お久しぶりです！アザラシです。
今回は各業界から注目が集まっているデータ活用について書いてみたいと思います！
本記事では、データ活用の基本ステップを解説し、どのようにデータをマーケティングや経営判断に活かすのかを紹介します。
- 売上や経費・顧客のデータを活用したいけど何から手を付けてよいかわからない
- データは見てはいるけど活用しきれていないと感じている
という皆様にぜひご一読いただき、何かしらの糸口だけでもつかんでいただければと存じます！
これまでアザラシが書いたつぶやきとはだいぶ雰囲気が違うと思いますが、最後までお付き合いいただけますと幸いです。m(__)m
後述しますが、データ活用には適切なツールと環境が必要になります。弊社で取り扱っている HEARTCOUNT ABI&Analytics はBI（ビジネスインテリジェンス）× BA（ビジネスアナリティクス）× AI によりデータ活用を手軽に始められるツールです。こちらもあわせてご確認ください！
目次
●はじめに：なぜデータ活用が重要なのか？
近年、データは企業経営やマーケティング戦略の重要な要素として広く活用されています。その理由は、データを基に意思決定を行うことで、業務の効率化や市場の変化への迅速な対応が可能になるためです。例えば、顧客データの分析によりニーズを的確に把握することで、パーソナライズされたサービスの提供が実現します。また、販売データを活用すれば在庫管理の最適化や売上の向上、さらには、AIや機械学習を用いたデータ分析により新たなビジネス機会の発見やリスク管理の精度向上にも寄与します。
適切にデータを活用することで、売上向上はもちろん、業務の効率化・意思決定の精度向上・新たなビジネスチャンスの創出が可能になり、持続的な成長を支える重要な要素となるのです。
しかし、多くの企業が「データはあるけれど、うまく活用できていない」という課題を抱えています。
まずは、データ活用のメリットと課題について整理しておきましょう。
データ活用のメリット
- 売上の向上：顧客行動の分析によりターゲティング精度を高めることで売り上げUP
- 業務の効率化：プロセスを最適化し無駄な作業を削減
- 意思決定の精度向上：データをもとに根拠ある結果から客観的な判断が可能
- 市場競争力の強化：トレンドを把握し、迅速な施策を実行
- リスク管理の強化：異常検知や予測分析によりリスクを低減
企業が直面するデータ活用の課題
- データが分散している：部門ごとに異なるシステムを使用し一元管理ができていない
- 分析の専門知識が不足：データサイエンスのスキルを持つ人材が少ない
- ツールや環境が整備されていない：適切なBIツールやクラウドプラットフォームの導入が進んでいない
- データガバナンスの課題：データの品質やプライバシー管理が不十分
- 活用の文化が根付いていない：データに基づく意思決定の重要性が認識されていない
●データ活用の流れ：7つのステップ
データ活用の重要性はご理解いただけましたか？それでは、具体的にデータをどのようにビジネスに活用していけばよいのか紹介していきます！
データを効果的に活用するためには、体系的なプロセスを踏むことが重要です。ここでは、データの収集から意思決定、改善に至るまでの7つのステップを紹介します。この流れを理解し実践することで、データを単なる情報の集合から、ビジネスに貢献する価値ある資産へと変えることができます。
1. 目的の明確化
データ活用の最初のステップは、目的を明確にすることです。「何のためにデータを活用するのか？」を明確にすることで、必要なデータや収集方法・分析手法が決まります。
例えば、以下のようなものが考えられるかと思います。
- 顧客満足度の向上
- 売上の最大化
- 業務プロセスの効率化とコスト削減
- 売上予測と収益の最適化
もちろん、今挙げた4つの目的でも業界や企業規模によって必要なデータも分析手法も変わってきてしまいます。
「何をしたいのか？」「今後こうしていきたい・こうなりたい」を明確にした上で目的に応じて適切なデータの収集・分析を行うことが重要です。
2. データの収集
目的が決まったら、それを達成するためのデータを収集します。データとしては、大きく2つ挙げられます。
- 社内にあるデータ：売上データ、経費、販売データ、顧客情報、業務ログ、IoTセンサーログ など
- 天候や地域別の人口などの外部データ：市場データ、SNSデータ、天候データ など
