企業データの活用でビジネスを加速させる方法とは?

公開日:2024年1月5日

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企業データの活用でビジネスを加速させる方法とは?

企業データの活用がビジネス飛躍のブースターになることは、数々の成功事例が証明しています。商品を変えず、データ駆動型の経営に切り替えることで売上を2倍に倍増させた企業もありました。ただしデータの活かし方を間違えると、空回りして大失敗するケースも・・・。

今回はビジネスを加速させるために企業データをどのように活用すれば良いのか、またデータ駆動型経営のメリットや活用事例についてお話したいと思います。

◆企業データの活用方法とその重要性

・企業データとは何か?

企業データとは、ビジネス戦略で使われる情報を指します。業種や本社の所在地といった基本情報はほんの一部で、主要取引先、業績など社内外のあらゆる情報が企業データに該当します。

蓄積したデータを軸にするデータ駆動型経営では、決断やアクションのタイミングで特定人物の勘や経験に頼ることはありません。

売上やマーケティングなど企業活動から得られるデータを幅広く収集、分析した上で経営戦略や需要予測を立てる際の判断基準にします。

先手必勝のビジネスを実践するため、企業データは欠かせない情報資産です。

・データ駆動型経営のメリット

データ駆動型経営のメリットは<効率性・スピード感・正確性>で、多様化・複雑化した消費者のニーズにも柔軟に対応可能です。

昨年の事例など生きたデータを分析することで需要を正確に予測し、きわめて効率的な事業を展開できます。直感やセンス頼みの経営方法の危うさは、倒産した数々の老舗企業の事例が伝えています。

企業の利益を減らす無駄を省き、意思決定や仮説検証サイクルのスピードが速くなれば自ずと生産性も上がります。飛躍的な事業成長を目指すなら、スピード感こそ最大のメリットになるはずです。

しかも経験や勘を介入させる余地がないため、時間を大幅に短縮しつつ客観性に裏打ちされた高精度な決断が可能になります。

勘や経験に依存するやり方はギャンブル性が高く、データ駆動型経営のように正確に的を絞ることはできません。

・企業データの正確な管理と収集の方法

企業データを集める時は質と量の両方に気を配る必要があります。情報量が少ないのは論外ですが、ただ漠然と集めるだけではムダな情報も混ざってしまいます。

正確ではない情報や古い情報が多いデータベースは、誤請求や誤配達などマイナス事象を次々にもたらします。何より、ムダなデータを集めるプロセスこそ効率性の真逆です。

意思決定につながらない情報は必要ありません。収集が目的にならないよう、データの活用目的を最初にはっきりさせます。

また、情報は生ものです。データのクオリティを維持・向上させるために、しっかりメンテナンスしましょう。

管理の仕事を片手間で行うのは難しいため、役割に応じてデータスチュワードやデータアナリストなど各分野のエキスパートを配置します。

人材不足の場合は企業データベースの作成・管理をお願いできる専門サービスに一任するのも、有効な方法です。

・ビッグデータと企業戦略の連携

データ駆動型経営を進める上で、ビッグデータと企業戦略が連携していない状況は問題です。

個人やプロジェクト単位でデータ駆動型経営に取り組むケースが目立ちますが、本来のあり方は部署も横断し組織全体で推進するやり方になります。

部署によって持っている数値があまりにも違うと会社全体の意思決定の際、ズレが生じかねません。データ駆動型経営を軌道に乗せるためにも、会社が一丸となって取り組む必要があります。

部署・部門レベルの活用に留まらないようビッグデータと企業戦略を連携させ、トップダウンとボトムアップの両輪が不可欠です。

データこそ価値ある資産と捉えて全社で共有するマインドが醸成していない状況なら、人材教育から着手しなければなりません。

・データ保護とプライバシーの重要性

データ駆動型経営では、データやプライバシーの保護も大事な課題の1つになります。ビッグデータと企業戦略を連携させ、データをフル活用する経営手法は比較的最近導入されました。

海外ではいち早くスタンダードになっていますが、データ駆動型経営の先進国でもデータやプライバシーの問題でトラブルになるケースが少なくありません。

専用の役職も登場していますが、責任をどう負うのか明確な定義がないのが実情です。

データを安全に保護しプライバシーを守るためにも、専門知識を持つ人材の獲得や研修、リスキリングなど企業全体のリテラシーを高める施策が欠かせません。

データ活用と並行し、データリテラシー向上のための育成も必須の対策です。

◆具体的なデータ活用手法とツール

・CRM・ERP・BIツールなどの活用方法

データ活用のためのツールはそれぞれ役割が異なります。使う目的を明確にした上で必要なものを導入することが大切です。

CRM:成約後の顧客管理を行うために導入される効率化ツールで、住所氏名やクレーム履歴など顧客の情報を共有可能。購買履歴から購入単価やポイント使用率を分析できるマーケティング用製品も。

