B2B 企業におけるデータ駆動型の意思決定とは?

公開: 2017-07-19

データ主導の意思決定 (DDD) は、今日のビジネスの世界で常に使われているバズフレーズであり、専門用語に慣れていない人々に多くの疑問を投げかけます。それは何ですか？ B2B企業への影響は？ビジネスでデータをどのように使用しますか? それでは、フレーズの定義から始めましょう。うまくいけば、いくつかの質問に答えることができます。

「データに基づく (または駆動された) 意思決定とは、有効な情報を使用して経営陣の意思決定を通知することを指します。 データ指向の意思決定は、最適な結果をサポートできる有効なデータを提示することで、直感的な意思決定を減らそうとします。」 (インベストペディア)

データに基づく意思決定とは何かをすでに理解している場合は、ビジネススクールの若い学生が、あなたがまだ知らないことを教えてくれることを知りたいと思うかもしれません。この投稿は、企業間 (B2B) 企業がデータをどのように使用しているかを詳しく説明することを目的としています。この記事を書くための調査の一環として、私たちはエドワーズスクールオブビジネスで地球の反対側のドイツまで旅をしました。若い研究者として、私たちはドイツの主要な経済ハブの 1 つであるシュトゥットガルトで著名な企業と会う機会がありました。私たちは、BOSCH や Karcher などの著名な企業や、世界中に事業を展開する B2B メーカーに話を聞きました。これが私たちが見つけたものです：

SEO戦略のためのデータの使用

ほとんどの企業が持っている類似点の 1 つは、各企業が潜在的な購入者を知っているということです。何でこれが大切ですか？ B2B 企業向けの検索エンジン最適化 (SEO) 戦略は、見込み顧客をターゲットにし、ビジネスへのより質の高いリードを生み出すことを目指す必要があります。すべてのビジネスは次のビジネスとは異なります。包括的な SEO 戦術を持っているものもあれば、SEO 戦略をまったく持っていないものもあります。 SEO 戦略に関係なく、バイヤーを自信を持って理解している企業は、関連するキーワードでランク付けすることにより、オンラインでより多くのトラフィックを生成できます。

私たちが気づいたことの 1 つは、小規模な B2B 企業には、マーケティングリソースや SEO スペシャリストからの支援がない可能性があるということです。これは、検索エンジンの最適化に比較的慣れていない従業員が戦略を推進していることを意味します。 Google の検索ランキングのトップにランク付けすることは、ビジネスが SEO にどれほど精通していても、非常に難しい場合があります。それはイライラし、時間がかかり、方向性のないビジネスにとっては気が遠くなる可能性があります.

企業が Google で注目され、有望な見込み顧客を獲得し始めるために最も重要なデータは、顧客に関するデータです。

「B2B マーケティングの専門家の 42% が、質の高いデータの欠如がリードジェネレーションに対する最大の障壁であると述べています。 」（BrightTALK、2015）

詳細なバイヤーペルソナを作成する企業もあれば、単にバイヤーを理解するだけの企業もあります。主な懸念事項は、B2B 企業が、顧客の関心を引くキーワードでランク付けできるように、販売先を十分に理解していることです。

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SEO 成功への 3 つのステップ:

1. 見込み客を特定する

これは、私たちが訪問したすべての B2B ビジネスが成功したステップです。彼らは皆、誰が製品やサービスを購入しているかを理解していました。企業がクライアントについて持つ情報が多ければ多いほど、望ましいキーワードでコンテンツを調整する際に、より具体的になることができます。

2. これらの見込み客をターゲットにするキーワードを決定する

大量のトラフィックを持つキーワードの場合、これらのキーワードを上位にランク付けすることは明らかに困難になります。キーワードの選択は具体的にしてください。たとえば、ソフトウェアを販売する B2B 企業は、必ずしも「ソフトウェア」というキーワードでランク付けする必要はありません。代わりに、ソフトウェアが誰を助けるかを特定し、キーワードをこれらの市場に向けるべきです。これらの便利なキーワードツールをお試しください。

