【データドリブンの組織の作り方】データとは酸素だ／ターゲット設定が大事／社長自ら毎週データ分析をレポート／経営は「誰に何をするか」が全て【一休・榊淳社長】

Summary

このビデオでは、データ駆動型経営の重要性とその実装方法について深掘りしています。講演者はデータを「酸素」に例え、組織全体で共有し活用すべきものと強調しています。また、データに基づく意思決定がいかに組織文化を形成し、ビジネスの成長に不可欠であるかを説明しています。顧客行動の理解を深め、それに基づいて戦略を練ることの重要性も語られ、AIやデータ分析の進化がこれらのプロセスをどのように変えていくかについても触れられています。

Takeaways

• 😀 データは組織にとって酸素のような存在であり、共有し、活用すべきものである。
• 📊 データドリブン経営とは、データに基づいて意思決定を行うことであり、組織全体でデータを重視する文化を作ることが重要である。
• 🔍 データ分析は、事業や製品の改善点を見つけ出し、顧客理解を深めるために不可欠である。
• 📈 データから学ぶことで、顧客が何を好むか、どのような行動をとるかを理解し、より効果的なビジネス戦略を立てることができる。
• 🤖 AIやデータ科学の進化は、データドリブン経営をさらに強化し、組織の意思決定を支援する。
• 📝 レポート作成や分析は、組織内で定期的に行うことで、全員が最新の情報に基づいて行動できるようになる。
• 🎯 ターゲット顧客の理解を深めることは、マーケティング戦略や製品開発において極めて重要である。
• 💼 データドリブン経営を実践することで、組織はより迅速かつ効果的に市場や顧客の変化に対応できるようになる。
• 🌐 データを活用することで、顧客体験を向上させ、顧客満足度を高めることができる。
• 📉 データ分析の結果は、ビジネス上の意思決定のみならず、組織文化や働き方の改善にも寄与する。

Q & A

データドリブン経営の核心は何か?

データを参考に意思決定するのではなく、データそのものを意思決定の基準とすること。つまりデータがボスとなる。

データドリブン組織づくりの鍵は?

社員全員がデータを共有し理解する文化やプロセスを構築すること。レポートの共有等がその実現の助けとなる。

ターゲット顧客の選定はどのように?

自社サービスの成長率が高いセグメントをターゲットとし、その背景要因を分析する。愛されていることを確認することが大切。

属性より行動データを重視すべき理由は?

属性は自己申告に頼ることが多く、行動データの方が客観性が高い。実際の購買データ等を見ることでターゲティング精度が上がる。

ターゲットは変更すべきか?

市場構造等の外部要因で顧客行動が変化するため、それに合わせて柔軟にターゲティングを修正していくことが必要。

データ解析が正しいかの判断基準は?

顧客理解とデータ分析結果が食い違う場合、原因を究明し両者の整合性をとる。データ切り方次第でまずい結果も出る。

データにどこまで依存すべきか?

定性データと定量データのバランスが大切。データに頼りすぎるのも沼にハマるのもよくない。目的を定め切り方を考えることが肝心。

AIがデータドリブン経営に与える影響は?

AIが機械的作業を代替するため、人はデータとAIをうまく組み合わせ最適化していく役割に特化していくことになる。

データドリブン化で会社はどれほど効率化できるか?

レポート作成等の事務作業が激減し、会議内容もアクション主体に。データ共有で組織の意思決定スピードが上がる。

データドリブン化に向けてまず何をすべきか?

自社サービスの本質を理解し、それに合わせた顧客行動データを明確化することが第一歩。