データ戦略とは？必要とされている理由・進め方・策定をするために必要な人材から具体的な成功事例まで詳しく解説！ -

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データ戦略という言葉を耳にはするものの、具体的に何をどう進めればよいのか、DX推進部門やマーケティング部門の担当者としてもなかなか明確には答えられないことが多いのではないでしょうか。データ戦略は経営全体に影響を与え、その策定や運用は業績向上の鍵となります。

そこで今回は、データ戦略がなぜ今求められているのか、どのように進めれば良いのか、そして必要な人材を用意する方法から成功事例までをわかりやすく解説します。

データ戦略とは？

データ戦略とは、ビジネスの成功を支える鍵としてのデータの活用方法を策定する戦略的アプローチを指します。近年、情報技術の進化に伴い、企業が収集・保有するデータの量は急増しています。この膨大なデータを戦略的に活用することで、新たなビジネスチャンスの発掘や効率的な意思決定が可能となります。

データ戦略を策定する際の要点は、まず「データの重要性」を全社レベルで共有し、組織の文化や意識を変革することです。次に、このデータを分析・利用するための「分析基盤」を整備・構築することが求められます。高度な分析ツールや専門的な知識を持つ人材の確保・育成も重要な要素となります。

そして、これらの基盤をもとに、具体的なビジネス施策の「実行から改善まで」を行うことで、データの真の価値を引き出すことができます。データ戦略は、現代ビジネスにおける競争力を高めるための不可欠な要素と言えるでしょう。

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データ戦略における「データ」の範囲

データ戦略における「データ」の範囲としては、ユーザの閲覧履歴や購入履歴などのオンラインデータのみだけではなくオフラインデータも含まれます。

オフラインの実世界でも、例えば店舗での購入時のカスタマーデータ、商品の在庫データ、アンケート結果など、多岐にわたるデータが収集されています。これらの情報も、ビジネスの方針決定やサービス改善のヒントとして非常に価値があります。

このように、データ戦略を構築・実行する際には、オンライン・オフラインを問わず、あらゆる角度からのデータを取り入れることが求められます。その全体像を把握し、適切に分析・活用することで、より効果的な戦略を立てることが可能となります。

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データ戦略が必要とされている理由

ここでは、データ戦略が必要とされる理由について解説します。

• • 取得できる顧客データが増加したため
  • データ処理・可視化ツールが汎用的になったため

それでは、1つずつ解説します。

取得できる顧客データが増加したため

データ戦略が必要とされる理由の1つ目は、取得できる顧客データが増加したためです。

以前はアンケートや店舗調査などの限られた方法でしかデータを集められませんでしたが、現在はWebの閲覧データ、位置情報、店内カメラによる解析、SNSの口コミなど、多岐にわたる情報を容易に収集できるようになりました。

企業はこれらの情報をマーケティングや在庫管理、売上予測、サポート活動など、多様なビジネス領域で活用しており、データの活用の巧拙は競争力向上のカギとなっています。

一方、データを活用しない企業は他社に後れを取るリスクが増しており、このため多くの企業がデータ戦略への投資を強化しています。データの活用は現代ビジネスの絶対条件と言えるでしょう。

データ処理・可視化ツールが汎用的になったため

データ戦略が必要とされる理由の2つ目は、データ処理・可視化ツールが汎用的になったためです。

過去には、多くの企業がデータを活用する際の課題として、「点在するデータの把握・集約」「データの可視化困難」「専門の分析人材不在」などの問題を抱えていました。

こうした状況の中で、BIツール（ビジネスインテリジェンスツール）がその解決策として注目されるようになりました。このツールを使用することで、専門的な知識がなくても、データを効果的に分析し、可視化したレポートを簡単に作成することが可能となりました。また、多くのBIツールは、社内のほかのシステムとの連携が容易であり、データの一元管理や即時の分析が実現できるようになっています。

このようなツールの普及により、専門人材を持たない企業でも、戦略的なデータ活用が進んでいるのです。データの利活用を支える技術の進化が、ビジネスの変革を後押ししていると言えるでしょう。

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データ戦略の進め方

ここでは、データ戦略の進め方について解説します。

• • データ活用の目的を決める
  • 分析すべきテーマを決める
  • 目的を達成するために必要なデータを収集
  • データ分析を行う
  • 課題を抽出し施策を実行
  • PDCAを回し改善策の実行

