データドリブンをビジネスに活かすための思考

みなさん、データドリブン(Data Driven)という言葉を聞いたことはありますか？

Dataは皆さんイメージされるデータそのもので、Drivenは「駆動」を意味し、直訳すると「データ駆動」となります。つまり、データをもとにして企業の経営判断やアクションに反映させることを意味します。もっとわかりやすく言うと、例えば、売上のデータであったり、マーケティングのデータやウェブ解析のデータを自分たちの判断基準にして、自分たちのアクション、戦略に落とし込んでいくことを意味します。ここで重要なのは、いくら精度の高いデータ分析、予測をしても、それをビジネスに活かせなければ意味がないということです。システムやデータ分析技術が優秀でも、それだけではビジネスには役にたたないのです。

本記事ではこのデータドリブンについて、データ分析をビジネスに活かすためのプロセス思考のヒント、データドリブン思考の組織への変革、機能させるにはどうしたらよいのかを解説していきます。

なぜデータドリブン思考が必要なのか

近年、ビジネスを進めていく上でデータの重要性は増しています。今の多様化時代には、これまでのようにKKD（勘、経験、度胸）だけに頼った判断では通用しにくくなっているからです。これからの時代のビジネスを成功に導くためには、データの分析結果をもとにした課題解決の施策立案や意思決定などを行うことが必要不可欠です。このように、データをもとに意思決定する手法が、データドリブンです。また、自社のDX(デジタル・トランスフォーメーション)を加速させる上でも、データドリブン用いた経営に踏み切るのが重要とされています。

例えば、マーケティングの分野では自社内で保有するデータから、ユーザー属性や顧客の行動など、さまざまな情報から詳細なデータ分析を行っていきます。このような裏付けのあるデータを活かした商品やサービスを開発すれば、きめ細かい、複雑で多様な顧客ニーズにも対応していくことができるようになります。これは、ユーザーの視点に立ち、製品やサービスのユーザーが抱える真の問題と最適な解決方法を探索し創出する「デザイン思考」に通ずるところもあります。DX推進において顧客に新しい価値提供をするために有効な手法として必要不可欠な思考プロセスとも言えます。

また、それ以外の分野でもデータドリブンは意思決定のスピード向上に役だったり、生産性の向上、新たなマーケティング手法や顧客へのアプローチ手法、新しい企業価値の創出が期待できます。このように、これからの企業経営には必要不可欠となりつつあるデータドリブン経営ですが、このようなビジネスにデータを活かす組織に変革させていくためには、どのような思考が重要となるのでしょうか。

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データドリブンに必要な思考とは

データ分析の作業というと、みなさん、パソコンの前にずっと張り付いて作業しているイメージはありませんか？確かに、問題を解くだけであればパソコンの前で座って分析をしているだけでいいのかもしれません。しかし、データドリブンとはデータ分析で得られた知見がビジネスで役立てられてこそ価値を生みます。つまり、どんなにすごい分析結果や予測精度を実現してもそれがビジネスに役に立つこととはイコールではないのです。結局ビジネスに貢献できないデータ分析をしていても、ビジネス上は何の価値も生み出さないのです。

つまり、データ分析には「解く力」のほかに「課題を見つける力」が非常に重要となります。「課題を見つける力」とはパソコンの前で作業をしているだけの受け身の姿勢ではなく、みずから現場に積極的に出ていき、業務担当者にヒアリングして課題を抽出するという力です。そもそもデータ分析のチームだけで議論していても課題が抽出できない、あるいは間違った課題を抽出してしまうなんて場合がほとんどでしょう。たとえば、明日についての高精度な予測ができたとしても、現場では３か月先の予測でないと使えないのでは意味を成しません。このようにデータ分析をビジネスに生かすためには机上の空論ではだめなのです。

また、最終的に導入する際の現場の腹落ちも非常に重要です。現場の事業部門にヒアリングをしっかり行わず、データ分析チームだけで進めた分析課題を最終的に現場に導入しようとしても現場はなかなか納得しません。つまり、頭で理解していても、感情的には反発している状態ではことはうまく進みません。最初からデータ分析チームと現場で業務の課題を出し合い、ゴールの認識合わせをし、そのうえで腹落ちしてもらうことが重要となるのです。

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データ分析チームの組織としての存在価値を高める

個人が、このようなデータ分析をビジネスに生かすための思考をもっていても、必ずしも組織として強くなれるとは限りません。では、データ分析チームが組織で存在価値を発揮するためにはどうすればよいのでしょうか。

データ分析は他の業務と違い、成果が可視化されにくいという側面があります。また、現場の事業部門にとっては都合の悪い現実を明らかにされるかもしれないという思いも生まれ、最初から現場に提案してもなかなか相手にしえもらえないというケースも多いでしょう。そこでまずは、相手がデータに関して困っていること、例えば、単純な集計業務でも引き受けてあげることが大事です。しかし、ずっと御用聞きであればデータ分析の存在価値は生まれません。徐々に課題を見つけては提案をして、主体的に分析業務を請け負っていけるようにしていきましょう。もしその提案によって現場で大きな成果が得られれば、徐々にデータ分析の存在価値が高まっていくことは間違いないでしょう。そして、会社全体として、都合の悪い現実を受け入れる勇気をもつ文化を培っていきましょう。

このように存在価値が高まってくると、今度は様々な分析依頼が舞い込むようになります。当然、リソースは限られているため、データ分析チームとして、全ての分析に手が回るわけではありません。そうなると、分析依頼を取捨選択していかなければなりません。例えば、どれだけがんばっても得られる効果が少ない、現場の本気度が見えなく行動に移すのが難しいなどのケースは丁重にお断りしていくべきです。確実に効果が出て、現場が動き、ビジネスに落とし込める、未来が見えるデータ分析課題に取り組むようにしていきましょう。

また、同時にデータ分析をデータ分析チームの手から手離れさせていくことも大事になります。つまり、重要なのは会社全体としてのデータリテラシーを高めることです。事業部門でもできる分析は断り、そういった依頼は事業部門自身で分析できるように仕向けていきます。そのために事業部門自身のデータ分析力を高めるような仕組みづくりも重要と言えます。

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まとめ

本記事で説明してきましたように、データ分析はそれだけでは意味はなさず、データ分析で得られた知見がビジネスで役立てられて初めて価値が生まれます。そのために、分析チームはフットワークが軽く、現場担当者と距離が近くあるべきです。自分もビジネスに介入していく、そういった思考をもってこそ、データドリブンを成功に導けるのであると思います。

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