データ活用とは「データをビジネスに活用するための組織的な取り組み」
そもそもデータ活用とはどのような企業活動なのでしょうか。定義や目的、企業が得られるメリットを解説します。
データ活用の定義・目的
企業活動におけるデータ活用とは、企業が所有するデータをビジネスに活用するために、継続的に行う取り組みのことです。データを記録のために使うのではなく、自社の経営資産とみなして目標達成や問題解決のために活用します。そのためには日々の業務のなかで取得したデータを整理したり、外部からデータを購入することが必要です。
データ活用の対象となる情報で最もよく活用されているのは、顧客データや経理データ。顧客データでは年齢や性別、購買履歴、企業規模などをマーケティングなどに活用できます。経理データでは科目別実績や経費などがデータ活用に用いられます。また日々の業務日誌やレシートなどのPOS、eコマースにおける販売記録なども多くの企業で活用されているデータです。
日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）の「企業IT動向調査報告書 2020」の調査結果によると、多くの企業がデータ活用の目的にしているのは、業務効率化や業務の迅速化です。特に製造業やサービス業において、これらの目的を挙げる企業が多いことがわかります。一方、金融や社会インフラ関連では、売上向上や新商品・サービスの創出をデータ活用の目的に挙げる企業が多いことが特徴です。
データ活用のメリットは現状把握の精度向上・経営判断のスピードアップ
動向調査報告書 データ活用のメリットは現状把握の精度を高められることと、経営判断までの時間を短縮できることです。なぜそのような成果が上げられるのか、詳しく解説します。
メリット1：現状把握の精度向上
メリット2：経営判断のスピードアップ
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マーケティングに対するデータ活用
データ活用の考え方は、どのようにマーケティングに適用できるのでしょうか。ここでは「エクスターナルマーケティング」と「インターナルマーケティング」に分けてデータ活用との関わりを解説します。
エクスターナルマーケティングへの活用法
インターナルマーケティングとは、従業員満足度を高めるために実施される社内に向けたマーケティングです。身近なところでは社内報の発行や業務マニュアルの充実、テレワーク導入なども、広い意味でインターナルマーケティングに含まれます。JUASの「企業IT動向調査報告書 2020」によると、「社内コミュニケーションの強化」を課題に掲げる企業は増加傾向にありますが、解決策としてもデータ活用を適用できます。たとえばテレワーク導入によってコミュニケーションが減るなか、社内ポータルサイトを立ち上げる企業が増えています。社内ポータルサイトとは、従業員しかアクセスできないWebサイトのこと。部署を横断して情報共有することで円滑なコミュニケーションを実現したり、横のつながりを強化するなどの効果が期待できるでしょう。
インターナルマーケティングへの活用法
インターナルマーケティングとは、従業員満足度を高めるために実施される社内に向けたマーケティングです。身近なところでは社内報の発行や業務マニュアルの充実、テレワーク導入なども、広い意味でインターナルマーケティングに含まれます。JUASの「企業IT動向調査報告書 2020」によると、「社内コミュニケーションの強化」を課題に掲げる企業は増加傾向にありますが、解決策としてもデータ活用を適用できます。たとえばテレワーク導入によってコミュニケーションが減るなか、社内ポータルサイトを立ち上げる企業が増えています。社内ポータルサイトとは、従業員しかアクセスできないWebサイトのこと。部署を横断して情報共有することで円滑なコミュニケーションを実現したり、横のつながりを強化するなどの効果が期待できるでしょう。 2020」によると、「社内コミュニケーションの強化」を課題に掲げる企業は増加傾向にありますが、解決策としてもデータ活用を適用できます。たとえばテレワーク導入によってコミュニケーションが減るなか、社内ポータルサイトを立ち上げる企業が増えています。社内ポータルサイトとは、従業員しかアクセスできないWebサイトのこと。部署を横断して情報共有することで円滑なコミュニケーションを実現したり、横のつながりを強化するなどの効果が期待できるでしょう。
