今日、ビジネスにおいてビッグデータの必要性が頻繁に叫ばれる中、データアクティベーションの重要性が高まっています。しかし、データアクティベーションとは日本ではまだ一般的な概念ではなく知名度は低いです。本記事では、データアクティベーションの概要と、ビジネスにもたらすインパクトと具体的な実践方法について解説します。この記事を通じて、ビジネスに新たな価値を生み出すための一歩を踏み出す助けとなれましたら幸いです。
データアクティベーションとは
データアクティベーションとは、データの真価を引き出し、ビジネスに大きな影響を与えるためのプロセスのことを指します。データアクティベーションを用いれば、全方位から顧客のニーズを把握することで、リアルタイムのデータ収集と分析を可能とし、顧客に最高の体験を提供することができます。
たとえばマーケティング領域でデータアクティベーションを利用した場合は、顧客一人ひとりにパーソナライズされたメッセージをリアルタイムで届けることが可能となります。
データアクティベーションの重要性と現代ビジネスへの影響
データアクティベーションは、現代のビジネスに主に下記3つの影響をもたらしています。
意思決定の向上
データアクティベーションを実践することで、組織はデータに基づいた根拠のあるインサイトを得ることができるため、結果として戦略立案や方針策定をより正確かつ効率的に進められます。定性的ではなく定量的な根拠ある意思決定は今や事業の成長に欠かせないものとなっています。
カスタマーエクスペリエンスの強化
データアクティベーションを利用すれば多角的に顧客データの分析が行えるため、顧客の隠れたニーズや趣味嗜好の発見につながります。これにより、製品を最適化しユーザー体験向上が図れるため、結果として顧客満足度が上昇し競合から一歩リードするサービスが提供できます。
オペレーショナルな効率の向上
オペレーショナルなデータを活用して業務プロセスを改善し、業務効率向上の助けとなっています。データアクティベーションにより得た根拠あるインサイトをもとに、無駄な手順やコストを削減できるため、業務全体の生産性向上につながります。社内の業務が最適化されれば、ビジネス全体の競争力アップも期待できます。
データアクティベーションのユースケース
SaaSプロダクトの開発・運営
SaaSプロダクトの開発・運営の領域において、データアクティベーションは営業チームが活用している例があります。たとえば、オンラインで利用できるデザインツールの例では、データアクティベーション実施によって営業チームはCRMリードスコアを使用してリードに優先順位を付け、SalesforceやHubspotなどのツールを用いた効率的な営業活動が可能になりました。
このような例では、顧客データのデータアクティベーションを行うことによって販売生産性アップを叶えられるだけでなく、効率的な営業活動やリードの優先順位付けが可能となるため、営業チームのリソースが最適化され、結果として成果の最大化が期待できます。
サービス利用状況に基づいたセグメントの作成をすることができ、特定の属性や行動パターンに基づいたターゲティングを実現できます。それにより顧客のサービス利用状況に基づいてパーソナライズされた価値提供ができ、顧客満足度アップが可能となります。また、顧客セグメンテーションに従い、顧客一人ひとりにフィットしたサポートやアドバイスを行えるようになります。
また、サービス利用状況や操作履歴を記録した定量的なデータに基づいて、根拠ある意思決定を行うことができるため、事業成長のより近道となる戦略立案が図れます。
マーケティング活動
たとえば海外でヘアカラーリング製品を展開するブランドでは、データアクティベーションを実施した結果CPAを20%削減し、ターゲットとなる顧客にフィットしたサービス提供が実現しました。
マーケティング活動でデータアクティベーションを実践すれば、顧客を獲得するまでのコスト、継続顧客数を伸ばすためのコストをもとに顧客のセグメント化が可能となり、よりターゲティングされたメルマガ配信やWeb広告掲載が可能となります。
さらに、顧客セグメントや行動履歴をもとにデータアクティベーションを行えば、顧客が望んでいるタイミングで、アクションを起こすことができます。結果としてコンバージョン率向上を図れます。
顧客のセグメンテーションや行動履歴をソースとしたマーケティング戦略策定ができれば広告の費用対効果を最大化することができ、結果として事業全体のROI（Return On Investment：費用対効果）の向上につながるでしょう。
そのほか、顧客がサービスをどのように利用しているのか、行動履歴や購買履歴などをもとにしたカスタマージャーニーへの理解が深まり、顧客の隠れたニーズの発見にも寄与するでしょう。
カスタマーサポート・カスタマーサクセス
海外で展開されている商業保険をサポートするプラットフォームでは、カスタマーサポート・カスタマーサクセスの領域でデータアクティベーションを実践しています。データアクティベーションによりリアルタイムでシステムが抱えている問題を検出することで、カスタマーサポートに割く時間を短縮した上で顧客満足度を向上させました。
