データドリブンな意思決定：成功への道標

確実なことは、データドリブンな意思決定は価値を提供し、機会を特定し、判断の誤りを排除するということです。

この記事は、あなたの組織にデータドリブンな意思決定文化を構築し、それを活性化し、変革し、自信を持って先へ進むのに役立つように作られています。

早速見ていきましょう。

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データドリブンな意思決定（DDDM）とは何か

データドリブンな意思決定（DDDM）とは、ビジネス、目標、イニシアチブに関する判断を下すときに、データを主要な情報源および戦略として使用することです。この方法により、組織はデータの完全な価値を実現でき、毎日データを活用してより良い判断を下すことができます。

DDDMは、次の戦略的機会を特定するための適切な分析技術を選択するだけでは実現できません。

あなたの組織は、データドリブンな意思決定を規範にする必要があります。批判的思考と好奇心を奨励する文化を創造することです。人々は、セキュリティとガバナンスのバランスを取りながら、どこからでも必要なデータにアクセスでき、コンテキスト内でそれを理解することができる必要があります。

データドリブンな意思決定を採用する場合、戦略的なビジネス判断を促進するいくつかのアプローチがあります。そのいくつかは以下の通りです。

• DDDMを支援するビジネスインテリジェンスツールを選択することで、データをいつでも利用できるようにします
• データポイント、メトリクス、事実を使用してビジネス上の選択肢を情報提供します
• 組織全体のすべての人がデータにアクセスできるようにして、同じ戦略に参加できるようにします
• 過去の情報をまとめて、過去に機能した内容に基づいて判断を下します
• データを巧みに使用してデータ可視化を実施し、人々が常にそれを秒単位で理解および分析でき、すべての関連者と共有します

これらすべてなどが、データドリブンな意思決定戦略を作成して、直感を排除し事実に焦点を当てます。そして、事実は決して嘘をつかないことを考えると、それらに基づいて将来の手順を進めることを選択した各企業は、可能な限り最も安定した足がかりを選択したと言えます。

今日、データと分析は競争の基盤を変え、あらゆる組織のコア業務を改善しながら、まったく新しいビジネスモデルを生み出しています。ますますデータ分析の役割は、もはやスタンドアロンの分野ではなく、デジタル戦略または変革の触媒となっています。

データドリブンな意思決定が重要である理由

今日、収集される情報の量は、かつてないほど多く、より簡単に管理できます。それを活用することは論理的に見えますが、多くの理由があります。では、なぜDDDMがそんなに重要なのでしょうか。主な理由を見てみましょう。

分析は強力です

企業は現在、分析が彼らが大きな飛躍を遂げるのに役立つ秘密兵器であることを認識しています。新しいセルフサービスツール、データソースのより簡単な統合、リアルタイムレポート、インタラクティブなデータ可視化—これらすべてなどが、データドリブンな意思決定のための新しい視点を作成します。

洞察に基づく行動

DDDMは本質的により正確な予測を伴う判断を下すことであるため、あなたのチームは彼らが正しい道を進んでいることを確認し、企業の最善の利益のために努力を向けることができます。このアプローチにより、洞察をより速く実行でき、企業はより適応しやすくなります。

変革的な影響

分析により、意思決定プロセスは組織に変革的な影響を及ぼし、より賢い戦略と信頼性をもたらします。データに依存して正しい方向を照らし、直感を主導要因として削除することが、データドリブンな意思決定の全てです。

データドリブンな意思決定の過程で、企業全体で多くのアプローチが使用されています。以下が含まれますが、これに限定されません。

• 測定可能な目標またはKPIに基づいてデータを収集します
• パターンを分析し、価値のある関連する結論を抽出します
• 洞察から事実を収集し、企業全体のすべての部門とそれらの機能に関係なくすべてのチーム全体で戦略に基づいています
• 意思決定プロセスの中心的なアドバイザーとしてデータを使用します

データを戦略として選択し、先へ進む方法を選択する際の基本的な参照フレームにすることが、データドリブンな意思決定の全てです。

データドリブンな意思決定の利点

データドリブンな意思決定の主な利点の1つは、組織がかなり迅速に賢明な選択を下すのに役立ち、ビジネス上の成果を改善し、お金を節約できることです。

データドリブンな意思決定は実験の余地がないため、潜在的なリスクは無視できるようになります。MITの教授Erik Brynjolfsson による研究では、データドリブンな意思決定を取り入れている企業は、生産量と生産性が5～6%高いことが発見されました。

しかし、このアプローチを取るべきかまだ疑問に思っているのであれば、データドリブンな意思決定プロセスを構築することを選択している企業にとっての利点をもっと見てみましょう。

自信を持った判断

あなたの判断の影響をより良く理解できるようになると、あなたはそれらを下す際により自信が持てるようになります。

プロアクティブなチーム

データドリブンな洞察は、ビジネスチャンスを特定し、カスタマージャーニーの漏れを検出し、深刻な問題に発展する前に製品ロードマップの弱点をプロアクティブに特定するのに役立ちます。

達成された長寿命

市場の変化またはトレンドの定期的な洞察により、組織はより敏捷になり、成功のためにリソースをピボットと最大化できます。

より多くの調整

組織内のすべての人を知らせて、会社の目標と顧客満足度に気づかせてください。すべてデータの透明性とアクセス可能性を通じて。

「なぜ」に答える

DDDMを通じて、組織はカスタマージャーニーについてより深い洞察を得て、ファネルの漏れと成功ポイントを特定して、獲得を促進します。

しかし、これらの利点は起こるだけではありません。それらをロック解除するには、真にデータドリブンな意思決定プロセスを確立する必要があります。

データドリブンな意思決定プロセスを構築するための手順

継続的にDDDMに依存してパフォーマンスを向上させるデータ中心のエコシステムを育成したい場合は、データドリブンな判断を下すための手順に焦点を当て、一貫性を持って従う必要があります。

