データドリブンとは？注目を集める背景とデータ分析人材の需要についても解説！

データドリブンとは

データドリブンとは、売上データやマーケティングデータ、Web解析データなど、データに基づいて判断・アクションする手法です。

データドリブンが注目される背景

ビッグデータやデジタルマーケティング技術の発展

ビッグデータやデジタルマーケティング技術の発展によって、様々なデータを可視化することができるようになりました。近年、デジタルテクノロジーの発展に伴い、デジタルマーケティングも複雑かつ高度に進化しています。企業はツールを活用することで膨大なデータを収集・分析することが可能になりました。

最近では、各種ツールを通して得られたデータを活用することで顧客行動をより正確に把握し、各個人に合ったマーケティングを行うことも可能になってきています。
企業はこうした発展に伴い、可視化したデータを分析し、より費用対効果の高いアクションにつなげられるようになりました。費用対効果の高いアクションをとることができれば、それだけ売上拡大や利益率の改善につながります。

顧客の行動・価値観が多様化

顧客行動が複雑化したことも、近年データドリブンが重要視される要因の１つです。企業も個人もWebとリアルを複雑に行き来して購買に進みます。お店や商品に関する情報がデジタル上で飛び交う時代において、顧客の購買行動に結びつく情報を特定するのは難しいものです。企業の口コミや評判を重視するケースもあれば、ブランドのような付加価値を重視するケースもあります。

顧客獲得には「集客」→「見込み客化」→「顧客化」→「顧客維持」というフェーズがありますが、それぞれに無数の選択肢があります。データを用いることで、どのアクションを選択すべきか、費用対効果を計ることができます。

データドリブン成功のための4ステップ

STEP1:データ収集

データドリブンは、まずデータを収集することから始めます。
データにはさまざまな種類があり、量も膨大です。そこで重要になるのが、集めたデータの使い道をはっきりさせることです。データを活用して顧客の行動を分析し、マーケティングに役立てたいのであれば、 Web サイトの分析データや顧客の購買履歴といったデータを集めます。

また、実店舗の商品の陳列を最適化したいのであれば、店内の顧客動線や商品の売れ行きに影響する天候、気温などのデータを収集する必要があるでしょう。

STEP2:データの可視化

収集したデータを用いて分析するには、データを加工して可視化する必要があります。この際に役立つのが BI ツールです。データ量が少なければ、Excel などを活用して手動でデータの形を整えられるかもしれませんが、ビッグデータと呼ばれるような膨大なデータを扱う際は、手動での加工は非常に困難です。
BI ツールはデータを統合、加工、集計し、可視化して見やすく表示してくれるので、作業効率アップ、ミス防止につながります。

STEP3：分析

データを可視化した後は、データ分析を行います。データの関連性を分析し、ボトルネックを特定したり、意思決定を行うための情報を導き出したりするのが、データ分析の目的です。

STEP4：意思決定・アクション

データ分析の結果をもとに、意思決定やアクションを行います。最終的な意思決定を行うのは、あくまでも人間です。重要なのは、社内でデータの活用方法を統一しているかどうかです。
いかにデータを収集し、可視化、分析を行っても、その結果が正しい意思決定やアクションにつながらないのでは意味がありません。データにもとづいたアクションをとるためにはマーケティングスキルが必要です。

データ分析とアクションプランを立てられる人材が求められている

データドリブンを実行していくには、データサイエンティストやアナリスト、データアーティストと呼ばれる人材にとって必要なスキルを学ぶ必要があります。
求められる主なスキルは以下の通りです。

ビジネスに関する深い知識
データ分析に用いるプログラミング知識
統計学の知識
データベース、データ処理の基礎知識
マーケティング知識　など

おわりに

今回はデータドリブンについてご紹介しました。これまでにも、データに基づくデジタルマーケティングは数多く実施されてきました。しかし、情報化社会の発展に伴うビッグデータの可視化や、消費社会における価値観の多様化、顧客行動の複雑化もあって、データそのものの価値は年々高まっています。データドリブンは、こうしたデータの価値の向上によってますます重要になることが予測されます。そのデータドリブンを実行するには、データサイエンティスト、データアナリスト、データアーティストと呼ばれる人材が必要になります。

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