データ戦略思考の基本
データ戦略思考の基本
データの活用目的
企業の進歩につながる 6 種類のデータ活用目的
活用目的 1 : 意思決定プロセスを改善する
組織に属する人間が、より豊富な情報をもとに賢明な意思決定をするためにデータを解釈するプロセス
まずは鍵となる質問 (key business question : KBQ) が重要
質問に答えられるデータを集めたら、理解し、組織内で決定権を持つ人物に伝える
現代のビジネスデータに適した 2 つのダッシュボード
データが精選されたダッシュボード (高級コース料理的なもの)
セルフサービス型のデータ探求ダッシュボード (ラクレット (集団で楽しむ共同参加型の料理) 的なもの)
データ翻訳者というポジション (Shell や Walmart)
データの民主化
VR がデータと AI 技術でも活用される可能性
拡張分析 : 完全に自動化された分析システム
活用目的 2 : 顧客を理解する
マグロ漁の例
最近では、売るには小さいマグロが捕れたら、追跡用の発信機を付けて海に逃がす
顧客分析
Netflix の顧客分析
マイクロモーメントを捉える
2013 年、Disney は RFID を使用したマジックバンドを導入
マジックバンドのコンセプトはディズニファイド (ディズニー化)
顧客ロイヤルティや顧客トラッキングプログラムの進化版
製品・サービスの設計と生産でも顧客データが意思決定の基盤として重要
Dollar Shave Club の例
サブスクリプションモデルとダイレクトマーケティングで、刃を換えるカミソリの市場でアメリカの 16 % のシェア
パーソノロジー
活用目的 3 : より優れたサービスを生み出す
世界経済フォーラムが 2016 年に作成した 「2030 年の世界の 8 つの予測」
サービス中心型の経済を牽引したのはテクノロジー業界
他の業界は、テクノロジー業界が開拓した考えや方法論を受け入れてあとに続いて、その過程でテック企業に変身することが多い
事例
ビッグテック
Amazon、Facebook、Google、Netflix、Spotify、ByteDance、Uber、DiDi、Stich Fix
コンテンツの自動生成
Narrative Science、Automated Insights
老舗も奮闘
Iron Mountain
銀行、金融、保険業界
Vitality Health
健康管理、医療、製薬業界のスマートサービス
FitBit、Babylon
教育と訓練のスマートサービス
終身雇用は過去のもの → 職を移るために教育と訓練が必要
Netex、Duolingo、Carnegie Lerning が開発した MATHiaU
サービスとしての AI (AI-as-a-Service)
コンピュータビジョン、自然言語処理、レコメンドエンジン、予測エンジン
ここまでのキーワード : 顧客インサイト、パーソナライゼーション、利便性
活用目的 4 : より優れた製品を生み出す
IoT、スマートデバイス、スマートホーム、スマートシティ
データ収集能力を備えた具体的なモノ (= 製品) によって成り立っている
スマートサービスの多くはスマート製品によって支えられている
事例
自動運転、自動配達、自動運行船
スマート家電製品、音声アシスタント
活用目的 5 : 業務プロセスを改善する
徐々に機械をデータ利用者にすることに移っている
データ活用による業務プロセスの最適化
robotic process automation (RPA)
顧客関係管理 (CRM)
インダストリアル・インターネット、スマートファクトリー、スマートプラント
コボット (協働ロボット)
AIOps
活用目的 6 : データを収益化する
「お金を払っていないなら、商品はあなただ」
参考文献
世界標準のデータ戦略完全ガイド データセンスを磨く事例から、データの種類と仕組み、戦略策定のステップまで