データドリブンとは

データドリブン（Data Driven）とは、ビジネスや意思決定が具体的なデータ（売上データ、マーケティングデータ、webサイトでの顧客の行動分析データなど）に基づいて行われる判断やアクション、アプローチを指します。従来のような「勘」や「経験」だけに頼るのではなく、収集されたデータを分析し、その結果に基づいて決定を下すことを重視します。

データドリブンが注目されるようになった理由としては以下のようなものが考えられます。
・ビッグデータやデジタル技術によるマーケティング手法の発展
・インターネットやSNSの利用による顧客行動の変化と複雑化

この両者は密接に関連しており、総括するといずれもIT技術の発展による影響が大きいといえるでしょう。顧客も企業も価値観が多様化し、欲しいサービスや製品について自分で情報を集め評価するのが現在は主流になっています。そのため従来の営業活動のような、営業担当者個人の「経験」「勘」に頼った「アポなし訪問（＝脚で稼ぐ）」「電話をやみくもにかける」などの手法は受け入れられにくくなっています。

顧客が何を求め、どのように行動しているか、見込み顧客から優良顧客に育成するにはどうアプローチすべきかをデータを活用して導き出すことが、データドリブンの中心となる手法と考えられます。

データドリブンの主なメリットは以下のとおりです。

客観的な意思決定が可能になる

データドリブンによるアプローチは、客観的なデータに基づく意思決定を可能にします。これにより、偏見や誤解、思い込みによる誤った方針決定を避けることができます。

業務効率化がかなう（パフォーマンスの向上）

データを適切に分析し活用することで、ビジネスプロセスの効率化や、マーケティング戦略の最適化などが可能になり、業務のパフォーマンス向上が期待できます。

リスクの低減

データに基づく意思決定は、予測やリスク評価をより正確に行うことができ、リスクを低減することが可能です。

一方で、データドリブンには課題もあります。大量のデータを収集・分析するためには、適切なデータ管理や分析スキルが必要となります。また、データのプライバシーやセキュリティに関する法規制も考慮する必要があります。

さらに、データの解釈や利用に対する注意が必要です。データは客観的な情報を提供しますが、その解釈は主観的になってしまうおそれもあります。また、データの有無だけで決定を下すのではなく、データが存在しない場合やデータが曖昧な場合の意思決定の方法も考慮する必要があります。

これらの課題を理解し適切に対応することで、データドリブンは企業の競争力を大幅に向上させることができるでしょう。