どのようにデータ分析をビジネスで使い始めるか？
現代のビジネスでは、データ分析が欠かせない存在となっています。データを活用して意思決定を行う「データドリブン」な企業は、より良い判断を行なって競争力を高めています。データ分析は、顧客の好みを理解し、製品の強みを引き出し、公平な意思決定をサポートします。個々の創造性を活かしつつ、ビジネス全体のパフォーマンスを向上させるデータデータ分析について、HEARTCOUNT AnalyticsのオフィシャルパートナーであるCOKOOZ合同会社の東（あずま）がご説明します。
データ分析が必要になる理由
1. 競争上の優位性を得るため
ビジネス戦略は、企業が目指すべき姿を示しますが、それを実現するためには具体的な戦術が必要です。例えば、顧客にメールを送る場合、画一的な内容ではなく、データを活用してパーソナライズされたメッセージを送る企業は、大きな差を生み出せると思います。
勘と経験では他社との競争に勝つことも、属人化も避けられません。
2. 意思決定の改善
ビジネスにおいて重要な判断を下すには、経験や勘だけではなく、データに基づく客観的な情報が必要です。広範なデータを分析し、それを基にした意思決定を行うことで、より適切で効果的な判断ができるようになります。
データという事実をベースにより素早い判断がビジネスを適切な方向に導き、関係者も納得して進めることができます。
3. 効率性とボトルネックの改善
ビジネスの効率化は、利益に直結します。例えば、機械学習を使って効果的なターゲティングを行えば、無駄なアウトバウンドコールやDM送付を減らすことができます。また、物流の最適化によって、配送ルートを効率化も可能でしょう。こうした改善は、企業収益にも良い影響を与えます。
数十万件、数百万件のデータをExcelではなく、機械学習・統計手法を活用することではるかに効果的な結果を得られると考えられます。
4. 顧客との関係改善
顧客との長期的な関係構築のためには、適切なタイミングで適切なメッセージを送ることが重要です。データ分析により、顧客の購買履歴や反応のあるチャネルを把握し、無駄なコミュニケーションを避け、顧客満足度を高めることができます。
「売りたい」という企業側の気持ちだけではなく、消費者側の「こういうのが欲しい」に寄り添った方が良いのは明らかです。
データ分析に必要な意思・プロセス・権限
このようにデータ活用は企業のより良い判断を下すために重要です。しかしその「こうしよう」という判断の対象となる「意思・意図」はビジネスの方向性や戦略ビジョンが必要です。これがないと分析をしても活かせません。
また、せっかくデータ分析をしてアイディアが出てきても「それは今までのやり方と違う」「今はその段階ではない」「自分は納得できない」という管理者によって止められてしまっても前に進みません。
データ分析だけではなく、ビジネスのプロセスや権限の見直しも必要になってくるでしょう。
データ分析を始めるために必要なステップ
1. ゴールの設定
データ分析を始める前に、まずは目指すべきゴールを明確にしましょう。データ分析は、戦略的なゴールに向かって、最も効率的な戦術を見つけるための手段です。現状を変えるつもりもなく、具体的な目標がないのであれば、わざわざコストをかけてデータを分析をする必要もありません。まず何を結果として得たいのかを考えることが重要です。
2. データの収集
次に、必要なデータを収集します。データがなければ分析はできません。企業内外のデータを収集し、分析に適した形に加工することが重要です。ただし、データ収集に過剰なコストをかけないように注意しましょう。
「１」のゴールに関連するデータだけ、まずは集めれば良いと思います。関係のない、「そこにあるから」という理由でデータ基盤を構築しても、使われないかもしれません。
スモールスタートで徐々に拡大できる柔軟な構成の考慮が必要です。
3. データの分析
収集したデータを基に、分析を行います。意思決定の自動化を目指す場合は機械学習を、価値ある洞察を得たい場合は拡張分析を活用すると良いでしょう。それぞれの手法には目的や機能の違いがあるため、理解して使い分けることが大切です。
これもゴールを解決するために分析するのであって、データをツールに突っ込むと「何かいい感じ」のゴールが自動生成されるわけではありません。
あくまでも、ゴール・ビジョン・戦略は人が作り（もちろんデータを使って）、その実行を最適・効率的に実行するためのものでもあると理解することも重要です。
4. 実務での活用
最後に分析結果を実際の業務で活用します。実務でテストを行うことで、分析がどのように役立つかを確認できます。「データ分析をすれば何かが見つかる」では不十分で、具体的な活用方法を考える必要があります。
他社事例は他社でしか役に立ちません。自社での実行とテストの繰り返しから得れた知見が、「競争優位」「ノウハウ」となります。
一番最初に設定したゴールが実務によって達成されているはずです。そのような観点でデータ分析を考えていきましょう。
まとめ：データ分析のビジネス活用ポイント
データ分析をビジネスで成功させるためには、スキル、ツール、データを揃えることが重要です。しかし、それ以上に、得られた結果をどう収益に結びつけるかが課題となります。データ分析は、戦術の強化、打ち手の最適化、競合優位性の確立を目指すものであり、その目的に合った戦略やミッションと整合させて実行する必要があります。
データ分析のスタートは、道具やツールだけではなく、目的と計画が重要です。適切な準備と実践を通じて、ビジネスに価値をもたらすデータ分析を始めてみましょう。
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