※本記事はG2.comの記事を、ITreview Laboが意訳した転載記事です。

あらゆる業界における急速なデジタル変革により、今日、爆発的な量のデータがビジネスに利用できるようになりました。

ここ数年、ビジネス界では、データと分析ソフトウェアを業務に不可欠なものにするためのテクノロジーとリソースに投資する動きが見られます。

今日、データとアナリティクスは、サイロ化した機能から、デジタルトランスフォーメーションに不可欠な要素になったと言ってよいでしょう。

しかし、変化の激しい市場で競争力を維持するために必要なのは、単にデータを取り入れることだけではありません。マーケティング、セールス、サポート、リテンションなど、あらゆる機能にわたって、測定基準によるビジネスの成果とパフォーマンスの最適化に焦点を当てた、徹底したデータ駆動型の企業文化を育成する必要があるのです。 

では、多くの企業が数字の計算を敬遠する時代に、どのようにしてデータ主導の文化を確立すればよいのでしょうか。

データドリブンな文化とは？

データドリブン文化とは、データを使って得られた数字や洞察に基づいて意思決定をされることを意味します。思い込みや直感に基づく従来の意思決定の手法を捨て、あらゆる部門の日々の活動や業務においてデータの活用を促進することです。 

例えば、データから得られるインサイトによって、カスタマーファネルの漏れを特定し、それを防ぐためにマーケティング、セールス、サポートの各部門でアクションを起こすことが必要になります。

しかし同時に、データ駆動型企業文化とは、組織の全メンバーが指先ひとつでデータにアクセスできるようにすることで、共有する指標について円滑に協力できるような信頼とコミットメントを浸透させることも意味しています。

なぜデータドリブンな文化が重要なのか？

直感や思い込みに頼ることは、常に持続不可能な戦略です。データ駆動型組織になると、チームが意思決定の改善に洞察を活用できるようになるだけでなく、プロセスがより効率的かつ効果的になります。

データ駆動型組織になることで、コアコンピテンシーを強化し、デジタル変革やビジネスの成長を妨げるようなミスを回避することができます。さて、データ駆動型文化に関連する利点はたくさんありますが、ここでは重要なものをいくつか見ていきます。

進捗状況の把握と透明性の確保をサポート 

動きの速い市場で競争しているときは、業務の複数のピースを同時に動かしています。しかし、ここで成功するためのコツは、すべての面で整合性を保つことによって、確実に前進することです。

データ駆動型の企業文化は、データを単なる週次や月次の報告書作成に利用することから脱却するのに役立ちます。その代わりに、すべての機能の全体像を把握するための透明性の高いレポート機能を開発することに重点を置いています。

連携と一貫性の向上 

すべての機能とその進捗を360度見渡すことで、ありふれた作業の自動化や、マーケティング、セールス、サポート、その他の機能間の連携がさらに進みます。これにより、製品、サービス、プロセスが最終消費者に提供される方法が改善されます。 

生産性の向上とチームの効率化  

データ主導の文化は、より良い進捗状況のトラッキングと調整により、すべての機能にわたる不変の要素と動的な要素を定義するのに役立ちます。これにより、各部門の業務範囲を明確に定義し、日々のタスクを調整し、データが示す注意を払うべき活動に優先順位をつけ、時間通りに納品することができ、あらゆる面で生産性を高めることができます。

ワークフォース・エンゲージメントの向上 

多くの企業では、従業員のエンゲージメントや関心が低いために、業務が途中で中断してしまうことがあります。しかし、どちらの理由も、何を達成すべきなのか、どうすれば達成できるのかが明確でないことに起因しています。データドリブンな文化は、その両方に取り組むのに役立ちます。

コストを削減し、収益を向上させる 

データ駆動型企業文化は、より良い調整、進捗の透明性、より良いビジネス上の意思決定により、組織が成長戦略の抜け道や機会を迅速に特定するのに役立ちます。また、失敗する可能性の高い活動やタスクを回避し、最終的な目標に付加価値を与えるものだけに集中することで、コスト削減を実現します。

データ駆動型企業文化の構築と導入方法 

データだけでは、組織の成長に影響を与えることはできません。本当に良い影響を与えるためには、数字にとらわれず、データを活用する方法を学ぶ必要があるのです。ここでは、データドリブンな文化を組織で採用するためのポイントを紹介します。

1. 目標の明確な設定 

データを見る前に、そのデータから何を達成しようとしているのかを定義する必要があります。データドリブン文化で達成したい目標を明確にすることは、データドリブン文化を採用するための最初のステップです。