関連記事：データマーケティングとは？目的や手法・企業事例を紹介
データ活用を導入する4つのステップ
ここではデータ活用を導入する流れを、データの見える化、「メッセージ」の解析、ビジネス戦略の立案、戦略の実行・改善の4ステップに分けて解説します。
ステップ1：データを図・グラフにして見える化
ここではデータ活用を導入する流れを、データの見える化、「メッセージ」の解析、ビジネス戦略の立案、戦略の実行・改善の4ステップに分けて解説します。
ステップ2：可視化したデータから「メッセージ」を読み解く
次にデータの解釈を行います。データから顧客や従業員などのメッセージを読み解く作業ともいえるでしょう。メッセージを分類すると5種類に分けられます。「規則性」は、特定の条件に対応する結果を整理して、今後の予測や現状に活用できるメッセージです。「異常値」とは突出した値を指し、現状の変化や新たなトレンドの発生などを見つけるのに役立ちます。また、分析手法が適していないなどの問題も示します。「欠損データ」とは何らかの理由で収集できなかったデータです。データ収集で問題がある可能性が疑われます。
「因果関係」は結果を生じた理由を判定するのに役立つメッセージです。問題の解決やマーケティングの仮説を実証できます。相関関係とはデータ同士を比べて関連性がないか判定するときに役立ちます。たとえば「外食の減少」とともに、「コンビニエンスストアでのアルコール飲料の売り上げが上昇」などはマーケティングに活用できる相関関係です。
ステップ3：メッセージからビジネス戦略を立案・実行
分析が完了したらビジネス戦略を立案します。具体的な戦略に落とし込んで施策を実行しなければ、業務の効率化や売り上げの向上などの成果につながりません。戦略を立てる際には、成果自体を把握できるように具体的な目標数値を設定しておくことが重要です。
ステップ4：ビジネス戦略の効果検証
戦略を実行した後は、効果検証を行います。目標数値と比較してどれぐらいの効果があったかをチェックしましょう。成果が上がっていなければ戦略の立て直しのステップに戻ります。場合によっては、分析手法の見直しなども必要です。データ活用は継続的に取り組むことが重要なので、PDCAサイクルを回しながら戦略を修正していきましょう。
データ活用の成功例｜売上大幅増の飲料メーカーの戦略とは？
飲料メーカーのダイドードリンコ株式会社は、小売業界や広告業界で常識だった「Zの法則」をデータ活用によってくつがえしたことで大幅な売上増を達成しました。ダイドードリンコがまず行ったことは、データ収集と事実の確認です。自動販売機にアイトラッキング技術を搭載し、消費者の視線の動きの起点となるのは目線よりやや低い下段左下で、そこから右に動くことがわかりました。これは目線の高さである上段左側を起点としており、Z状に目線が動くZの法則とは全く違った結果です。しかし、十分なサンプル数を分析した結果、事実は明白であっため、売れ筋商品を上段から下段に移すことにしました。その結果、ダイドードリンコは前年比1.2%増を達成したのです。商品配置だけでこれほどの成果を達成できたダイドードリンコの事例は、データ活用の成功例として広く知られています。
関連記事：ビッグデータ活用事例集｜12業界の実例から知識を得よう
なぜデータ活用が進まない!? 課題を乗り越えるコツとは
データ活用が進まない課題を持つ企業は少なくありません。ここではデータ活用に必要な経営層の理解、データ活用の意義を周知させること、データフォーマットの統一、人材育成の4つを解説します。
経営層にデータ活用を理解してもらう
データ活用は経営層が重要性を理解し、活動を支援することで初めて成果につながります。データ活用は短期間でできるものではなく、長期間の取り組みが必要だからです。通常、現在持っているデータの整理・分類から始めて、中・長期的に新たなデータを蓄積しなければなりません。データを収集・分析している時点では、緊急性が低く、成果が上がるかどうかも不明です。また、複数の部署が連携してデータ活用しなければならないケースも多くあります。経営層のリーダーシップと長期的な視野がなければ、データ活用は進みません。
日々の業務にデータ活用を浸透させる
