DATA is BOSS 収益が上がり続けるデータドリブン経営入門 の商品レビュー

榊〓淳(著者)

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

2025/07/27

データドリブンが特別な職能を持つ者だけが携わる特別な業務、職域だと思いこんでいたがビジネスの話だという点が目から鱗だった。
コンサル出身だけあって抜けなく漏れない理路整然としたストーリーを持たせた章立てで理解のしやすく自分のビジネスにも役立てたいという気持ちを起こさせる良書です。

2025/06/05

普通に泥臭くやりまくってて好感度たかい
社長だからか、平易な言葉でわかりやすく伝えるキーメッセージ、のようなものがうまい
毎週日曜に自分で分析してレポート書いてるって、その賜物か

2024/09/24

この本で言いたいこと。
最も価値のある顧客セグメントを割り出し、そのターゲット顧客に焦点を当てた施策を行うべき。
大抵の企業は顧客の細分化が不十分

良い戦略とは「誰に何をするか」が明確。

誰に：自社のサービスを最も喜んでくれそうなターゲット顧客を見極める

何をするか：ターゲット顧客が喜んでくれそうな商品やサービスを提供すること

商品セグメント別のデータが重視されているケースが多いが、本当に大事なのは顧客セグメント別。

LTVを正しく活用できていないケースが多い。

キャンペーン全体が黒字だとしても、その中にはLTVが黒字の顧客と赤字の顧客がいることがある。

顧客を平均で見るのではなく、どういった新規顧客が
LTVが高いのか（初回の購入単価が高い新規顧客はその後のリピート利用金額も高い傾向がある）、顧客グループ単位で分けてLTVを算出すべき

2024/05/30

・一休の実例をベースにどのようにデータが利活用されているか分かりやすく書かれている
・ただし実際にやるとなると難しい。まずどのようにデータを収集するか、どういう切り口でデータを分析するか、そこからどういう示唆を見出すか
・やったことを説明されるとすごく簡単に見えるが、実際にやるとなると樹海から正しい登頂ルートを探し出すような作業
・なので、どこにあたりをつけるかを定性的なユーザー理解からやっているイメージ

2024/05/11

著者の榊さんは理系的な思想を持ち、ビジネスの本質をシンプルに論理的に考えている経営者です。ここで言うビジネスの本質とは、顧客行動データ、データに基づく顧客理解、そして「誰に何をするか」という事業戦略が有機的に連携すること。それによって持続的な事業成長という成果を得ること、だと本書で述べております。また、データドリブン経営に舵を切るといったご自身の信念に基づいて、細部まで徹底的に行動する人だという印象を本を読んでいて受けました。

本書を通じて一貫して主張しているのは、データは顧客そのものであり、データを客観的に観察することで顧客理解が進み、顧客（誰に）に対して施策（何をするのか）という打ち手が自然と見えてくる、と仰ります。

AmazonやNetflixなどの米国のIT企業では顧客行動データの利活用が進み、製品やサービスの付加価値を向上させて売上や利益を順調に伸ばしている一方、日本企業はデータ活用が進んでおらず成長ができずに苦しんでいます。著者の榊さんご自身のビジネスパーソン経験に基づいて、日本型データドリブンが機能していない理由と実践する上で足りないものを指摘しています。
こういった日本企業が抱える課題を提起した上で、データドリブン経営の本質が何か？と言う問いに対して、著者なりの考えが述べられています。また著者自身が経営を取り仕切る「一休」と言う会社でのデータ施策事例を通じて解決策の一端をこの本で紹介しています。

本書の対象読者は、マーケターや事業部などビジネスサイドの方々です。この本のゴールは、こういったビジネスサイドの方が社内外のデータサイドの方々と一緒に協業できることを目指しています。そういった立場にいて高い成果を出したいビジネスパーソンには、ぜひこの本を読んでほしいと思います。

2024/04/04

データドリブン経営がどういったものでなぜ重要なのかが良くわかる本。データドリブンとは顧客を理解する事という最も重要な観点から始まり、具体的な一休でのデータ活用事例も見れてとても興味深い内容だった。