Why You Need Data Driven Decision Making

What Is Data-Driven Decision Making?

データに基づいた意思決定とは、データ、指標、事実を用いて戦略的なビジネス上の意思決定を行うプロセスです。つまり、直感的な判断を排除し、会議で最も声が大きい人の意見に従うのをやめ、企業の目標や目的に沿った事実に基づいて意思決定を行うようにします。

ビジネスインテリジェンス ツールは、データを常に最優先事項として、組織内のすべての人がアクセスできるようにすることで、データに基づいた意思決定を可能にします。

Why Data-Driven Decision-Making is Important

データと分析は、競争の基盤を変えつつあります。主要な企業は、自社の能力を活用して、中核となる業務を改善し、まったく新しいビジネスモデルを立ち上げています。ますます、データと分析の役割は、単独の分野ではなく、デジタル戦略または変革の触媒として重要になっています。

「2023年までに、データリテラシーは、ビジネス価値を明確かつ必要不可欠な要素として推進するものとなり、80%以上のデータと分析戦略および変更管理プログラムに正式に組み込まれるでしょう。」

— データに基づいた組織を構築するために、CDOが成功するための10の方法, Gartner

アナリストは長年にわたり、 データ分析 がビジネスの成功にとってますます重要になると予測してきました。そして、 データと分析の能力 は、新しいセルフサービスツール、より簡単なデータソースの統合、リアルタイムレポート、インタラクティブなデータ視覚化などにより、近年大きく進歩しました。

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Benefits of Data-Driven Decisions Making

以下に、企業がデータに基づいた組織を構築することで得られるメリットのいくつかを示します。 データ駆動型カルチャー:

• より確信を持って意思決定を行う: 意思決定が与える影響をより深く理解できるようになると、意思決定を行う際に自信を持つことができます。
• より積極的に行動する: データに基づいたインサイトは、ビジネスチャンスを特定し、顧客の購買プロセスにおける問題点を検出し、深刻な問題になる前に製品の弱点を積極的に特定するのに役立ちます。
• より大きな成功と持続性を実現する: 市場の変化やトレンドに関する定期的なインサイトにより、組織はより柔軟になり、リソースを最大限に活用して成功を収めることができます。
• 認識と透明性を高める: 組織内のすべての人が、企業の目標、顧客満足度などを常に把握し、認識するようにします。
• 「なぜ」を明らかにする: 顧客の購買プロセスをより深く理解し、コンバージョン率の低い箇所や成功する箇所を特定して、顧客獲得を促進します。
• 新たな収益と成長の機会を特定する: 企業のインサイトを市場のトレンドと関連付けることで、新たな収益源を発見することができます。

ただし、これらのメリットは、単にビジネスインテリジェンスツールを購入しただけでは得られません。これらのメリットを最大限に引き出すためには、データに基づいた文化を確立する必要があります。

How Can You Accomplish a Data-Driven Culture?

データに基づいた文化を確立する際に従うべき、7つの主要な要素があります。

リーダーシップ

データに基づいた考え方が企業のリーダーシップによって受け入れられない場合、組織全体に浸透する可能性は低くなります。これは、データに基づいたアプローチを採用するには、ビジネスの各部門の運営方法に大きな変更が必要となるためです。マネージャーの決定に、データによる裏付けがない場合、経営陣が受け入れないようになる可能性があります。また、経営陣が、自分自身と従業員のために、新しいデータスキルを学ぶ時間を設けるようになるかもしれません。重要なのは、データに基づいた文化を最優先事項として、経営陣から明確なメッセージを発信することです。

信頼

「2020年までに、90%の企業の戦略において、情報が重要な企業資産として、分析が不可欠な能力として明示的に言及されるようになるでしょう。」– Gartner

信頼は、 データに基づいた企業において、もう1つの重要な原則です。従業員からマネージャー、そして経営陣に至るまで、組織のすべての部門が、データが正確で信頼できるものであると信頼する必要があります。

これは、データ分析に精通しており、他の従業員に情報の正確性を信頼させる能力を持つ、社内のデータスチュワードによって促されます。また、すべての人が信頼できる単一の情報源を設けることで、同僚が「彼が言った、彼女が言った」という状況に陥ったり、データの検索に時間を費やしたりすることを防ぐことができます。

