AI活用はすべからくデータドリブンである

「データドリブン」という単語が使われるようになってだいぶ経ちました。最近ではバズワードとしての立場が「AI」に取って代わられた感のある「データドリブン」ですが、実際のところデータドリブンであることがどういった状態であるのかは、人によって意見が異なるように思います。

そこで本日はデータドリブンが何であるのかをおさらいしていきたいと思います。

データドリブンとは?

データドリブン(Data Driven)とは、蓄積したデータを元に分析を行い、ビジネスの意思決定や課題解決を行う業務プロセスのことを指します。Drivenは日本語だと駆動、突き動かす、といった意味です。

経験や勘と対比して使われることが多いワードであり、データドリブンマーケティング、データドリブン営業といった使われ方をされます。データドリブンは以下の4プロセスで実行されるものです。

  1. データの収集
  2. データの分析・可視化
  3. 意思決定
  4. アクション

データを元に意思決定を行ったほうが良い、とだけ見ると至極当たり前のことで、わざわざ着目するまでもないことのように思えますが、なぜデータドリブン型の業務プロセスが注目されているのでしょうか?

なぜデータドリブンである必要があるのか?

データドリブン型の業務プロセスへの変革が求められる理由は3点あります。

  • 顧客の課題解決に結び付きやすい点
  • 実行できる環境が整ってきている点
  • 働き方を変える必要がある点

顧客の課題解決に結び付きやすい

たとえば広告が消費者に届けられるときのことを考えてみます。消費者のニーズが現在ほど多様化していなかったときには、TVCMなどのマス広告を打ってたくさんの人に情報を届けることが適切な手段でした。

しかし消費者のニーズが多様化し、それに伴い行動も複雑化している現在ではマスに向けた広告を打っても、その広告が刺さる人は限られてきてしまいます。適切な情報を適切な人に届けるためには、消費者のニーズを把握して個別に最適化された情報を届ける手段が必要になります。
いわゆるOne to Oneマーケティングです。

個人単位で消費者のニーズを把握するためには、データに基づく分析・意思決定が不可欠です。

実行できる環境が整ってきている

One to Oneマーケティングが良いことは明白であっても、実際に行う手段がないために長らく絵に描いた餅となっていました。
しかしDWH、BI、MA、CRMなど、データを蓄積したり分析したりする手段が一般的になったことにより、データドリブン型の営業やマーケティングを実行することができるようになってきました。

データがなければデータ活用はできないので、ベースとなる基盤が整っていることはデータドリブン型の業務を行うための必須事項です。

働き方を変える必要がある

データドリブン型の業務に変革することは、昨今の社会情勢にもマッチしています。顧客の行動が複雑化しているにも関わらず、社内の業務プロセスが従来のままの場合には、従業員の負荷は増してしまいますし、企業としてもコストが大きくかかってしまいます。

「生産性の向上」が会社として必須であり、あるいは社会からの要請として求められている中で、効率的な業務遂行を行えるデータドリブン型の業務プロセスは非常にマッチしているものであると言えます。

実際に、営業やマーケティングの現場でも、とにかく多くの見込み客にアクセスするアウトバウウンド中心の活動から、インバウンド型のスタイルに切り替えていっている企業は増えてきていますよね。

AI活用とデータドリブンの関係は?

ビジネスにおけるAI活用とは、データを元にして何らかの予測を行い、それを元に価値の提供や向上につなげるものです。
またデータドリブンとは、蓄積したデータを元に分析を行い、ビジネスの意思決定や課題解決を行う業務プロセスのことです。

ともにデータが起点になるという共通点があります。

また、AI活用を行うときには、AIで予測を行うにあたり何を予測してどういった課題を解決するのかを考えてから予測を行います。つまり、AI活用を行うということはそのままデータドリブンであることと一致します。

ビジネスにおけるAI活用は、データドリブンの中に内包される概念であると言えます。「AI」とだけ聞くと、何となくすごそうといったイメージのみが先行しがちですが、AI活用が実はすべからくデータドリブンであることがわかると、AI活用に着目する企業が多いことにも頷けます。

AI活用とデータドリブンについての理解の一助になれば幸いです。

 

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