それでは、1つずつ解説します。

データ活用の目的を決める

データ戦略の進め方の1つ目のステップは、データ活用の目的を決めることです。

データ活用を経営に取り入れる際、まず明確な目的設定が不可欠です。具体的な目的がなければ、データ活用の方向性が定まりません。例えば、売上増加を目的とする場合と、ブランドイメージの向上を目的とする場合では、収集・分析すべきデータが異なります。企業がデータを活用する主な目的には、売り上げの増加、コスト削減、採用活動の最適化、ブランドのイメージ向上、新規事業の創出などがあります。

また、データ戦略は、経営層だけのものではなく、現場レベルでのデータ活用も重要です。戦略の浸透が不十分だと、他部署の協力を得ることが難しくなります。データ戦略導入の初期段階でよく見られるのは、各部署に散在するデータの整理と一元化です。このプロセスでは、データ戦略の担当者が経営層と連携し、トップダウンのアプローチでデータ活用の方針を全社に伝えることが重要です。

分析すべきテーマを決める

データ戦略の進め方の2つ目のステップは、分析すべきテーマを決めることです。

例えば、売上向上を目的とした場合、新規の顧客獲得数や既存顧客のリピート率、購入の頻度、一度の購入における単価、さらには解約率などが分析すべきテーマとなります。

この段階で欠かせないのが、正しいKPIツリーの策定です。KPIツリーとは、企業の最終的な目標を達成するための中間指標やサブ目標を階層的に示したものです。例として、最終的なゴールの「KGI（重要目標達成指標）」を「売り上げの最大化」と設定した場合、それを達成するための中間のステップや要因を明確にすることが求められます。

目的を達成するために必要なデータを収集

データ戦略の進め方の3つ目のステップは、目的を達成するために必要なデータを収集することです。

必要なデータの収集方法としては大きく分けて2つあり、自社で収集する方法と、他社のデータを利用する方法の2つが考えられます。自社収集では、各部門ごとに存在するデータを一元的に統合することが求められます。例えば、マーケティング部門のリードデータや営業部門の商談データなど、各部門に分散しているデータを一つの流れとしてまとめる必要があります。

一方、自社での収集が難しいデータは他社を通じて取得します。ブランドの好感度や想起率などのデータは外部の調査会社に依頼することが一般的です。

データ分析を行う

データ戦略の進め方の4つ目のステップは、データ分析を行うことです。

データ分析を効果的に行うために、データ分析に特化したチームや専門人材の配置が重要となります。いち部門のみで分析すると、恣意的な分析結果に偏るリスクが生じます。例えば、売り上げの低迷をマーケティングのみの問題とせず、他部門の責任とする見方が出てくるかもしれません。これは、同じデータでも異なる解釈が可能であるためです。

客観的なデータ分析を行うためには、専門性を持ったチームが不可欠です。データアナリストはデータの真実を見極める能力が求められるため、専門家を採用する、または外部の専門家と提携する方法が考えられます。さらに、社内でデータ分析ができる人材を育成するために、従業員への教育や啓蒙活動も重要です。このようにしてデータの正確な分析と活用を進めることで、企業全体の成長を促すことができます。

課題を抽出し施策を実行

データ戦略の進め方の5つ目のステップは、課題を抽出し施策を実行することです。

しかし、施策を考えるときに、データの深い理解を持つ専門家だけがデータを活用し考えるわけではありません。実際のビジネスの現場、例えばマーケティングや営業、カスタマーサポートの担当者もデータをもとに日常の業務の改善をしていく必要があります。

そのため、データは容易にアクセスでき、かつ理解しやすい形で整備されることが求められます。それにより、非専門家でもデータを直感的に読み解き、業務に生かすことができるようになります。

PDCAを回し改善策の実行

データ戦略の進め方の6つ目のステップは、PDCAを回し改善策の実行を行うことです。

データを基にした施策は、必ずしも目標の達成に直結するわけではありません。重要なのは、施策を実施した後の結果をしっかりと検証し、必要に応じて修正や改善を行うことです。

例えば、施策を実行した後、初めに設定したKPI（重要業績評価指標）にどのような影響が出たのかを確認する作業は欠かせません。この過程でPDCA（Plan（計画）、Do（実行）、Check（評価）、Act（改善））のサイクルを回すことが重要となります。実行後の「Check」でKPIが目標通りに動いていない場合、何が原因であったのかを明確にする必要があります。

問題点や課題を特定したら、次に「Act」のフェーズで施策の改善策を検討します。この際、チーム内での活発な議論やブレインストーミングが効果的です。何が施策のボトルネックであったのか、どの部分を改善すれば結果が向上するのかを共有し、次のアクションプランを策定します。このサイクルを継続的に回すことで、より質の高いデータ戦略の実行が可能となります。

