MatrixFlowAI活用事例・AI導入事例

データドリブン経営は、「データドリブン」と「経営」を組み合わせた言葉です。

データドリブンとは、データに基づいて意思決定を行うことをいいます。
そのためデータドリブン経営とは、会社経営においてデータを根拠とした意思決定を行う経営手法のことです。会社上層部のみならず、部署単位でもデータに基づいた判断を行い、成果を出すこととも言い換えられます。

「データに基づいて意思決定を行う」と聞くと、なんだか当たり前のように聞こえます。
たしかに、データドリブン経営が注目される以前から、データを元に意思決定をする経営手法はありました。ですが、データドリブン経営はより精度高く・リアルタイムのデータを有効活用する点で、これまでの経営手法とは一線を画します。

スマホの普及とともに、インターネット上でサービスを契約・購入する機会が圧倒的に増えました。データドリブン経営は、デジタル化によって得られた膨大なデータを効果的に経営判断に活用しようとする考え方なのです。

これまでの経営手法ではなく、データドリブン経営をするメリットは一体何なのでしょうか。反対に、データドリブン経営をするデメリットや課題についても解説していきます。

データドリブン経営のメリット

データドリブン経営のメリットは、大きく3つに分類できます。

（1）顧客のニーズを理解できる
（2）素早く正確な意思決定ができる
（3）効果的な数字改善ができる

（1）顧客のニーズを理解できる

データドリブン経営のメリット1つ目は、客観的に顧客ニーズを捉えられることです。
どんな顧客が商品を購入してくれているのか、どんな顧客が今後購入を検討してくれそうか。マーケティング戦略を考える上で、顕在顧客や潜在顧客の属性を明確にすることは極めて重要です。ですが、これら顧客のターゲティングやペルソナ設定には、どうしても主観が入ってしまいがちです。
データドリブン経営なら、売上データや競合の顧客属性といったデータを元に、顧客の属性や購入に至った顧客ニーズを客観的に分析できます。顧客ニーズを捉えることで、顧客が真に欲しい商品・サービスの開発や、顧客に刺さる販売促進ができる点もメリットです。

（2）素早く正確な意思決定ができる

データドリブン経営のメリット2つ目は、素早い意思決定ができることです。
インターネット上でのサービス契約・購入が当たり前になった今、競合他社の動き、市場変化、顧客ニーズは今までよりもずっと早いスピードで変化しています。
データをリアルタイムに収集・分析していない場合、変化に気づかない、変化に取り残されてしまうリスクが想定されるのです。
データドリブンな経営なら、市場の変化にいち早く気付き、変化に応じて素早く正確な意思決定が可能です。仮に新商品の販売が思わしくない、想定を下回るといった場合も根拠に基づいた軌道修正ができます。

（3）効果的な数字改善ができる

メリット1つ目や2つ目にもいえることですが、データドリブン経営は効果的な数字改善ができます。
顧客ニーズを把握すること、素早い意思決定をすること、これらは全て売上向上やコスト削減といった利益に直結する重要事項です。データに基づき仮説を立てた上での意思決定を積み重ねることで、勘や経験に頼った判断よりも再現性のある戦略になります。

また、データドリブン経営で部署単位・チーム単位でデータを分析・活用する風土になれば、社員1人1人の売上に対する意識も高まります。
売上意識を持つことで日々の業務への姿勢や視座が高まり、売上を作れる強い組織になっていきます。

データドリブン経営がつまずきやすい課題やデメリットを見ていきましょう。

（1）データのサイロ化が起こる
（2）データの活用目的が曖昧になる
（3）計画に時間を浪費してしまう

（1）データのサイロ化が起こる

データのサイロ化とは、組織の内部でデータが分散して保管され、データが連携されていない状態のことです。
会社の場合、部署内やチーム内、もしくは個人でデータが保管され、データの共有や活用がされていない状態をいいます。こうしたデータのサイロ化は、どの企業でも起こりうる問題の1つです。
ですが、データドリブン経営は膨大なデータを収集・保管するため、データドリブン経営を行っていない企業よりもデータのサイロ化が起きやすくなります。

