多くの企業の取り組みは、Level.1にあたる顧客の行動・状態に応じたパーソナルなレコメンデーションを行えているステージではないかと考えています。
その上のLevel.2では、自社に蓄積を続けるデータから、商品利用を維持・促進する動機付けとなる付加価値サービスを提供できている状態を指します（例：ロイヤリティプログラムやコミュニティ、お困りごとを迅速に解決する仕組みなど）。
Level.3では、データ活用が「事業そのもの」になっている状態です。自社内外のデータを積極的に取り込み、さらに外部ステークホルダーとの連携をし、データ活用が収益に直結しています。言い換えれば、顧客がそのサービスを購入し、体験を享受するために、必然的かつ能動的にデータを提供する状況になっているのです。例としては、保険会社の「健康データに基づく、健康管理と医療保障が連動した保険商品」や航空会社の「あらゆる移動に係るデータに基づくマイレージ付与とさまざまな商品・サービスとの連動」などが挙げられます。
「データ駆動型ビジネス」の状態といえるのは、このLevel.2もしくはLevel.3領域を実現させ、結果として多くの顧客がそのビジネスを歓迎し、利用している状態なのではないかと考えます。
「データ駆動型ビジネス」への変革ポイントと初手として取り組むべきこと
こうした「データ駆動型ビジネス」への変革を具現化するため、つまり、前述のLeverl.1からLevel.2やLevel.3に向かっていくために押さえておくべき大切なポイントを以下に整理しました。
大きく4つにカテゴライズし、基本的な戦略の策定や、環境を整えるシステム設計・構築、正しくデータを活用する「ルールづくり」や「人・組織づくり」にも着目する必要があります。
【ビジネス戦略】顧客価値の高度化・事業成長に貢献するビジネス戦略の策定
1. ビジネス上重要な顧客を発見し、理解を深める。
関連データに基づき事業成長に重要な顧客の発見とその特性の理解、および顧客になってほしい理想的な状態を定義。
2. プロダクト基点から持続的なサービス型体験を加える等、これからのあるべき方針を策定する。
顧客理解に基づく、ペイン・ゲイン導出と、モノ売りのみならず、コト体験を付加したサービサー視点をもつ。あるいは単発販売の繰り返しからリカーリングモデルへの転換など。
【データ活用ルール】分散から統合管理に伴うルールづくりや、新サービスに関連するリスクの低減
3．販売チャネルなど各所分散するデータを取り込み、自らの組織がデータオーナーに。
自社内外の店舗や各地に散在するデータを本社・メーカーたるセントリックな組織が推進するエコシステムを具体化する。
4. データポリシーも個別事業に閉じたものではなく、全社的な視座でよりセキュアに整理する。
データは企業のものでなく、顧客のものという発想で、管理ポリシーや全社的なルールを制定する。
【業務設計・人材】横断的活動を可能にする組織・人材創りや、ステークホルダー集合体の構築
5. データオーナー組織に必要な機能や内外とのリレーションづくり。成長するための業務設計や組織文化づくり。
スキルセットの定義、内外の人のアサインや体制、効率的なワーキングを可能にするプロセス・運用ルールを整備する。
【システム】データサイロ化を防ぎ、マーケティングのための内外のデータ統合とツール最適化
6. 単に統合すれば良いのではない、意味のあるID活用方針の策定。
顧客体験に必要な領域は統合し、そうでなければ無理して統合しない姿勢をもつ。意味のある統合やツールの選定。
7. データ駆動型ビジネスデザインを支える、ITデザインの策定。
上記ID活用方針に基づく、コミュニケーションやサービス開発に資するITグランドデザインを設計。
さらに、この4つのカテゴリーでそれぞれ初手として取り組むべきことを例としてブレークダウンし、図表2にまとめました。
「データ駆動型ビジネス」への変革を進めるには、今回、紹介したように「データ駆動型ビジネス」の視点の整理から、自社が今、どの段階にいるのかを把握し、変革への取り組みに対し自社に必要なポイントは何かをチェックし、取り組み例を参考にアクションへの最初の一歩を進めていくことが重要です。
その際、過剰にシステムやツールありきの取り組みに陥ったり、本来の目的を見失わないためにも、全体を統べる「ビジネス戦略」において、「顧客基点に立った顧客理解を深耕し、顧客が欲する理想的な状態を定義できているのか」というポイントを最初に確認することをお勧めします。
最後に・・・データは誰のものか？
データは、言うまでもなく、当の本人である顧客のものです。データが生み出す価値は顧客に還元されないといけません。
顧客が欲する状態、うれしく感じる瞬間は何かを捉え、企業はそれを実現することが求められます。
このような顧客視点に立ったデータ活用をし、事業成長につながるデータ戦略の実現を、ぜひ目指していただければと思います。今回ご紹介した内容が、事業推進にあたって現状の整理や、今後のビジネスへのよき議論のきっかけになれば幸いです。
●次回、「データ駆動型ビジネス」をカタチにしていく初手が必要な理由と進め方はこちら！
