データ活用で売上向上！具体的なデータ活用事例を元に解説

インターネットやスマホが一般に普及し、さまざまな情報が得られるようになったことで、以前と比べ顧客や消費者のニーズは多様化しています。こうした消費者の行動からは、多くのデータを収集することができます。しかし、自社に存在するデータを正しく活用できている企業は、思いのほか少ないかもしれません。この記事では、DX（デジタルトランスフォーメーション）が進む企業において重要となる、データ活用について解説します。

DXで重要となるデータ活用とは？

DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、データやデジタル技術を活用して起業のビジネスモデルや組織変革を行なうことをいいます。

DXと聞くとAIやロボットによる自動化などを想像する人が多いかもしれませんが、データ活用もDXを実現するためのひとつの手段です。

データ活用とは？

データ活用とはその名のとおり、社内外で蓄積されているデータをビジネスの成功のために活用することです。社内外には、多種多様なデータが存在します。

• 顧客データ（年齢、性別、職業など）
• 売上データ
• 資料請求リスト
• 製品データ
• 消費者の購買履歴
• これらのデータはあくまで一例です。企業では部署毎に様々なデータを使用しています。これらの莫大なデータを収集、統合、分析などを行ない、売上の向上や戦略の立案に繋げることを
• データ活用といいます。

データ活用が注目される背景

冒頭で説明したとおり、スマホが普及し、インターネットがより身近になった現代では、顧客や消費者のニーズが多様化しています。

これは顧客や消費者が、いつでも気軽に情報にアクセスできるようになったためです。SNSが普及し、企業だけではなく、個人でも情報発信できるようになったことも一因です。

各企業が多様化したニーズを的確に捉えて売上を伸ばす必要がありますが、経験や勘だけに頼る手法には限界があります。そこで、注目されるようになったのがデータです。

データ活用をすることのメリットとは

データを活用することで、企業にはどのようなメリットがあるのでしょうか。

売上の向上

データ活用をすることで、売上の向上に繋がる可能性があります。

大量のデータを収集、統合、分析することによって過去の振り返りをすることができ、顧客のニーズの変遷などを確認することができます。

過去のデータから未来の予測を行なう予測的分析から、顧客のニーズを正確に捉えることができるようになり、売上向上の期待が持てるようになります。

データドリブンな戦略の立案

データ活用により、長年の経験と勘を頼りとする戦略立案からの脱却を図ることが可能です。

経験や勘だけに頼る方法では、責任者の自己判断で戦略を立案してしまうケースがあります。もちろんこの方法でもよい結果になることはありますが、ニーズが多様化している現代では、経験や勘が時代遅れとなっている場合もあり、失敗に終わることも少なくありません。

データ活用に力を入れることで、数字や行動履歴といった根拠に基づいて意思決定をすることができます。これにより、データに基づく、いわゆるデータドリブンな戦略の立案が可能となるのです。

新たなビジネスへの参入

企業が売上を伸ばしていくためには新しいビジネスに進出していくこともひとつの手段です。新たなビジネスへの参入にもデータが役に立ちます。

複数のデータを収集、統合、分析することで、自社の強みや弱みを正しく理解することが可能です。新たなビジネスへの参入後も、良し悪しを判断するにもデータ活用は有効な手段となります。

社内、時には国などの公的機関が公表しているデータも活用しながら、自社のリソースをどのようにして振り分けていくかを考え、新規ビジネスへの参入を検討してみましょう。

データ活用の具体例

ビジネスので現場では、データをどのように活用しているのでしょうか。具体例を見てみましょう。

小売業でのデータ活用

BtoCの小売業では、顧客データや購買履歴のデータなど、さまざまなデータが取得できます。こうしたデータを参照して、消費者が興味を持ちそうな商品を表示する「レコメンド機能」もデータ活用の一例です。

レコメンド機能は大量のデータから消費者ニーズを捉えて、購買意欲を高める効果があります。さらに、データを深堀することで「パーソナライズ」と呼ばれる消費者個人に最適な情報を届ける手法を活用することも可能です。

顧客データや購買履歴から消費者個人に向けて情報発信することで、受注できる確度が高まり、売上の向上に繋がります。

コールセンターでのデータ活用

見込客に電話でセールスを行なうコールセンターでもデータが活用されています。

従来は見込客のリストを見て、「ここは購買の可能性がありそうだ」と経験や勘でセールス先を決めていました。こうしたアナログな手法をデジタル化し、見込客の今までの購買履歴や地域、職業などのデータを分析・活用することで、より効率的な電話セールスが可能となります。

こちらもいわゆるデータドリブンでの意思決定であり、売上の向上につながる事例といえるでしょう。

生産設備メンテナンスでのデータ活用

工場でもデータ活用が可能です。

工場で使う生産設備は定期的にメンテナンスをする他に、突発的な故障により、修理をするケースがあります。ベテランの作業者であれば、長年の経験から用意する部品が分かりますが、不慣れな作業者の場合、用意する部品を間違い、設備復旧に時間がかかってしまうこともあるでしょう。

このベテラン作業者の経験をデータに落とし込み、共有することで、不慣れな作業者でも修理対応することが可能となり、早期の設備復旧を実現することできます。

採用活動でのデータ活用

人事部が行う採用活動でもデータを活用した例があります。

勤続年数や社内評価など従業員データの収集を行ない、社内の人材の傾向を分析します。その傾向から、自社に合っている社員像を予測し、採用活動に展開することで、効率的な採用活動をすることが可能です。

採用活動にデータを活用することで、入社後すぐに退職してしまうなどのミスマッチを少なくして、無駄なコストを削減することができるでしょう。

あらゆる場面でデータ活用を行ない売上を向上させよう

競争力を高めるために各企業がDXの推進を加速させています。具体例を紹介したとおり、企業活動のあらゆる場面で、データを活用することができます。

今後ますますデジタル化は進み、消費者や顧客のニーズは多様化していくでしょう。時代の流れが速い現代においては、長年の経験や勘が時代遅れになってしまう可能性があります。

自社でデータ活用を積極的に取り入れ、データドリブンな意思決定を行ない、売上の向上や業務効率化につなげていきましょう。

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