（2）データの活用目的が曖昧になる

データドリブン経営では、データの活用目的が曖昧になりやすいという課題があります。
データドリブン経営に限った話ではありませんが、大量のデータを扱う場合、何のために集めたデータなのか、データを使って何を知りたいのかといった目的が曖昧になりやすいです。
「なんとなく必要そう」でデータを集めると、不要なデータも大量に蓄積され、必要なデータを抽出しづらくなってしまいます。
目的によってデータの粒度や使用ツールも変わるため、データを集める前に目的を明確にし、都度目的に立ち返ることが必要です。

（3）計画・分析に時間をかけ過ぎてしまう

データドリブン経営では、計画や分析に時間をかけすぎてデータが古くなったり、施策の進行が遅れてしまう場合があります。

全社的にデータドリブン経営を進めるとなると、施策を成功させるためにも上層部から計画をキッチリ立てろと指令が出ることも少なくありません。
ですがデータを扱う以上、時間がたてばたつほどデータの鮮度は落ちてしまいます。市場や顧客ニーズは常に変化しているため、細部を詰めることにこだわると、古いデータに基づいた分析になってしまいます。

「Quick & Dirty」の精神で、ある程度大雑把に進めていくことが必要です。

データドリブン経営を行っている企業の成功事例をご紹介します。
データドリブン経営を推進し始めた背景や、導入後の効果について解説していきます。

コンサルティング会社の事例

2000年代に起業したコンサルティング会社の事例です。同社は創業後毎年110％〜120％成長を遂げている中で、200％〜300％のさらなる成長を目指すためにデータドリブンな経営を目指しました。

同社はまず、案件管理を個人ベースのスプレッドシートから社員共通のデータベースで管理するところから始めました。登録するのは、受注案件だけでなく失注案件も入力します。案件の失注は営業担当者のマイナス評価にはなりませんが、数々の失注案件をデータベースに蓄積することで、共通項や課題が浮き彫りになるからです。

共通データベースでの案件管理が浸透してからは、勤怠管理や社員1人1人の稼働時間もデータベースに登録を行いました。登録データを分析する中でわかったのは、コンサルタントが本来やるべきでない仕事に時間をかけているということです。例えば請求書の発行や勤怠の修正など、売上を作る業務以外に時間を奪われていることがわかりました。

ここを改善すべく、同社はコンサルタントに必要な業務プロセスを分解して言語化。コンサルタント1人1人が、「今自分が行っていること」が業務プロセスのどこに当てはまるかを理解しながら進められるようになりました。データベースの採用以前に比べて根拠に基づいた時間配分や優先順位を決められるようになり、結果として受注率の向上と社員1人1人の業務効率化に成功しています。

不動産会社の事例

不動産の売買や賃貸仲介、オフィスビルの企画・管理を行う不動産会社の事例です。
同社はすべての営業情報を一括管理し、個人ではなく組織での営業体制へ切り替えるため、データドリブン経営を推進しました。

同社では長年、各事業部が独自に開発したシステムを使用する文化が根付いていました。その結果、事業部間で顧客情報のデータ連携ができていない、蓄積するデータ内容やデータ量に差があるといった問題が生じていたのです。

組織全体で営業体制を変えていくには、事業部間でデータを連携することはもちろん、データを活用するために同じ形式・場所にデータを蓄積していく必要があります。そこで、データを蓄積・活用すべくCRM（顧客関係管理）とSFA（営業支援システム）の機能を持つプラットフォームの導入を決定しました。

プラットフォーム導入の結果として、複数の営業担当者が1社の顧客情報を円滑に共有することに成功しています。また、多様なニーズ・課題を持つ顧客に対して関連部署からもサービス提供ができるようになり、クロスセルやアップセルにも繋がりました。データドリブン経営の推進により、顧客満足度向上や営業担当者の業務効率アップなど、一定の成果を得ることができています。

