調査は S＆Pグローバル 90%以上の企業が意思決定においてデータがより重要であることに同意していることが明らかになった。別の調査では、 個人の78％ 意思決定のためにデータを分析すると、自社のビジネスの進め方が大きく変わると回答した。 71％ 同じ回答者の 50% は、この取り組みにより、数年以内にビジネスにさらなる収益源と機会が生まれるだろうとさらに同意しました。
このような統計は、今日の競争の激しい環境で成功を目指す企業が、データの価値とそれが意思決定プロセスに与える影響を認識し始めていることを示しています。これは、データ駆動型組織が 19回 利益を上げ続ける可能性が高くなり、 23倍の確率 顧客獲得で競合他社に勝つため。
したがって、データから得た洞察を活用してビジネスを改善したい場合は、この記事に、2024 年にデータ主導の意思決定を進めるために必要なすべての情報が記載されています。
目次
データ駆動型の意思決定とは何ですか?
データに基づく意思決定のメリット
データ駆動型アプローチを実装する方法
まとめ
データ駆動型の意思決定とは何ですか?
データ駆動型の意思決定 (DDDM と略されることが多い) とは、重要なビジネス上の意思決定に影響を与える洞察を活用することを唯一の目的として、履歴データを収集および分析するプロセスを指します。
DDDM は、次に取るべきステップを容易にするために、Web サイトの分析や売上および消費者データを確認するだけではありません。必要なデータを収集して分析し、偏見や直感、勘に左右されない洞察に基づいた決定を実行するための、よく練られたアプローチを開発することが含まれます。ただし、このアプローチを容易にするためには、質の高いツールとスキルに投資する必要があります。
データに基づく意思決定のメリット
データに基づく意思決定のメリットは、いくら強調してもしすぎることはありません。データの力を広範に活用して重要なビジネス上の意思決定を行う企業は、そうでない企業よりも優位に立つことができます。そのメリットのいくつかを見てみましょう。
1. 敏捷性の向上
データが意思決定の指針となると、ビジネスはより機敏になります。ビジネスチャンスを早く特定し、問題を早期に検出し、市場の変化に素早く適応することが容易になります。スターバックスの好例がそれです。 戦略2008年に多くの店舗を閉鎖した後、CEOのハワード・シュルツ氏はデータを活用してより賢明な立地選択を行うことを約束した。
現在、同社はロケーション分析会社と緊密に連携し、地域チームのメンバーと相談して人口統計と交通を分析し、最適なロケーションを選択しています。このデータ主導のアプローチにより、スターバックスはリソースを投入する前にロケーションの成功を予測できます。
2. より情報に基づいた意思決定を行う
これまで、企業は意思決定を直感に頼っていましたが、それでは間違いが起きがちでした。現在、意思決定者はデータ分析を活用して、偏見のないより良い意思決定を行っています。
データ駆動型のビジネス戦略はより成功していることが証明されており、この戦略を採用している企業は 23回 顧客獲得率は6倍、顧客維持率は19倍、収益率はXNUMX倍に向上しました。
電子商取引の巨人 Amazonたとえば、予測分析を使用して顧客の需要を予測し、顧客が何をいつ購入する可能性があるかを把握するのに役立ちます。これらの洞察により、予想される需要を満たすために、配送センターに十分な商品の在庫を確保できます。
3.コスト削減
データに基づく意思決定により、企業はコスト削減と効率化の領域を正確に特定できます。経費、売上、顧客行動データを分析できるため、プロセスを最適化し、不要な支出を削減できます。
コカコーラたとえば、マーケティングや広告に多額の費用を費やしているにもかかわらず、データ分析、画像認識、人工知能を活用して、より効果的に視聴者をターゲットにしています。
同社は、自社製品に関するソーシャル メディアの投稿を分析し、顧客の感情を見極めることで、パーソナライズされた超ターゲット広告を作成しています。その結果、クリックスルー率が 4 倍という大幅な増加を実現しました。
4. 戦略計画の強化
データに基づく意思決定は、現実的な目標の設定、戦略の実現可能性の評価、リソースの効果的な調整に役立つ情報を企業に提供することで、戦略計画を強化します。
例えば、 Walmart 販売データを分析して、今後のホリデー シーズンの在庫レベルを計画します。在庫する商品、保有する在庫量、マーケティングとプロモーションのリソースをどこに投資するかについて十分な情報に基づいた判断を下すために、過去の販売傾向、消費者の嗜好、市場の需要を調べます。
このデータ主導のアプローチにより、年間で最も忙しい時期に業務を最適化し、リスクを最小限に抑え、収益性を最大化することができます。