ステップ1：トップダウンから進む

データドリブンなマインドセットが企業のリーダーシップに受け入れられないのであれば、それが組織の他の部分にはフィルタリングされるのはありそうにありません。これは、データの視点を採用することは、ビジネスの各部分がどのように機能するかに大きな変化をもたらすためです。

データドリブンな意思決定の戦略があなたの会社のすべてのコーナーで採用されていることを確認するには、トップから来る必要があります。経営チームは、議論にデータを関与させ、それを中心にタスクとプロジェクトを構築して、チームをプロセスに関与させる必要があります。

ステップ2：信頼と透明性を構築する

信頼はデータドリブンな意思決定における別の重要な原則です。企業のすべての部分は、労働者から管理者を通じて経営者まで、データが正確であり、それにアクセスできることを信頼する必要があります。

これは、単一の情報源によって促進されます。誰もが信頼する情報源で、同僚が「彼が言った、彼女が言った」という罠を回避し、データを探すのに費やす時間を減らします。それをすべて一箇所に保つ。

ステップ3：コミットメントが鍵です

データドリブンな意思決定を構築することは、セット・イット・アンド・フォーゲット・イット・プロセスではありません。組織内のすべての人からの長期的なコミットメントによって異なります。このコミットメントを長期的に確保するために、企業は以下を確保する必要があります。

• 分析が重要なビジネスの取り組みに結び付いていることを確認します
• チームのパフォーマンスを測定するために、チームの目標が常に存在することを確認します
• データを常に存在させるツールに投資します
• 常に重要なメトリクスを見る

ステップ4：成功を測定するための正しいKPIを選択します

間違ったKPIを測定すると、必要な答えが得られることはありません。

ステップ5：データがすべての判断に関与することを期待します

本当の目標は、そのデータを実行可能な洞察に変えることであり、達成する必要があるものを確認するのに役立つ質問をいくつか示します。

• 現在持っているツール、または取得する必要があるツールは何ですか？
• データはすぐに利用可能ですか？REST API、Odata、直接接続？
• 私のチームはデータ可視化を理解していますか？
• 私のチームはデータ可視化を使用していますか？
• 効果的なデータストーリーテリングはできますか？

データの真に意味のある採用と使用を実現するために、あらゆる場面で組織内でデータドリブンな意思決定プロセスを促進する方法を見つけてください。

データドリブンな意思決定の例

毎日、私たちの製品やサービスのために下す判断は無限にあります。これらの判断が実行に入る前に、それらがデータドリブンであることを確認する方法は？

DDDMの3つの例をここに示します。

マーケティング資金をシフトするためにデータを使用します

予算の選択が、ターゲットキーワードの検索ボリューム、その地域から来ている製品またはサービスの履歴的なリード、リードから新しいシートへの変換率などに基づいていることを確認してください。直感やある会話の外で予算をシフトしないでください。

製品エクスペリエンスを向上させるためにデータを使用します

製品またはアプリのデータを見て、人々が最も立ち往生している場所、または特定の機能さえ使用していない場所を確認して、それに応じて反応し、それらのエクスペリエンスを改善できます。

ウェブサイトの変更を行うためにデータを使用します

まあ、あなたがそれが良い考えだと思うからといって、ただ変更を加えないでください。A/Bテストを実行してデータを確認してください。これにより、ユーザーに異なるエクスペリエンスを提供し、どのバージョンと実験が最も効果的にパフォーマンスを発揮するかを確認して、それに基づいて判断を下すことができます。

Slingshotがデータドリブンな意思決定を可能にする方法

ここまでで話したすべてをシームレスに一緒にもたらす魔法の杖があるかどうかを疑問に思っている場合は、答えは次のとおりです：いいえ。

しかし、魔法のアプリケーションがあります。

Slingshotは、会社が必要とするデータドリブン戦略の種類に加えて、チームコラボレーションを備えた統一ツールとして機能する唯一のデジタルワークプレイスです。プロジェクト、リスク最小化、すべてのプロジェクトおよび/または進捗情報を一目で把握できるようにするために必要なすべてのメカニズムを組み合わせることにより、アプリは単に物事をより良く、より効果的に、混乱なく行います。

以下は、Slingshotが組織内のデータドリブン戦略の考え方にどのように統合されるかについての簡単な概要です。

• 常に統合されているわけではない複数のアプリケーションの使用の必要性を排除します
• チームメンバー間の非同期化の危険性を減らします
• プロジェクトの進捗、目標、段階、および分析を開発の各ポイントで一目で提示します
• すべてのデジタル資産を1つのアプリケーションで統合し、チームメンバーおよび外部のコラボレーターと共有できるようにします
• Office 365およびGoogle Suiteと連携し、AIが注入されているため、データを次のレベルに引き上げ、チームが数秒で洞察から行動へと進むのに役立ちます

Slingshotは同時に、ダッシュボードと分析を提供するビジネスインテリジェンスツール、簡単なコラボレーションのためのチャットプラットフォーム、プロジェクト管理ソフトウェア、およびチームの計画ツールで、所有権、タスク分割、および進捗の追跡に役立ちます。/または問題。

データを意味のある方法で接続することがアクションにつながったことはこれまでありません。これが、最終的に、データドリブンな意思決定の全てです。事実を最前線に置き、分析、創造性、成功への欲求で、インテリジェントな方法です。