DATA is BOSS 収益が上がり続けるデータドリブン経営入門

榊〓淳(著者)

• 販売会社／発売会社: 翔泳社
• 発売年月日: 2024/02/15
• JAN: 9784798180472

商品レビュー

2026/01/26

データで顧客を理解し、施策を検討する具体的な流れを知ることができた。定量調査で得られた示唆が、定性的な経験と異なる時はどちらが正しいかが重要ではない。定量調査の深掘りで新たな発見を得る。

2025/12/11

■経営とは”誰に””何をするか”である
常に最初の問いは「誰に」。相手が決まっていないのに「花束を贈ろう」とは決められない。

■「データ」はほとんど「顧客」
・データは隠れた顧客心理を教えてくれる
ホームページに来訪した、商品を閲覧した、購入した、といった顧客行動データから、どこが良い/悪いを検証することができる
(例)特定ページでの離脱率が高いから、そのページの作りがよくない

・セグメント分けしたデータ分析で、顧客を深く理解できる
(例1)
現場では好調という手応えがあるが、データの結果は芳しくない。更にデータを分析すると「利用目的(レジャー)」は好調だが、「利用目的(出張)」が不調だった。
(例2)
タクシー配車アプリの社長が周囲の経営者から「サービスが使いづらい、特に雨の日の配車が遅い」と指摘されるが、顧客アンケート結果を見ても、雨の日の配車の評価は悪くない。
ヘビーユーザーに絞って評価を確認すると、評価が悪かった。
⇒データ分析結果(定量的な顧客理解)と直感やインタビュー結果(定性的な顧客理解)が異なる場合は、データ分析の深堀りが不十分といえる。

■データドリブン経営とは
ビジネスのあらゆる局面で、データ(定量的な顧客理解)主導で誰に何をするのかを意思決定すること。
人間の感覚(定性的な顧客理解)は無視するのではなく、もしデータ分析結果と異なるようであれば、上述のとおりデータ分析が不十分な可能性があるため、さらに深堀りする。
そのようにして「データ」と「人間の感覚」を融合させる。これは「データ」が「AI」になっても同じことである。
(AIには「普通に考えればわかるよね」ということは通じないので、人間の感覚やリアルな顧客接点の経験は継続して必要)

■データドリブンは1人の人間のオーナーシップの元、行われるべき
以下を1人がすべて行うか、①～③は分業するが、1人のリーダーが全体を統括するべき。
データ分析課題を解くだけで、施策として実行しなければ、ビジネス上意味がないため(これはデータドリブンで有名な大阪ガスでも言われていました。)
①データでビジネスを変える課題を「見つける」
②データ分析課題を「解く」
③データ分析結果を「役立てる」

これに加えて、中立性(データを都合よく見ないように)等の観点から一休では社長1人でデータ分析している。

2025/12/05

データ経営の教科書。ここまでやり切る業種・業態は限られるが、目指すべき灯台として道筋を照らしてくれる