大手旅行代理店の事例

大手旅行代理店では、データドリブン経営でなんと45％もコンバージョン率（成約率）を高めました。

同社ではデータドリブンを行うチームを立ち上げ、顧客データの分析・戦略立案を行っています。データドリブン専門チームの立ち上げ以前もデータを扱うチームはありましたが、分析内容を元にした施策実行まではできていませんでした。新たに立ち上げられたデータドリブン専門チームでは、「統合データ分析」「顧客分析」「マーケティングアクション」の3つのチームから成り立っています。

データドリブン専門チームで大きな成果を上げたのは、出張する女性に関する分析です。出張での宿泊は男性の方が多い一方、出張する男性よりも出張する女性の方が10％ほど単価が高いことがわかりました。データを分析する中で見えてきたのは、女性が出張での宿泊先に求めているニーズの違いです。男性は駅からの近さといった利便性を重視しているのに対し、女性は予算内で綺麗な宿泊先に泊まりたい、男性と別のフロアに泊まりたいといったニーズが見えてきました。
そこで、これらのニーズを満たすクリエイティブを用意し、「女性の出張は〇〇社のこのプラン」といった訴求をしたところ、コンバージョン率を45％も高めることに成功したのです。

モバイル決済企業の事例

アメリカのモバイル決済企業では、全社員が必要なデータにアクセスできる環境構築を目指しました。

社員が数人しかいない企業の場合、必要なデータは社員全員が簡単にアクセスできます。反対に社員が数百人・数千人規模になると、全員がアクセスできるデータは当然ながら減ります。社員の役割や役職によって閲覧できるデータを絞り込む必要がありますし、逆に必要なデータにアクセスしやすい状態を作る必要があります。同社は2,000人以上の社員が勤める大企業です。データドリブンな経営の第一歩として、データへのアクセス権を広めるための取り組みが行われました。

同社はデータの分析ツールを導入し、実施したユーザーイベントの効果や、顧客が製品をどのように使用しているのかといったデータを一元管理するようにしました。単にデータを一箇所に集約するのではなく、データを収集した事業部がどのようなデータを重視しているのか、データのどこを見ているのかがわかるように集約しました。集約したデータは、ブラウザ上のリンクで簡単にチーム・他部署と共有できます。

これら分析ツールにアクセス権を付与することで、事業部を横断してデータにアクセスできるようになり、必要な時に必要なデータを有効的に活用できるようになっています。

学校法人の事例

幼稚園から大学院まで、約1,500人以上の生徒が在籍する学校法人の事例です。

同校では、教員同士の情報共有やセキュリティ面に課題を抱えていました。
共有のサーバーやドライブでのデータ管理がされていなかったため、教員は個人でデータを管理していました。その結果引継ぎの際にデータが見つからない問題や、他の教員がデータにアクセスできず作業の二度手間が発生していたのです。

セキュリティ面では、サーバーの保守・運用の課題を抱えていました。
学校内にサーバーを設置していたため、夏は温度でサーバーがダウンしないよう一日中エアコンをつける必要があったり、どのようにデータのバックアップをとるかといった課題がありました。

こうした課題を解決すべく、クラウドサービスを導入しました。同サービスは容量無制限、細かな権限設定ができる点が特徴です。授業で使用する動画や行事の動画を保存する際、容量を気にせず保管できます。加えて、フォルダ・ファイルごとに7段階の権限設定をすることで、個人の業務データも公式の業務データもクラウドサービス内で管理できるようになりました。
また、セキュリティ面も向上しています。クラウド上にデータを保管することで、サーバーがダウンしてもデータが消える心配がない、安全な保管庫として機能します。

データドリブンというといかにデータを集めて活用するかに光が当たりがちですが、同時にデータのセキュリティ向上も図る必要があることがわかる良い事例です。

業績の改善や業務効率向上など、様々な業界・業種で効果を発揮しているデータドリブン経営。実際に企業で押し進める場合に何が必要なのか、データドリブン経営に必要な3つの要素をまとめました。