データ収集の方法には、既存データの統合、Webサイトやアプリのログ取得、アンケート調査、IoTセンサーの活用、SNS解析、外部データベースの活用などがあります。データごとに手法を選び、正確で有用なデータを収集することが重要です。また、収集したデータは、正確性や網羅性を確保しながら整理・管理することが重要となるので、次で紹介します！
3. データの前処理（データクレンジング）
収集したデータはそのままでは活用できないことが多いため、データの前処理はデータ分析や機械学習の精度を向上させるために不可欠なプロセスです。前処理には以下の作業が含まれます。
- 欠損値の処理（補完・削除）
- 異常値の確認と修正
- データの統一（フォーマット変換・正規化）
これらの前処理を適切に行うことで、データの品質が向上し、より正確な分析や予測が可能になります。データの前処理は手間のかかる作業ですが、適切に行うことで、後の”分析”や”意思決定の精度”を大幅に向上させることができます。
データの前処理ができたら次は分析です！
4. データ分析（AI・機械学習の活用）
データを収集し前処理・整理しただけでは宝の持ち腐れになってしまいます。データ分析は、収集したデータをビジネスや意思決定に用いるために不可欠なプロセスです。ここでは、収集・前処理したデータを基に、パターンや相関関係を見出し、有益な知見を得ることが目的です。主な手法として以下が挙げられます。
- 記述的分析：過去のデータを整理し傾向を把握
- 診断的分析：特定の事象の原因を分析
- 予測的分析：機械学習などを用いた未来予測
- 処方的分析：最適な意思決定を導く提案
例えば、顧客の購買履歴を分析し傾向を把握することで、売上向上につながるマーケティング施策の設計が可能です。また、異常検知データを活用すれば、製造業や金融業でのリスク管理にも役立ちます。適切なデータ分析を実施することで、企業は競争力を強化し、継続的な成長を遂げることができます。
ただし、分析結果はただの数字の羅列にすぎません。これらを、わかりやすく表現することによって専門知識がなくても誰でも直観的に傾向把握することが可能になります！
5. データの可視化とインサイトの抽出
データの可視化とは、データをグラフやチャートなどの視覚的な形式で表現し、情報を直感的に理解しやすくするプロセスです。BI（ビジネスインテリジェンス）ツールを活用することで、複雑なデータの傾向やパターンを素早く把握でき、意思決定のスピードと精度が向上します。
どんなデータをどんな目的で見るか？によって可視化の仕方・使うグラフは異なりますが、みなさまになじみがあるグラフとしては以下が挙げられるでしょうか。
- 折れ線グラフ：時系列変化の把握
- 棒グラフ：カテゴリごとの比較
- ヒートマップ：数値の分布
- 散布図：相関関係の分析
可視化したいデータ・何を確認したいかに合わせてグラフを選ぶことが重要です。
ここで注意！可視化して満足してはいけません！
可視化を通じて、データの異常値やトレンドを発見し、インサイト（洞察）を抽出することが重要です。例えば、売上データを可視化することで、特定の時期に売上が急増する要因を特定したり、顧客の購買パターンを理解したりできます。また、異常検知を行うことで、異常な取引を発見し、不正防止に役立てることも可能です。
適切な可視化を行い、データの背後にある意味を深く理解することで、より効果的な戦略立案や問題解決が可能になります。
前述したHEARTCOUNT ABIには50種類以上のグラフを揃えておりますので、様々な分析結果の可視化に対応可能です！また、HEARTCOUNT Analyticsを活用すれば気になる部分の詳細分析もツールを横断することなく実施できるので、誰でも簡単にインサイトを抽出することができます！
ここで抽出したインサイトはネクストアクションにつなげるための根拠となります！
6. 意思決定とアクション
データ分析の結果をもとに、具体的なアクションを決定し、施策を実行しましょう。適切な意思決定を行うためには、データの解釈だけでなく、ビジネスの目的や状況を考慮することが重要です。
例えば、、、
- マーケティング施策の最適化：データを活用してターゲット広告やプロモーションを最適化
- 業務の自動化と効率化：データドリブンな意思決定に基づき、プロセスの自動化やリソース配分を最適化