例えば、顧客エンゲージメントを向上させ、解約を減らすことが目標になるかもしれません。この場合、典型的な顧客が販売サイクルの異なる段階でどのようにビジネスに関与しているかを示すデータを見る必要があります。また、キャンペーンにおけるエンゲージメント率や、サポート依頼に対するレスポンスタイムなどの指標も確認する必要があります。

2. パフォーマンス・パラメーターの特定 

テクノロジーは、私たちに無限のデータへのアクセスを与えてくれます。しかし、だからといって、利用可能なすべての指標が、ビジネス機能やキャンペーンにおけるパフォーマンスや成功の評価方法に影響を与えるわけではありません。

目標を明確に定義したら、その目標に向けた進捗を表す主要な指標を特定します。

例えば、顧客の離脱率を低下させたいとします。この場合、Webサイトのリピート訪問者数を見るのではなく、サインアップ時や 申し込み時の顧客エンゲージメント率を見るのが良い指標となります。

同様に、カスタマーエクスペリエンスを向上させたいのであれば、サポートへの問い合わせ件数を見る必要があります。しかし、同時に、これらの問い合わせのうち何件が解決されたか、また、その所要時間についても調べる必要があります。ここでもう一つの重要な指標は、NPSスコアです。

3. 必要な変更を収集することにコミットする 

データドリブン文化を採用する場合、主要なステークホルダーからチームの新メンバーに至るまで、従業員は既存のプロセスに何らかの変更と調整を加える必要があります。 

データを活用する目的、目標、業績評価基準について、すべての部署に明確に伝える必要があります。データをすべての意思決定の核となるドライバーとして使用することに理解を示し、それを約束させることです。

4. 目標設定にすべてのステークホルダーを参加させる 

データドリブンの文化が強い企業は、早い段階からトップマネジメントやステークホルダーをプロセスに巻き込んでいます。ここで例によって導くというコンセプトを適用し、ビジネスの意思決定にデータを活用することをいち早く始めましょう。

ここでは、顧客エンゲージメントとリテンションを高める例で話を進めましょう。カスタマー・エクスペリエンス責任者やマーケティング最高責任者が、会議の冒頭で、リピーターから得られる収益に関するデータに裏打ちされた顧客維持の重要性を説明したとします。その場合、会議に参加している全員が彼らの話に耳を傾け、アクションプランに参加することになります。 

5. データを説明する 

データドリブンな文化を育む上でもう一つ留意すべきなのは、それを簡単に適用できるように見せることです。さまざまな機能やプロセスにわたる数字をただ提示するだけでは、メンバーが圧倒されてしまうかもしれません。数字の計算は、誰もが得意とする分野ではありません。

データをわかりやすく説明することが重要なのです。

・ストーリーを明確にする

何を説明しようとしているのか、目標は何か、異常値は何か、どんな比較ができるのか、どんな相関関係が目標をサポートしているのか。

・読者を意識する

オーディエンスは誰なのか、そのストーリーは彼らにとって適切なのか、どのような付加価値があるのか、以前にあなたのストーリーを聞いたことがあるのか。

・ストーリーを構築する

聴衆に何を知ってもらい、何をしてもらいたいか、そしてデータを使ってどのように訴えるか。

・ビジュアルを活用する

グラフやインフォグラフィックなど、ビジュアルを活用して提示できるデータは何か？

6. 自動化を活用して時間を節約する 

さまざまな部門のデータを収集し、指標をふるいにかけて自分にとって価値のあるものを見つけ、数字を並べてレポートを作成する。Google Analyticsを見るのをさぼったのは、目標に何が重要かを理解するために、あまりにも多くのデータを調べなければならなかったからだと考えてみてください。

そこで、自動化の出番です。

適切な自動化ソフトウェアを使えば、データ収集とレポート作成を日、週、月、年単位で自動化することができます。こうして、各チームはタイムリーなレポートにアクセスすることで、進捗状況を把握し、各自のパフォーマンスに合わせた行動計画を立てることができます。

7. データへのアクセスを可能にする 

すべての人がデータを受け入れ、その情報から意思決定を行うには、データに簡単にアクセスできるようにする必要があります。

多くの組織では、データへのアクセスが制限されているため、管理職だけが全体像を把握することになりがちです。データドリブン文化を促進するためには、データの透明性を高め、誰もが日々の仕事を計画するためにデータにアクセスできるようにする必要があります。

データドリブンカルチャーの例 

世界中のさまざまな組織で、さまざまな方法でデータが活用されています。さまざまな目標を達成するためのデータドリブンカルチャーの例としては、以下のようなものがあります。

1. グーグル より良い職場づくりのためのアナリティクスの活用 

労働力は組織の生命線です。仕事が分散され、チームが遠隔地になったとき、従業員の動向を把握し、日々の動きを理解することが重要です。

Googleは、従業員をよりよく理解するためにデータと分析を使用している組織の完璧な例です。Googleは、チームレビュー、パフォーマンスレポート、従業員調査を利用して、従業員の生産性を妨げているもの、より良い仕事をするために役立つもの、従業員の士気を維持するためのものについての洞察を得ています。