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データ戦略策定をするための人材

ここでは、データ戦略策定をするための人材について解説します。

• • 長期的な視点：社内で人材育成
  • 短期的な視点：外部へ委託

それでは、1つずつ解説します。

長期的な視点：社内で人材育成

データ戦略策定をするためには、特定のスキルセットを持った人材の確保が不可欠ですが、いない場合は、長期的な視点をもって社内の人材育成にコストをかけることも必要です。

最も基本的な要件として「データリテラシー」、すなわち、データを適切に解釈し、活用する能力が挙げられます。データを単に集めるだけでなく、その背後にある意味を理解し、ビジネスに適用する能力は、現代のビジネスシーンにおいて必須といえるでしょう。

しかし、データリテラシーだけでは十分ではありません。データ戦略の策定や適用を考える際、特定の業界や領域の専門知識は絶対条件です。業務の実情を理解しないままのデータ分析は、場合によっては誤った結論を導く危険性があるからです。

さらに、IT全般やセキュリティに関する知識も欠かせません。データの収集、保存、分析の各プロセスは、技術的な側面が多く含まれるためです。

短期的な視点：外部へ委託

データ戦略を策定するのに、即座の対応が求められる緊急の場合で短期的な成果を出す必要がある場合、社内での能力やリソースだけに頼るのではなく、データ分析のエキスパートを持つ専門企業に分析作業を委託する選択は、非常に効果的な方法となることがあります。

専門企業は、多様なデータ分析の経験とノウハウを持っているため、迅速かつ的確に分析を行い、具体的な施策の提案も可能です。

データを効果的に活用するためには、時と場合に応じて外部の専門家の力を借りる柔軟性も必要となるでしょう

データ戦略の具体的な成功事例

ここでは、データ戦略の具体的な成功事例について解説します。

• • 工具や資材販売を行うECサイトの事例
  • 小売企業のアプリを活用した顧客データの収集

それでは、1つずつ解説します。

工具や資材販売を行うECサイトの事例

工具や資材販売を行うECサイトでは、1,800万点以上の商品を取り扱っており、ユーザの満足度向上、すなわち優れた顧客体験（CX）を実現するためには、商品の検索や商品のレコメンドの精度向上が鍵となっていました。

この課題を解決すべく、集められた顧客データを詳細に分析し、その結果をもとに、各顧客が求める商品を最適なタイミングでECサイトに提示するレコメンドシステムを構築しました。

これにより、顧客は効率よく欲しい商品を見つけることができ、より良いショッピング体験が提供されています。

小売企業のアプリを活用した顧客データの収集

ある小売企業のアプリを活用した顧客データの収集では、購入時のみならず、レビュー投稿、クチコミ拡散の「ほしい！」や「持ってる」ボタンの活用、店舗の近くでのチェックインなど、顧客のさまざまなアクションに報酬としてポイントを提供して顧客データを収集しています。

この仕組みは2つの目的を持っています。1つは、顧客に多岐にわたるタッチポイントを提供し、アプリ内での活動を促進することです。もう1つは、これらのアクションを通じて得られるデータから、顧客のニーズや行動傾向を深く分析し、それに基づいたサービスや商品提供を最適化することです。これにより、継続的な売り上げを実現するための土壌を築くことが可能になっています。

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データ戦略について外注した方が良いケース

データ戦略の外部委託を検討すべき状況にはいくつかの典型的なケースがあります。まず、社内にデータを分析する能力を持った専門家が不在の場合です。専門知識が必要とされるデータ分析は、適切な人材がいないと効果的に進められません。

また、大きな事業規模のためにデータ分析の基盤作りが難しいケースも考えられます。さらに、どのようなデータを取得し、どのようにビジネスの施策に反映させるかの方法が不明確な場合も、外部の専門家の意見やサポートを求めることが有効です。

これらの状況では、外部パートナーと連携しデータ戦略を構築・推進することで、より適切な方向性を見つけられるでしょう。

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まとめ

本記事では、データ戦略について必要とされている理由・進め方・策定をするために必要な人材・成功事例について解説してきました。現代の経営環境は日々変動し、経営者の直感や経験のみでは十分な判断が難しくなっています。

この変わりゆく市場での成功の鍵は「データ戦略」と言っても過言ではありません。過去のデータを基に、確実な施策を策定することが今や必須となっているのです。しかし、単にデータを収集するだけでは不十分です。データ活用の目的を明確にし、データ戦略を策定するための人材も用意する必要があります。

インキュデータはマーケティング部門のDX推進サポートも実施しています。データ戦略策定で何か課題を感じている企業担当者の方は是非一度ご相談ください。