- 商品・サービスの改善：顧客のフィードバックや利用データを基に、製品やサービスを継続的に改良
データに基づいた施策を実行することで、業務の改善や収益向上につなげることができます。 可視化されたデータを基に、適切な施策を立案し、実行に移します。
おっと！ここで終わりではありませんよ！「継続は力なり！」
7. 継続的な改善と最適化
データ活用は一度きりのプロセスではなく、継続的に改善と最適化を行うことで最大の効果を発揮します。施策の結果を測定し、PDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルを回すことで効果的なデータ活用を実現できます。また、市場環境や顧客のニーズは常に変化しているため、データを定期的に分析し、戦略を見直すことが重要です。
- 結果の評価：KPIや指標を設定し、施策の成果を定量的に評価。
- ボトルネックの特定：期待した効果が出ない要因を分析し、改善ポイントを特定。
- 新たなデータ活用の探索：市場や顧客の変化に応じて、新しいデータの収集や分析手法を取り入れる。
データ活用の精度を高めるためには、継続的なデータ分析と最適化を繰り返すことで競争力を維持し、より効果的なビジネス戦略を実現できます。
●成功するデータ活用のポイント
7ステップもあると長いなと感じますよね。ですが、ここまでやれば継続的なデータ活用が実現でき、売上向上・利益向上につながり、みなさまの評価も爆上がりすること間違いなしです！
データ活用を効果的に進めるためには、単にデータを収集・分析するだけでなく、組織としての体制や文化の整備も重要です。ここでは、ータ活用をより成功に導くために重要なポイントを紹介します。
1. データドリブンな文化を醸成する
データ活用を推進するためには、経営層から現場スタッフまでデータを活用できる環境を整え、データに基づいた意思決定を行う文化を作ることが重要です。そのためには以下の取り組みが有効です。
- 経営層がデータ活用の重要性を理解し、リーダーシップを発揮する
- データ分析の教育や研修を実施し、全社員のデータリテラシーを向上させる
- 成功事例を社内で共有し、データ活用の価値を認識させる
2. 適切なツールや環境を整備する
データを活用しやすくするためには、適切なツールやシステムの導入が欠かせません。データの収集・分析・可視化をスムーズに行うための基盤を整えることで、組織全体でのデータ活用が促進され、意思決定の精度も向上します。
- BIツールの活用：Tableau、Power BI、Google Looker Studio、HEARTCOUNT ABI など
- データ基盤の整備：クラウドデータウェアハウス（Google BigQuery、AWS Redshift）
- 機械学習の導入：AI分析プラットフォームやデータサイエンスツールの活用
3. 小さく始めて、PDCAサイクルを回す
データ活用を成功させるためには、いきなり大規模なプロジェクトを始めるのではなく、小さな成功を積み重ねることが重要です。小規模な試行からスタートし、PDCAサイクル（Plan：計画 → Do：実行 → Check：評価 → Act：改善）を回しながら、データ活用の精度を高めていきます。
- まずは特定の業務課題に焦点を当て、小規模なデータ分析を実施
- 施策の効果を測定し、改善を繰り返す
- 徐々にデータ活用の範囲を拡大し、成功事例を積み重ね全社展開する
データ活用の成功には、技術的なスキルだけでなく、組織の意識改革や環境整備が不可欠です。継続的な取り組みを行い、データを最大限に活用しましょう。
●まとめ：データ活用を始めよう！
データを活用することで、より精度の高い経営判断・マーケティングが可能になります。本記事で紹介した7つのステップを参考に、まずは小さく始めてみてはいかがでしょうか？
それぞれのビジネスに合ったデータドリブン経営を実践し、競争力を高めましょう！
●さいごに
中小企業のDX化の現状のセンテンスにある”DX推進における課題”に記載の★「ITに関わる人材が足りない」、「DX推進に関わる人材が足りない」課題については、当社アイ・エフ・ディー株式会社のデータエンジニアやデータサイエンティスト、データコンサルタントによるサポートサービスにてお手伝いいたします。
DX化を推進し、データ分析基盤とBIツールHEARTCOUNT ABI&Analyticsを活用して、業務効率化や意思決定のご支援をいたします。