3. 役立つコンテンツを常に生成する

任意のキーワードの上位 3 つの検索順位にあるビジネスを見てみましょう。特定のキーワードに関するコンテンツの豊富な Web ページを公開しているか、Web サイトのブログに一貫して投稿している可能性があります。キーワードでランキングを獲得する秘訣は、新しいブログ記事や Web コンテンツを関連するキーワードや同義語と一貫して投稿し、それらの間に内部リンクを作成して相互にサポートし、これらの投稿をより役立つものにすることです。このようにして、Google の検索アルゴリズムは、あなたのビジネスを特定のニッチに関する情報源として識別し始めます。

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研究開発のためのデータの使用

企業がこれまで以上に R&D に投資し始めていることは秘密ではありませんが、一体どれくらいなのでしょうか? 私たちが訪問した企業のいくつかは、研究開発に多額の投資を行っていることに気付きました。特にドイツでは、さまざまな業界の企業の研究開発に膨大な時間とお金が投資されています。ビジネスの成長は、組織のデータ使用能力に依存する場合があります。

データ分析におけるテクノロジーとイノベーションへのアクセスにより、データはこれまで以上にアクセスしやすくなっています。データは信じられないほど簡単に入手できるだけでなく、オンラインツールを使用して簡単に使用および理解できるようになっています。無料のツールはどこにでもあり、Google Analytics や Google Data Studio などの革新的なテクノロジーにより、このデータは平均的なユーザーにとってより理解しやすくなっています。

データは、世界中の主要企業の意思決定と成長に大きな役割を果たしています。日々の意思決定にデータを使用することについて尋ねられたとき、Vendasta の成長担当副社長 Jacqueline Cook は次のように尋ねました。

「他に方法はありますか？」 ( Jacqueline Cook、成長担当副社長 - Vendasta )

本当に他に方法はありません。データと分析は、意思決定者に思考の有効な基盤を提供し、他の人に影響を与えやすくします。データにより、企業は供給能力と業界の需要を満たす能力を予測できます。一貫したデータ分析により、企業は手順の欠陥を見つけ、最も成功をもたらすビジネス分野を発見できます。データがなければ、企業はコストを管理して収益を上げることができません。そのため、企業が自社の戦略的成長と方向性に関する決定に直面した場合、次の動きをサポートするためのデータを確実に入手できます。

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データが意思決定者の思考プロセスに影響を与えていることを示す証拠があります。データ主導の意思決定は増加傾向にあり、実際、米国の製造業におけるデータ主導の意思決定 (DDD) の使用は、2005 年から 2010 年の間に工場の 11% から 30% へとほぼ 3 倍になりました (Harvard Business Review)。

データ駆動型の意思決定プロセスに関与していない企業にとっては、競合他社に遅れをとっていることになります。 MIT のスローンスクールオブビジネスの調査によると、データ駆動型の意思決定を行っている企業は、そうでない企業よりも生産量と生産性が 5 ～ 6% 向上しています (The Economist)。研究開発に対するデータの影響は現実のものであり、技術が進歩するにつれて影響力が大きくなるだけです。

コストへの影響

中小企業が意思決定プロセスでビッグデータを使用することを妨げているのは、コストです。単純なデータベース/ソフトウェアでは常にこのような大規模なデータセットを処理できるとは限らないため、ビッグデータへの投資には費用がかかる可能性があります。したがって、企業がビッグデータの使用を検討する前に、IT インフラストラクチャへの相当な投資を行う必要があります。企業が多額の投資を行う場合と同様に、企業がビッグデータコレクションに投資する場合、大きなリターンが期待されます。ビッグデータは、収益を改善し、収益を伸ばすために企業の現在のやり方に必要な調整を加えるために使用されます。