コミットメント

データに基づいた文化の構築は、一度設定したら終わりというプロセスではありません。組織内のすべての人の長期的なコミットメントが必要です。このコミットメントを確保するために、長期的な視点を持つ企業は、次のことを行う必要があります。

• 分析が、重要なビジネスの取り組みと関連付けられていることを確認する
• データが、従業員の指導の最優先事項となるようにする
• チームのパフォーマンスを評価するために、チームの目標が常に明確になっていることを確認する
• データが常に利用できるように、AI技術に投資する

重要な指標

データと指標の重要性に焦点を当ててきましたが、すべての指標が重要であるわけではないことを覚えておいてください。どのデータに焦点を当て、従業員にどのように使用してもらうかを慎重に検討する必要があります。

ジェリー・Z・ミュラーは、著書『The Tyranny of Metrics』の中で、次のように述べています。「人々が、事前に設定された数値目標に沿って作業するように強制しようとすると、ほとんどの状況で価値のあるイノベーションと創造性を抑制する傾向があり、また、ほぼ必然的に、短期的な目標を長期的な目的に優先させることになります。」

次の主要な考え方に従うことで、これを回避できます。

• 成功を測定するための適切なKPIを選択する。適切なKPIを測定しないと、必要な答えを得ることはできません。
• 過去のデータを調査して、現実的な目標を設定する
• 組織がデータにアクセスして分析するために必要な新しいテクノロジーを特定する
• 正確なデータを確保し、組織に適切なアクセスを提供する責任を持つデータ管理者を選任する

データリテラシー

データを使って作業するように適応するには、日々の活動における私たちの働き方を変える必要があります。つまり、人々は、最初からデータに基づいた働き方をできるスキルを持っているわけではない可能性があります。

組織全体でデータリテラシー計画を策定するには、従業員がデータが何を意味し、ビジネスチャートやグラフをどのように読み取るかを理解できるようにする必要があります。

トレーニング

「すべての初心者は、選択した分野の専門家になるための大きな可能性を秘めている。」–ライラ・ギフティ・アキタ、『Think Great: Be Great!』

データは、意思決定プロセスに組み込まれた場合にのみ、効果を発揮します。「どのように」データにアクセスするかについて従業員をトレーニングすることは、ほんの始まりにすぎません。真の目標は、そのデータを「実行可能なインサイト」に変える方法です。

• 現在、どのようなツールをお持ちですか、またはどのようなツールを入手する必要がありますか？
• データはすぐに利用できますか？REST API、OData、直接接続はありますか？
• チームは、データ視覚化を理解していますか？
• データサイエンティストを雇用するか、社内で育成しますか？
• 効果的な データストーリーテリング?

主要なビジネス関係者を見つけ、データに対する認識と理解を深め、データリテラシーに関するトレーニングを提供し、組織内でデータに基づいた文化を促進できるようにします。

データに基づいた意思決定の例

製品やサービスに関する日々の意思決定は無限にあります！これらの意思決定が、実行に移される前にデータに基づいていることをどのように保証できますか？以下に3つの例を示します。

1. 新しい地域にマーケティング資金をシフトしたいですか？ その決定が、ターゲットキーワードの検索ボリューム、その地域からの製品またはサービスへの過去のリード数、リードから新規顧客へのコンバージョン率などに基づいて行われていることを確認してください。直感や1回の会話だけで予算をシフトしないでください。
2. 製品エクスペリエンスを改善したいですか？ アプリケーションのデータを見て、ユーザーが最もつまずいている場所や、特定の機能を使用していない場所を確認してください。
3. Webサイトに変更を加えたいですか？ 単に良いアイデアだと思ったからといって変更を加えないでください。A/Bテストを実施して、ユーザーに異なるエクスペリエンスを提供し、どちらのバージョンが最も効果的かを確認し、その結果に基づいて意思決定を行ってください。

ウェビナーの録画を見る

「データに基づいた文化の構築」ウェビナーを視聴して、ビジネスをどのように成長させることができるかをより深く理解してください。 Infragisticsのデベロッパーツール部門のシニアバイスプレジデントであるジェイソン・ベレスと、Revealのプロダクトマネージャーであるケーシー・マクギガンによるウェビナーです。 [cta_banner type=‘embedded analytics v2’]

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