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【徹底解説】データドリブンとは?意思決定を迅速かつ正確に行う手法

「データドリブンってなんだろう?」
「データドリブンってなぜ注目されているのかな?」

このようにお考えではないですか?

データドリブンとは、勘や経験に頼ることなく、収集したデータを分析することで課題解決や意思決定を行う業務プロセスのことです。

データドリブンとは

近年、データドリブンは様々な分野で注目されています。その理由は以下のようなものが挙げられます。

データドリブンが注目されている理由従来は、あらゆるシーンで勘や経験に基づいて意思決定をすることが一般的でした。
もちろんある程度のデータを踏まえた意思決定をすることもありましたが、データドリブンで扱うような膨大なデータを分析しての意思決定は行われてきませんでした。

その最も大きな理由が、膨大なデータがあったとしてもそれらを分析して活用する技術がなかったためです。
近年ではそうした技術が発展をしてきた結果、データドリブンが行われるようになったのです。

データドリブンを活用することで、効率的かつ効果的に意思決定を行うことができ問題点を改善しやすくなるのは間違いありません。

データドリブンを活用する効果

この記事では、データドリブンの基本的な情報や導入する際の注意点など以下の内容について詳しく解説していきます。

この記事のポイント

・データドリブンとは
・データドリブンが近年注目されている理由
・データドリブンを導入するメリット
・データドリブンを導入する際の注意点
・データドリブンを導入すべき企業
・データドリブンの基本的な4つのステップ
・データドリブンを成功させる5つのツール

この記事をお読みいただくことで、データドリブンの基本的な情報は網羅できるかと思います。
ぜひこの記事を参考にデータドリブンを学んでいただき、導入するかどうか検討していただければ幸いです。

目次 [非表示]

1.データドリブンとは

それではまず、データドリブンとは何なのかという基本的な情報について詳しく解説していきます。

1-1.データドリブンとは膨大なデータの分析をもとにアクションや判断を行うこと

データドリブンとは

冒頭でも解説した通り、データドリブンとは勘や経験に頼ることなく収集したデータを分析することで課題解決や意思決定を行う業務プロセスのことです。

データドリブンを行う際は「KKD(勘・経験・度胸)」に頼らず、顧客データや売り上げデータ、Web上で蓄積された膨大なデータを分析し、その結果をもとにアクションプランを考えます。

データドリブンは様々なシーンでその効果を十分に発揮します。

・マーケティング
・人事
・製造 など

データドリブンはもともと顧客関係管理 (CRM) ソフトウェアの開発から始まりました。
そのため、一般的にはマーケティング業界でよく耳にする言葉となっています。

しかし近年では戦略的に人事を行うためにデータドリブンを行ったり、より効率的に高品質な商品を作るために製造過程においてデータを活用したりすることも一般的です。
今やデータを持っている全ての業界において、データドリブンは欠かせないプロセスといっても過言ではないでしょう。

