データを活用した経営は進化している
日本企業が大きく抱えている経営課題はさまざまなものがあります。
少子高齢化や人口減に伴う日本経済の縮小化を受けての海外展開、それに付随する社内のグローバル化は重要な課題の一つです。
それと同様に企業にとって重要な課題は、ネット化やデジタル化に伴って爆発的に急増したデータを活用した経営スタイルをいかに確立するか、ということです。
巷ではよくビッグデータと騒がれています。
実は10年前にはデータマイニングという名前で、データ分析を活用しながら企業経営をしていきましょう、というものは存在していました。
しかしながら、この10年でデータを取り巻く環境は大きく変遷してきました。
上記でも触れましたが、まずはデータ量そのものが増えました。2000年前に比べて、その増加のスピードも総量も比較にならないほどです。
理由としては、クラウド上のサーバが普及し、自社内で高額なサーバを抱えながらデータを蓄積しなくてはならないというボトルネックが解消されたからです。
多くの企業がデータを丸ごと保存しようとしています。
また、分析すべきデータの種類も大幅に増加しました。
以前は、顧客の取引状況のデータ、POSデータなどの限られた自社データと、経済マクロ情報などを組み合わせ、知見を得ましょうというものでした。
しかし今は、ソーシャルメディアへの自社ブランドに関する投稿、スマートフォンの位置情報、複数のデバイスにまたがった行動の分析など、圧倒的に情報が多角化しました。
そして、その分析の深さも増しました。
知見を得ましょうというものだけでなく、経営戦略、マーケティング戦術、ソリューションを生むレベルまでデータ分析を持っていく必要性が高まっています。
分析手法においても多少の変化が生まれています。以前は、セグメントを特徴別に分けて、それぞれのカテゴリーで分析して特徴を把握していくというものが一般的でした。
しかし今は、そういう一般的知識にデータごとの個別の情報を組み合わせ、マイクロマーケテイングであったり、One to Oneマーケティングに活用しようという動きが活発化しています。
例えば、通販サイトのお薦め機能は、この10年間で大きく進歩しています。
これは、ある商品を買った人は一緒に別のこの商品も買っているというデータを大量に分析して傾向を応用にしているものです。
同じものを買うグループの一般的な傾向というところまでの把握は多くの企業でしているでしょうが、これからは、それに趣味や購買の傾向などの個人情報も取り組む必要があります。
このようなデータをより広く、深く分析して業績拡大につなげていくスタイルは、これからますます一般的になるでしょう。
デジタル領域で経営をしている企業は、データ分析体制を整えるための投資を惜しんではなりません。