データアクティベーションの実践により、カスタマーレビューやフィードバックのデータをもとにして、顧客の要望やサービスの改善点・課題を発見し、顧客満足度向上における重要なソースを得ることができます。
顧客からのフィードバックを活用ができれば顧客のニーズに合わせた対応やアドバイスを実施できるため、結果として顧客満足度が向上し、顧客の継続利用を促すことにつながります。
また、顧客からの要望の優先度やサービスの課題を把握できればリソースの再配分ができるため、顧客から本当に望まれているサポートの提供ができるでしょう。
データアクティベーションの実践方法
目標設定とデータソースの特定
データアクティベーションのみならず全てのデータを扱う業務に言えることですが、明確な目標設定と関連するデータソースの特定が不可欠です。どのようなデータを抽出し、どのように変換するかが明確になればデータアクティベーションを行うこと自体の目的が社内で共有できるようになります。顧客の行動履歴、ホームページのアクセスログ、CRMシステムの行動データなど、多様なソースをもとにデータを統合することがデータアクティベーションにおいては望ましいです。
データの抽出 （ETLのExtract）
ETL（Extract,Transform,Load）は多くのデータ分析業務で重要になる工程ですが、データアクティベーションもその例外ではありません。データの抽出（ETLのExtract）は、データアクティベーションにおける最初のステップです。特定されたデータソースからデータを抽出するには、効率的なデータ転送サービスが欠かせません。データ転送サービスを用いれば、多様なソースからデータを抽出する作業を自動化することができるため、データの移動や同期を簡略化し、膨大なデータもスムーズに処理することが可能となります。
データの変換と前処理（ETLのTransform）
データの抽出が終わったら、次にデータの変換と前処理（ETLのTransform）を行います。
この工程では欠損データの補完、データの正規化、不要なデータ除去などのデータを綺麗にする処理をすることで、データの品質を向上させます。この際にデータ転送サービスを用いれば、上記の変換プロセスを簡素化し、時間とリソースの節約を図れます。
データの書き出し （ETLのLoad）と分析
ETLの最後の工程が、変換済みのデータをデータウェアハウスやデータベースに書き出し（Load）し、分析を行う作業です。この段階で、統計的分析や機械学習を活用したデータから新たなインサイトを得ることが可能となります。このデータが、事業の現状の改善点・課題を把握することができるため、結果として事業を継続的に成長させる一助となります。
振り返りと継続的な改善
ETLを完了させたデータから得られたインサイトを利用し、実際のビジネスプロセスや意思決定に反映させます。反映させたら、実施した作業の結果を評価し、今までのプロセスの改善点を洗い出します。この一連の流れにデータ転送サービスを活用することによって、データの更新と変換を継続的に行い、常に最新のデータに基づいた意思決定が可能となります。
上記の手順から考えるに、データアクティベーションを行う際にデータ転送サービスを使わない手はありません。データアクティベーションを成功させるには、どのようなデータ転送サービスを選定したかで決まると言っても過言ではないでしょう。
ETLについては、『【IT用語】ELTとは？ETLとの違いやメリット、活用に成功した事例を解説』で詳しく説明していますのでまずこちらを参考にしてください。
おすすめのETLツールについては『ETLツールとは？おすすめのETLツールの選び方をご紹介』を参考にしてください。
データアクティベーションを成功させるためのポイント
データの質と整合性の確保
データ分析業務が成功するかしないかは使用するデータの質に左右されます。アノテーション、データクレンジング、データ正規化、バリデーションなどを着実に実施することでデータの質と整合性を担保することができます。
データクレンジングについては『データクレンジングとは？エクセルのやり方や手順、ルールをわかりやすく解説』をお読みください。
組織全体の協力と教育
データアクティベーションを成功させる2つ目の鍵としては、組織全体の協力と教育が挙げられます。データアクティベーションは一般的に個人ではなく組織の複数チームで実施する作業であるため、ビジネス要件や業務プロセスを組織全体で共有する必要があります。その際に、データ分析業務に明るくないメンバーへリテラシーを向上させるための教育も適宜行いましょう。
まとめ
今回はデータアクティベーションについて解説しました。データクレンジング、ETLなど今までのtrocco®ブログを読まれた方には聞き覚えのあるワードも出てきたことでしょう。データアクティベーションを行うにはまず第一に信頼性の高い、整合性のあるデータを用意することです。しかし前述した一連の工程をビジネスパーソンが行うのはハードルが高く、データエンジニアを雇う必要があるのが一般的です。
しかしtrocco®であれば複雑な手順は要らずに手間なくETLもしくはリバースETLを行うことができます。そのほか、データ分析基盤の運用をトータルでサポートする多機能を利用できます。
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