などにまとめ、分かりやすく可視化することが可能です。

データの分析と意思決定

可視化されたデータをもとに、顧客行動や自社が抱えている課題などを分析します。例えば、顧客一人あたりの購入単価が下がっている場合、商品・サービスの品質やリピート促進に課題があるかも知れません。また、競合商品の値付けなどからも影響を受けている可能性があります。

解決すべき課題についてデータから仮説を立て、分析結果に基づく意思決定を行いましょう。データの分析と意思決定のサイクルを繰り返すことが、成果の向上につながります。

データドリブン経営は、データに基づく戦略を実行していく経営手法です。データの分析により、意思決定の精度や速度を高めたり、商品を改善したりすることができます。時代の変化に強い経営に取り組みたい方は、データドリブン経営を取り入れてみてはいかがでしょうか。

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