そのような使用例の1つとして、Googleが従業員の福利厚生を向上させるためにピープルアナリティクスを使用したことが挙げられます。彼らは従業員のインサイトを利用して、産休の延長を決定し、新しい母親の離職率を半分に減らしました。

2. DBS銀行。顧客サービス向上のためのデータ活用 

データ駆動型企業文化のメリットを示すもう一つの好例が、DBS銀行です。

競争の激しいフィンテック市場で生き残るために、同銀行は人工知能（AI）とデータ分析を取り入れました。彼らはテクノロジーとインサイトを利用して、より良い金融上の決定を行うために、顧客に極めてパーソナライズされた推奨事項を提供します。これにより、銀行は顧客へのサービスを向上させ、顧客ロイヤリティを向上させています。

データ主導の文化を取り入れる一環として、この銀行は、ビッグデータとデータ分析に関する従業員のトレーニングにも多額の投資を行っています。

3. ネットフリックス 新商品・サービスの開発にデータを活用 

市場のトレンドや嗜好は頻繁に変化します。業界のリーダーでさえ、こうした変化と無縁ではなく、新商品の発売に対する反応は変動するものです。

しかし、Netflixはその暗号を解読しました。彼らは、ユーザーの嗜好を理解するために、ソーシャルリスニングの助けを借りてデータと分析を使用しています。これによって、ここ数年、さまざまなジャンルの大ヒットシリーズを立ち上げ、新しい言語やフォーマットを導入し、ユーザーのエンゲージメントとリテンションを向上させているのです。

4. エピガミア：データ活用による顧客ロイヤリティの向上 

エピガミアは、FMCG（Fast Moving Consumer Goods）ブランドとして、競合に打ち勝つためにターゲット層の目に留まり続ける必要があります。これには、一人ひとり好みや嗜好が異なるお客様も含まれます。

エピガミアは、データと分析を積極的に活用して顧客基盤を細分化し、進化するニーズと好みを理解し、製品性能とキャンペーン結果を監視し、そのインサイトを利用してオムニチャネル・マーケティング・キャンペーンをパーソナライズしています。

これにより、メールの開封率を20％向上させ、消費者にリピート購入してもらうという課題に取り組んでいるのです。

5. CASHe データを活用して消費者ジャーニーを大規模にパーソナライズ 

消費者向け融資商品を提供するクレジット対応の金融テクノロジー・プラットフォームであるCASHeも、データ駆動型カルチャーがうまく導入された例です。この企業は、商品とサービスの超個別化の重要性を理解しており、データを使って、発見からコンバージョンまでの顧客行動全体で使用される戦略の道を開いています。

CASHeはデータと分析を駆使して、イベントベースのキャンペーンを戦略化し、リードごとにパーソナライズして、適切なタイミングで適切なメッセージを消費者に伝えることができるようになりました。

ミレニアル世代のサラリーマンに大規模なパーソナライズとシームレスなクレジット体験を提供できるようになったことで、借り手のエンゲージメントとリテンションの向上につながりました。また、CASHeの潜在的なリードを借り手候補に転換させることにも良い影響を及ぼしています。

しかし、それだけではありません。

コカ・コーラはデータとアナリティクスを利用してターゲット層を絞り込み、Uberはインサイトを利用してサービス効率を向上させるなど、真のデータドリブン文化を取り入れたマーケットリーダーたちの例は他にも数多くあります。

データドリブンカルチャーのメリット 

データドリブンな文化がもたらすメリットはたくさんあります。しかし、ビジネスの成果という観点から見ると、その取り組みにはやはり多くのメリットがあることが分かります。

1. すべての階層と部門において、確信に満ちた意思決定が可能になる

ビジネスは、大小にかかわらず、毎日行われる意思決定によって成り立っています。日々の業務に追加される小さなタスクの一つひとつが、達成しようとする全体的な目標に影響を与えるのです。

データ駆動型の企業文化があれば、自分の行動計画について二の足を踏んだり、懐疑的になったりする必要はありません。ある部署で何をすべきか、何を優先させるべきかを決定する際に、具体的なデータを調べることができるようになるのです。

あなたの意思決定は自動的に、より自信に満ちたものになり、ミスが少なくなります。

2. 顧客の成功率と持続性を高める 

データは、顧客の行動を記述し、顧客の習慣、好み、ライフサイクルのさまざまな段階でのビジネスとの関わり方を理解するのに役立ちます。これは、マーケティング、セールス、サポート、サクセスの各チームの行動を導き、超個別化された戦略を生み出すのに役立ちます。