（1）データを蓄積するプラットフォーム
（2）データ分析ツールの活用
（3）データを活用する社内文化の醸成

データを蓄積するプラットフォーム

データドリブン経営のためには、データを活用する土台としてデータを蓄積するプラットフォームが必要です。データを蓄積するプラットフォームは、DMP（データマネジメントプラットフォーム）とも呼ばれます。ローカルではなく、オンライン上に様々なデータを蓄積する場所のことです。自社サイトを訪問したユーザーのデータ、契約・失注になった顧客のデータなど、あらゆるデータを一元管理できます。DMPの中にも、「オープンDMP（パプリックDMP）」や「プライベートDMP」の2種類あるため、自社にとって必要なプラットフォームを検討しましょう。オープンDMPは外部のデータ提供企業が保有するデータを保管するプラットフォーム、プライベートDMPは自社内で保有するデータを保管するプラットフォームです。

データ分析ツールの活用

プラットフォームにデータを集めたら、集めたデータを分析する必要があります。
情報量が少ない内は生データを使っての分析でも問題ありませんが、データ内の情報量が増えてきたり、複数のデータを使って分析をするには分析ツールが便利です。データ分析ツールにも様々な種類がありますが、BIツールやCRMなどが代表例として挙げられます。

BI（ビジネスインテリジェンス）ツールとは、データを可視化して分析しやすくするツールのことです。レポーティング・データマイニング・シミュレーションといった機能を備えています。

CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント）ツールとは、顧客関係管理ツールのことです。顧客と企業の接点などを管理するため、顧客との商談日程や契約日といった情報に加え、見込み顧客に対するメール配信の履歴、問い合わせ履歴なども管理可能です。

データを活用する社内文化の醸成

データドリブン経営に必要な要素3つ目は、データを活用する社内文化の醸成です。これが最重要といっても過言ではありません。

いくらプラットフォームやツールを導入しても、実際に現場で使われ、施策に活かされなければ意味がありません。データドリブン”経営”を目指す以上、会社幹部や限られた部署だけがデータを活用しているのもデータドリブン経営とはいえません。また、導入当初はツールを使って分析していたが今はほとんど使っていない、といったように一時的に使われる状態も理想とは程遠いでしょう。

データを分析して施策に活用するには、時間も労力も必要です。そのためには、一時的な売上意識ではなく、中長期で「データを活用して業績を伸ばす」という意識から改革する必要があります。こうした意識の醸成・社内文化は一朝一夕ではできません。会社の方針として、経営者自らの言葉で全社員に伝えていくことが重要です。

データドリブン経営を推進するには、データを蓄積するためのプラットフォームが必要と解説しました。データドリブン向けのプラットフォームは数多くあるため、その中からおすすめのサービスを1つご紹介します。

「MatrixFlow」は、データドリブン経営のためのデータ収集・分析に最適なプラットフォームです。MatrixFlowはAI開発に向けたプラットフォームサービスですが、データを分析するための加工・蓄積を得意としているため、データドリブン経営にも活用できます。

AIにデータを学習させるには、データの形式をそろえたり、データ内の数字の欠けを補うといった作業が必要です。データ分析においても、データを加工する前の下準備が必要な点は一緒です。

これら分析前の下準備を手作業で行うとなると、かなりの時間と労力がかかります。扱うデータ量が多ければ多いほど時間がかかりますし、定期的にデータを集めて同じ作業を行うとなると、月間・年間で膨大な時間がかかります。

こうしたデータの下準備を1クリックで完了できるのが、MatrixFlowです。MatrixFlowを使えばデータの加工が簡単にできるだけでなく、データを活用して売上予測や購入顧客を予測することもできます。詳しくはMatrixFlowのサービス内容や、データの下準備であるデータの前処理について解説した記事をご覧ください。