データを単なる業務記録として捉えている限り、データ活用はできません。社内では、データが業務効率化や商品改善のために役立つ貴重な資産であると認識されるように、従業員の意識を変えていく必要があります。たとえば営業担当が聞き取った顧客のクレームを部署内だけで所有していれば、マーケティング部門や技術部門はその情報を知ることができません。しかし、クラウドシステムを使って顧客の声として共有すれば、複数の部署がそのデータを活用できるでしょう。こうした重要性を社内に周知させていくことが重要です。
部門間のデータフォーマットを統一する
部門間のデータフォーマットを統一することは、企業内でデータを共有・活用するために重要です。顧客データや経理データなどの基幹系データが活用しやすいのは、すでにフォーマットの統一ができているからです。同様に、さまざまな経路からデータを一元的に集めるには、フォーマットを統一しておく必要があります。本格的にデータ活用を始める前に仕様を決めておかないと、後からデータ加工・変換の負担が増してしまいます。
従業員のデータサイエンススキル育成
データ活用を行うプロジェクトチームを立ち上げるには、分析手法や統計学の知識など、データサイエンスのスキルを持った人材の育成が必要です。データサイエンティストと呼ばれる専門家を登用することも可能ですが、長期的に考えると自社での人材育成が欠かせません。データ活用には長期的な取り組みと、部署を横断したデータ収集・分析が必要です。そのため、経営層直下のデータ活用プロジェクトチームを設け、長期的な視点で技術を蓄積している企業もあります。
時代に乗り遅れていませんか？中小企業の半数以上はデータ活用を実践中！
総務省が2020年に実施した「デジタルデータの経済的価値の計測と活用の現状に関する調査研究」によると、何らかの形でデータ活用を行っている企業が大半です。大企業では90%以上、中小企業においても50%以上の割合でデータ活用ができていると回答しています。主な対象は顧客データや経理データなどです。2015年の調査に比べると、POSやeコマースによる販売記録の活用が進んできました。この背景にはIoT機器やマーケティングツールの導入により、業務負担を大きく増やすことなくデータを入手できるようになったことが関係しています。
大企業においては、Webサイトにおける不特定多数の顧客行動を分析して、精度の高いペルソナの作成などに活用されています。高度な統計手法やディープラーニングのAIを用いてビッグデータを解析する事例が増えていることも特徴です。一方、中小企業においては、専門的な知識を持つ人材が不足しており、部署間の連携ができないことや、データの収集範囲が限られるなどの課題を抱えています。
しかし、勘や経験に頼ったマーケティングをしていれば、いずれ競合他社に先を越されてしまいます。もし自社だけでデータ活用をするのが難しいなら、BIツールの導入を考えてみてはどうでしょうか。BIツールが蓄積されたデータを分析するため、事実に基づいたマーケティングを実施できます。また、膨大なデータも瞬時に分析できるため、データ活用で成果を上げるまでの期間も短縮できます。
関連記事：BIツールとは？3つの機能と活用シーンを学び有効活用を目指そう
レシートデータを分析する「IDレシートBIツール」
レシートには、顧客の思考や市場の実態を把握できる有益な情報が詰まっていると知っていますか。具体的にはレシート1枚で、日付・時間・商品名及び金額（値引・単価・個数）・合計金額・電話番号、さらには購入した店舗のチェーン名・店舗名などの情報からユーザーのリアルな購買行動を把握できます。
「IDレシートBIツール」は、購買行動の把握や分析によって顧客理解を深めることで、効果的な経営戦略をサポートするツールです。「このチェーンではこう売れている」「このカテゴリーと一緒に買われている」など、POSデータでは見えづらかった根拠となるデータが瞬時に集められます。集められたデータは説得力のあるエビデンスとして商談材料に使用でき、新たなビジネスを生み出す可能性を広げられます。また莫大（ばくだい）なデータを整理するBIツールによって、さまざまな業務を抱える多忙なマーケターでも求める情報の特徴を簡単につかむことが可能です。
購買データから考える「コンビニ冷凍食品」の価値とは？
それでは具体的に「IDレシートデータ」から、どのような分析が可能なのか、実際の分析事例を紹介しましょう。
「IDレシートデータ」の分析レポート記事では、コンビニ冷凍食品の購買データから見えてきた魅力や価値について分析した記事があります。その一部をご紹介します。