現代の消費者の71%が人間味のない体験に不満を抱いていることを考えると、バイヤーズ・ジャーニーに力を入れることは、その表れだと言えるでしょう。戦略をよりパーソナライズすればするほど、消費者はあなたのビジネスに対してより忠誠心を感じるようになります。

ForbesのLen Covello氏は、「パーソナライゼーションは、ロイヤルティと顧客寿命の聖杯である」と述べています。また、Covello氏は、ロイヤルティが7%向上すると、顧客一人当たりの生涯利益が85%も向上することを証明する研究結果を述べています。

3. 顧客獲得とエンゲージメントの向上 

顧客寿命が延びると、顧客とビジネスの関係をより深く理解することができます。

これは、最初の市場調査や競合他社分析では発見できなかったようなインサイトを得ることができます。これは、製品やサービスを提供する相手から直接インサイトを得るようなものです。

各部門が集めたインサイトによって、ターゲット市場の理解が深まり、彼らの課題や目標をより深いレベルで特定し、理想的な顧客ペルソナを洗練させることができます。

理想の購買層に関する詳細な情報を得ることで、その購買層に合わせた戦略を立てることができ、獲得コストの削減とカスタマージャーニー全体におけるエンゲージメント率の向上につながります。

しかし、データドリブンな企業文化を導入するには、それなりの課題があります。

データドリブンカルチャーの課題 

データとアナリティクスを活用する上での課題は、部門や組織によって異なるかもしれませんが、誰もが直面する可能性があるものがいくつかあります。

1. 利用可能なデータを正しく利用する 

組織は、従業員に対してより透明性を高め、あらゆるレベルでデータへのアクセス性を向上させる必要があります。このため、組織はデータセキュリティと重要な情報の危険にさらされることになります。

組織は、利用可能なデータの適切な使用を保証するために、ポリシーとコンプライアンスを策定する必要があります。

2. データの過負荷 

データを取り入れるということは、組織内のあらゆる意思決定において、インサイトと数字を考慮に入れるということです。その結果、部門や役割によってはデータの過負荷が生じ、仕事の効率が低下する可能性があります。

このような事態に対処するためには、重要なデータに注意を払うよう従業員を教育することが重要になります。そこで、目標設定と主要業績評価指標の特定が重要になります。

3. データへのアクセス性と自律性 

自律性を実現するために、あらゆる方面からデータにアクセスできるようにすることは、それ自体が課題です。分散した職場環境を考慮すると、組織は、すべての部門でデータの透明性を提供し、アクセス方法を明確に制御するためのテクノロジーに投資する必要があります。

4. データへの信頼 

デジタルプラットフォームとその利用が増加していることは、今日、企業が利用できるデータの量が増えていることを意味します。しかし、私たちがいつも言っているように、すべてのデータが意味を持つわけではありません。

自動化によって複数のチャネルからデータを収集できるようになったとはいえ、データを選別するのは容易ではありません。

5. 日々のやりとり 

誰もが分析のプロというわけではないので、日々の業務にデータを取り込むことは困難です。

このため、組織は利害関係者/意思決定者と分析スキルを持つ個人の間の相互作用の質に焦点を当てることが重要になります。これには、異なる部門の従業員のトレーニング、共通の用語の使用、データの収集と伝達のための標準的な方法の設定などが含まれる場合があります。

データドリブンな企業文化で定着させ、成長を促進する 

市場調査結果では、企業が持続的に成長するためにはリテンションに注力する必要があることが報告されています。これは、内向きの成長だけでなく、顧客との関係における成長にも当てはまります。

データ主導の企業文化は、従業員のニーズをよりよく理解することで、離職率を下げ、従業員の定着率を高めることができます。これにより、従業員の士気、エンゲージメント、生産性のレベルが向上し、組織の目標達成に向けて積極的に行動できるようになります。

さまざまな部門のチームが連携し、データに基づいて行動することで、対象者をよりよく理解できるようになります。これは、顧客維持にも良い影響を与えるでしょう。

そして、顧客維持は、バイヤーのコミュニティが確立されることで利益と収益を倍増させ、組織の持続的な成長を支援することができるようになります。

データ駆動型の企業文化を確立することは、競争の激しい市場で持続的に（あるいはより速く）成長し、顧客獲得を促進するためのハックとなるのです。

執筆　Forum Sheth／Forum has been writing SaaS content for over half a decade now. In her current role as the Head of Content Marketing at WebEngage, she has successfully built and trained a team of content marketers who strive to create content that strikes a chord with product and marketing professionals in a massively crowded marketing automation space.

元記事：Why Is Data-Driven Culture Important for a Consumer Business?（2022.2.28公開）