5.より良い顧客体験
企業はターゲット ユーザーを表すデータを生成し、その好み、行動、ニーズに関する貴重な洞察を提供します。データに基づく意思決定を通じてこのデータを活用することが、ユーザー エクスペリエンスを向上させる鍵となります。
Netflix は、ビッグデータ分析を使用して顧客のエンターテイメント体験を向上させる企業のひとつです。Netflix のアルゴリズムは、コンテンツの好み、検索履歴、視聴パターン、場所など、加入者からの膨大なデータを分析することで、より良い体験につながる個別の推奨事項を提供します。
それに加えて パーソナライズされたアプローチで体験を向上長期的な顧客満足につながり、企業と顧客の間のより強固で有意義な関係を促進します。
データ駆動型アプローチを実装する方法
データに基づく意思決定を実践するには、過去の情報を収集して分析し、過去に成功した方法に基づいて意思決定を行う必要があります。これをどのように行うのか疑問に思っている方のために、データを使用してビジネス上の選択に影響を与える際に従うべき重要な手順を以下に示します。
1. 明確な目標を設定する
データ駆動型の取り組みを始める前に、明確な目標を設定することが重要です。これには、達成したい目標と、データ分析で答えたい具体的な質問を明確に定義することが含まれます。
設定したい目標としては、サプライチェーンの最適化、顧客体験の向上、新しい市場機会の発見などがあります。 目標これにより、データ収集への道が開かれ、調査結果が関連性があり、実行可能であることが保証されます。
2. 関連データを収集する
目的を明確に定義したら、次のステップは関連するデータを見つけて収集することです。ここでは、目的に対する質問に効果的に答えるために必要なさまざまな種類のデータを特定する必要があります。
顧客からのフィードバック、市場調査レポート、ソーシャルメディアプラットフォーム、社内データベースからデータを収集できます。これらのデータソースには、財務データ、市場動向、 顧客行動、または製品のパフォーマンス。
このデータを収集する際は、データが正確で、完全で、信頼できるものであることを確認することが重要です。データ収集には、アンケート、インタビュー、自動データ収集ツールなどの手法を採用する必要があります。
3. データを分析し解釈する
データを収集した後、次のステップは分析と解釈です。この段階では、統計分析、データマイニング、機械学習アルゴリズムなどの適切なデータ分析方法を活用する必要があります。
これらのテクニックを使用すると、パターン、傾向、洞察を発見し、意思決定に役立ちます。データ視覚化ツールは、複雑なデータセットを扱うときに役立ちます。データ視覚化ツールは、データをわかりやすく提示し、解釈しやすくするのに役立ちます。
4.情報に基づいた決定を行う
データ分析から得られる洞察は、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
それぞれの選択肢の利点と欠点、および潜在的なリスクについて検討し、直感や過去の経験だけでなく、データに基づく洞察に基づいて決定を下します。
判断を行う際には、定性的データと定量的データを考慮して、選択が会社の目標と一致していることを確認します。
5. 継続的にテストと最適化を行う
データ駆動型ビジネスの開発プロセスは段階的であり、成功するには継続的な調整が必要です。さまざまなアプローチをテストし、さまざまな結果を監視することは、パフォーマンスを最適化し、必要に応じて変更を加えるために推奨される最後のステップです。
テスト方法の1つは A / Bテストでは、2 つの Web ページまたは要素を比較して最も効果的なバージョンを決定するため、戦略的なビジネス上の意思決定に役立ちます。新しいデータが登場したり、市場のトレンドが変化したりした場合は、アプローチを改良し続けてください。
これにより継続的な改善が実現し、競合他社よりも先に、絶えず変化するビジネス環境に迅速に適応できるようになります。
まとめ
証拠に基づく意思決定は、業務効率や顧客体験の向上からコストの節約まで、あらゆるビジネスにとって価値があります。
DDDM は過去の経験に頼るのではなく、広範な調査から得られた事実データに基づいているため、売上を左右したり、業務、職場の生産性、意思決定の有効性に関する洞察を得たりといった企業の意思決定に影響を与えるのに役立ちます。
データは21世紀のツールであり、それをビジネスの意思決定に取り入れることでのみ、あなたは生き残ることができます。最後に、次の点を忘れないでください。 Cooig.com の記事 電子商取引の世界における重要なトレンドを常に把握します。