ビッグデータに投資する企業にとっての主なリスクは、大規模なデータの準備ができていない場合や、大規模なデータセットをナビゲートする際に迷子になった場合にお金を浪費することです。ビッグデータの理解に成功している企業は、通常、社内にデータ分析に精通した人々 (データサイエンティストと呼ばれることもあります) を擁しています。ビッグデータを扱うのに科学者である必要はありませんが、ビッグデータと大規模なデータセットに精通した誰かが分析を行うと役立つでしょう。企業がビッグデータを有効に活用するための最善の方法は、これらの大規模なデータセットを理解するための人員、インフラストラクチャ、および時間を確保することです。

ただし、ビッグデータはすべての B2B 企業に適しているわけではありません。実際、私たちが話をした企業の多くは、ビッグデータは自社のビジネスの焦点ではないと述べています。なんで？多くの B2B 企業は、関係ややり取りを通じて顧客をよく知っており、顧客に関するデータを収集してマイニングする必要性を感じていないためです。ビッグデータへの投資は、企業固有の状況によっては、妥当な ROI を提供しない場合があります。

定性的データの重要性

もちろん、古くからの議論に対処せずに、どうしてデータについて話すことができるでしょうか。

「意思決定には何を使用すればよいですか? 定性データまたは定量データ?」

私たちは、データ収集と実証研究の専門知識を持つシュトゥットガルトの大学である DHBW シュトゥットガルトの何人かと話をする時間がありました。定性調査または定量調査について尋ねられたとき、彼らの答えは驚くことではありませんでした。それは問題によって異なります。

定性調査には、ストーリー、経験、アイデア、および意見を人々から直接収集することが含まれ、書面または口頭での説明とフィードバックを収集することを目的としたインタビューまたはフォーカスグループを通じて行われる場合があります。対照的に、定量調査は、数値形式のコールドハードデータを含み、売上高の伸びなどの内部データや顧客調査から収集される場合があります。訪問した企業の中で、企業の意思決定方法に定性データが大きく影響していることに驚きました。

では、なぜB2B企業にとって定性調査がそれほど重要なのでしょうか? B2B ビジネスは、顧客/パートナー/クライアントとの関係に依存しているため、顧客に関して収集される多くの情報は定量化できません。 B2B 企業は、営業担当者からクライアントに関するフィードバックを収集することに時間を費やしています。優れた B2B 企業は、クライアントを第一に考え、ビジネス上の意思決定をクライアントのニーズに合わせて調整し、顧客との長期的なビジネスパートナーシップの構築に取り組んでいます。顧客を理解するには、継続的なコミュニケーションが必要です。したがって、B2B 企業が所有するデータの多くは、単に顧客の理解にすぎません。この質的データは、販売スタッフとクライアントの間の直接的な会話と同じくらい単純で、クライアントの直接的なニーズに対応できます。

私たちが訪問した最も成功している企業でさえ、単純な定性データで成功を収めています。したがって、B2B 企業であり、意思決定プロセスを推進するために定性データに大きく依存している場合、その企業は単独ではありません。

データが B2B 企業に及ぼす将来の影響

規模や業界に関係なく、すべての B2B 企業がデータを使用しています。データの定義はビジネスごとに異なりますが、常に何らかの形式のデータが使用されています。 B2B の世界では、誤った管理や誤解によって多くのデータが無駄になりますが、テクノロジーが企業のデータの使用/保存方法を変えるにつれて、これは確実に変化しています。 CRM ソフトウェアの革新により、企業が顧客との関係を管理する方法が変わりました。在庫追跡の革新により、企業が需要と供給の複雑さに対処する方法が変わりました。オープンソースソフトウェアの革新により、企業がデータセットを解釈するための新しい安価な方法が生まれました。

イノベーションに関係なく、継続的な技術開発の結果として、データ分析はビジネスにとってより簡単になっています。これまで、多くのビジネスパーソンは、データ駆動型の意思決定を、データを分析する余裕のある企業と関連付けていました。 2017 年には、データ駆動型の意思決定は、企業がそれを認識しているかどうかにかかわらず、大小を問わず、ほとんどの企業の一部となっています。

今日、データによるサポートなしに意思決定を行うことは不可能です。データツールがよりアクセスしやすくなるにつれて、すべての企業が意思決定プロセスを強化するためにデータ分析に投資していることがわかります。