ERP:企業全体の資源を一元管理するためのツール。企業経営の基本となる資源要素<ヒト・モノ・カネ・情報>を有効活用するために導入されます。

BI:企業の各部署の蓄積データを1つにまとめるためのツール。経営戦略のための意思決定をスムーズにするため、収集したデータの集計・分析を行い、すぐに活用しやすいようビジュアル化します。

・AIや機械学習を用いたデータ解析

機械学習などAIを使ってデータを解析し、予測や開発のプロセスを自動化する活用方法です。マーケティングや医療分野など分野によって求められるAI能力が異なるため、最適な機械学習を選択することがポイントになります。

・データベースの最適化と運用方法

データ駆動型経営では体系的に情報を集めたデータベースを活用することになりますが、きちんと運用できずにいるケースも目立ちます。

全社共通の情報基盤を作っても、組織にとって価値がある情報は変わります。常に最適な状態で使えるよう管理しましょう。

・データの可視化とダッシュボード活用方法

ビジネスツールのダッシュボードは1つの画面にデータをまとめる機能があり、売上推移や商圏分布といった情報を集約できます。データを可視化することで理解を深め、マーケティングの精度を高められます。

・ビッグデータの取り扱いと分析手法

ビッグデータは巨大なデータ郡のことで、高レベルの3つのV「Volume(量)・Variety(多様性)・Velocity(速度あるいは頻度)」が備わっていることが特徴です。

3つのVにVeracity(正確性)とValue(価値)を追加した5つのVが揃っているものこそビッグデータ、と言われることもあります。

クロス集計やクラスター分析、アソシエーション分析など色々な分析方法がありますが、エクセルの他にもBIツールやデータマイニングツールが役立ちます。

・顧客データのセグメンテーションと活用

顧客データのセグメンテーションはマーケティングの基本的な手法の1つです。データを基に顧客を特定の傾向や特性で分類し、複数のグループに振り分けます。

顧客を分析して細分化することで、狙ったターゲット層向けに商品を開発したりピンポイントで営業を仕掛けたり・・・といった活用の仕方ができます。

◆データ活用により業績向上した3つの事例

・売上向上を実現したデータ活用の例

営業のやり方をデータ活用の軸に切り替え、売上向上に成功した事例も報告されています。

この企業ではこれまでアタックリストを作成する時、各営業パーソンが自分の経験に基づき、手作業でアタック先を追加していました。

データ駆動型経営を導入してからは会社戦略に沿う形でチームの方針を決め、アタック先も自動で抽出する仕組みを取り入れています。

専用のサービスを利用することで格付や営業所があるエリア、業種で手早く絞り込み、あらかじめ与信に問題がある企業も排除可能になりました。

営業の効率性が大幅に上がり契約後のトラブルが激減する効果もあったそうです。

・コスト削減に貢献したデータ分析

整備されていなかった企業データを整えるだけで、コスト削減に成功したケースもあります。

企業データに古い情報や重複情報が混在されている状態では、DM発送・郵便物の不達率が高く余計なコストがかかっていました。

データ連携によって状況が改善された後は、不達による再送費用、工数削減につながり、コストと手間の両面においてムダのないやり方を確立しています。

・顧客満足度向上のためのデータ活用事例

データを活用し、顧客満足度向上に成功した企業もあります。問い合わせフォームや自社サービスに企業データベースをAPI連携することで、データベースから候補企業を一覧で表示することが可能になりました。

ユーザーは自社の情報を入力する手間が省略できるため、UXの改善によって顧客満足度が向上する結果になりました。

◆リスクモンスターの企業データベースサービスの活用法

リスクモンスター株式会社の企業データベースサービスは、上場企業や関連企業で約40%という導入実績があります。

・500万超の独自企業データベースの3つのポイント

多くの企業から支持されるポイントの1つは国内トップクラスのボリュームです。500万社を超える情報は、倒産実績に裏付けされた指標など独自の指標で収集されています。

分析も毎日行い、結果を即座にデータベースへ反映しているため、情報の鮮度・精度が下がることはありません。2つ目のポイントは、与信管理の専任担当者を配置せずに済むことです。

会員制を採用し、自社にジャストフィットするサポートを受けられます。データベース作成や調査を一任できるため、膨大な時間と手間を費やさずに済みます。

サービスを活用することで、データ駆動型経営の初心者でも最初からスムーズに進めることが可能です。3つ目のポイントはAPI連携に優れている点になります。

自社システムやWebサイトにAPI連携をつなげることで社内外のユーザビリティを改善し、より快適な状態で利用可能です。

・外部SaaSサービスや各種サービスの連携に強い

連携性もリスクモンスターを利用するメリットの1つです。名刺管理ツールや業務自動化ツールなど外部のSaaSサービスと連携しているため、情報共有と業務フローの効率化をさらに促進できます。

反社チェックなどオプションも充実しているので、より踏み込んだ調査も可能です。

今後は益々データに基づく経営判断が求められます。リスクモンスターの企業データベースサービスを利用し、データ駆動型経営に必要な環境を早めに整備しておきましょう。

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