コンビニ冷凍食品は、どんな人がいつ購入している？
冷凍食品を購入する場合、コンビニだけでなくスーパーマーケットでの購入も主要な購入店舗となります。同じ「冷凍食品」を購入するのに、「コンビニ」と「スーパーマーケット」では、利用者属性はどのように異なるのかを調べました。
コンビニとスーパーマーケット冷凍食品購入者層の差
「コンビニ」での冷凍食品購入者は、男性が3ポイント、未婚者が8ポイント、子無しが5ポイント「スーパーマーケット」より高くなっています。スーパーマーケットでは、「家族のための冷凍食品購入」というニュアンスが強く、コンビニでは、「個人や仲間との冷凍食品購入」というニュアンスに変わるようにも感じられます。
では、購入される曜日や時間帯に違いはあるのでしょうか。
「コンビニ」と「スーパーマーケット」の、冷食購入曜日や時間帯を比較してみました。
購入曜日比較
週末の土日は、「スーパーマーケット」での冷凍食品購入割合が高くなっており、「コンビニ」の冷凍食品は、月曜日は弱いものの平日が強いことが分かります。
購入時間帯比較
続いて、購入時間帯を比較してみました。
平日のコンビニでの冷凍食品購入者は、「ランチタイム」の11～12時は突出して高く、「帰社・残業時間帯」の17～19時も高いことが分かります。一方休日になると、コンビニでの冷凍食品購入者は、朝6～７時が高くなっています。その他の時間は突出した時間はないものの9～13時と19時が伸びてきます。
時間帯により購入商品は、どう変わるのか？
続いて、時間帯別の購入商品のランキング順位を比較します。
時間帯により購入数量に差があるため、購入数ランキングの順位で各時間帯の人気商品を比較します。
全時間帯の総合ランキングに対して、朝・昼・夕・夜の時間帯別の順位を１つの「順位グラフ」にまとめました。どのような変化があるのでしょうか。
■「セブンイレブン」時間帯別の人気商品比較
まずは、コンビニ最大手「セブンイレブン」の時間帯別の順位比較です。
朝に限って「冷凍フルーツ」が人気で、「鶏つくね」「ホルモン焼」は夜に人気なことが分かります。「さぬきうどん」「たこ焼き」「焼き餃子」は、時間帯問わず人気の商品です。
「セブンイレブン」時間帯別の人気商品比較
■「ファミリーマート」時間帯別の人気商品比較
続いて「ファミリーマート」の時間帯別の順位比較です。
青枠内の「フライドポテト」「台湾まぜそば」「汁なし担々麺」は、概ね全時間帯で上位人気なことが分かります。特徴的なのが「枝豆」で、夕方だけ人気が高くなっています。
「ファミリーマート」時間帯別の人気商品比較
■「ローソン」時間帯別の人気商品比較
最後が「ローソン」の時間帯別の順位比較です。
「ハッシュドポテト」は、朝～夕方で１位ですが、夜はTOP10外となります。
青い点線で囲った「フライドポテト」「焼き餃子」「塩ゆで枝豆」は、夜に向けて順位を上げていく傾向が強い商品です。逆に紫色の点線で囲った「鍋焼きうどん」は、朝～昼は上位で夕方以降に順位を下げる傾向が見られます。
「ローソン」時間帯別の人気商品比較
このように同じ冷凍食品でも、時間帯やコンビニチェーンでの特徴があることが分かります。
この後レポートでは、「時間帯や都心・郊外での特徴はあるのか？」という視点から、コンビニチェーン各社の時間帯や立地による「コンビニ冷食」の購買特性を分析しています。
様々な視点で分析した結果は、下記のレポート記事をご確認ください。
購買データから考える「コンビニ冷凍食品」の価値とは？
このように、公開しているIDレシートデータの分析レポートでは、様々な視点での分析例が掲載されています。マーケティングにおけるデータ分析のヒントとして、ぜひご活用ください。
"IDレシートデータ"活用事例は、こちらをご覧ください。
“IDレシート”分析レポート
効率的にデータ活用を進めよう
データ活用とは、業務効率化や売上向上などのためにデータを有効活用することです。長期的な取り組みとしてデータ収集や分析、組織整備などを進めていく必要があります。すでに中小企業でもデータ活用の導入が進んでおり、勘や経験に頼ったマーケティングでは成果を上げにくくなっています。自社だけでデータ分析を進めるのが難しい場合は、ツール活用も検討してはどうでしょうか。
「IDレシートBIツール」の詳しい情報はこちらをご覧ください。