1-2.データドリブンで扱うデータの例

それではここで、データドリブンではどんなデータを扱うのかの例を見ていきましょう。

データドリブンで扱うデータの例

小売業の場合

まずは小売業の場合に扱われる主なデータを見ていきましょう。

・顧客の属性(性別、年齢、職業、地域など)
・顧客の購入履歴
・顧客の購入ルート
・顧客満足度やリピート率
・在庫状況
・開発・生産状況 など

このように、小売業においては主に顧客と商品やサービスの接点(タッチポイント)を中心にあらゆるデータを活用し、分析を行うことが一般的です。

データドリブン人事

データドリブンで人事を行う場合は、以下のようなデータを活用します。

・従業員の業務経歴
・人事評価
・目標
・入社後に得たスキル
・プロジェクトの進捗
・保有資格
・従業員の退職理由

データドリブンで人事を行う場合には以上のようなデータを過去から遡って収集し、分析を行います。

これにより、プロジェクトごとに適した人材を配属できたり、パフォーマンスを最大限に発揮できる人材の育成や採用を行ったりすることが可能となります。

製造業の場合

製造業の場合は、以下のようなデータを活用します。

・機器の稼働データ
・予約状況や売れ行き・回転率などのデータ
・「センシング技術」で得られるデータ
・出荷後の品質データ

製造業でもデータドリブンによって得られる恩恵は多くあります。
その一つが、精密で高品質な製品を効率的に生産できるという点です。

製造過程において問題視される点として、いまだにKKDが一般的であるという点です。

勘や経験を持つ熟練した職人がいる場合にはある程度機能しますが、少子化による人材不足によってそうした人材を十分に確保することは簡単ではありません。

その解決策として、センサーを用いて情報を取得する「センシング技術」があります。
センサーによって物理的または科学的に情報を取得し、集めたデータでデータドリブンを行うことで、精密で高品質な製品の安定した製造につながります。

2.データドリブンが近年注目されている理由

それではここからは、データドリブンが近年注目されている理由について解説していきます。
具体的には、以下の3つが挙げられます。

データドリブンが注目されている理由

2-1.インターネット上で全てが完結できるようになった

データドリブンが近年注目される大きな理由の1つとして、インターネット上で全てが完結できるようになったという点が挙げられます。

インターネットが普及する以前は、顧客は何かを購入する際に必ず店舗へ赴き商品を選んで購入するという流れが一般的でした。

商品のことを知る方法としても今のようにWeb広告やSNSがない時代は、テレビCMや新聞、電車の広告など限られたルートでしか情報を得ることができませんでした。
その分、企業側が得られるデータも限られていたといえます。

しかし近年は、顧客がインターネット上のみで行動を完結できるようになってきました。
その結果顧客がどのようなルートで商品やサービスにたどり着くかといったルートも見て取れるようになり、それらのデータを集めやすくなっているという点が挙げられます。

インターネット経由を1つとってみても、SNSからの流入なのか、検索からの流入なのか、Web広告からの流入なのかなど多様なルートからのデータを企業は得ることが可能です。

せっかくのそうした膨大なデータを十分に活用しマーケティングを行いたい、という考えからデータドリブンが注目されるようになっているのです。

2-2.AIやデジタル技術の発展

データドリブンが注目されるもう一つの大きな理由として、AIやデジタル技術の発展が挙げられます。

近年では顧客行動の多様化により、生み出されるデータも膨大になりつつあります。
しかし、そうした膨大なデータも分析を行い信頼性の高いデータとして活用するためには、高い技術が必要となります。

そうした技術がない時代には、せっかくのデータも活用することが難しかったという事実があります。

近年ではAIやデジタル技術の発展でデータが集まりやすくなり、またそれらを活用することも簡単になってきました。また、自社で集められる顧客のデータの他にも、国や地方公共団体が提供するオープンデータなどからビッグデータを抽出して利用することもできるようなっています。

このように、AIやデジタル技術が発展したことで、データドリブンを行う企業が増えつつあるといえるのです。

2-3.費用対効果の高い施策が求められる

近年では、費用対効果の高い施策が求められているという点も挙げられます。

これまでは、広告やCMを発信するマスメディアマーケティングが一般的でした。
しかし、この方法は不特定多数のユーザーに向けて発信する方法です。こうした広告は高額の費用がかかる反面、効果が低いという課題があります。

近年では顧客行動が多様化しているため、よりターゲットを絞ったマーケティングのほうが利益につながりやすいという一面があります。
自社のサービスや商品に響きやすい顧客にピンポイントに広告を打つといった方法がそれにあたります。

そうしたマーケティングを行うためには顧客のことをよく知る必要があり、そのためにデータドリブンの活用が効果的なのです。

例えばどのような顧客がどのような商品に興味を持ちやすいかといったデータを得ることができれば、似たような属性の顧客に対して適切なアプローチが可能となります。

このように顧客行動が多様化した現代において、より費用対効果の高い施策を行うためにビッグデータが注目されつつあるのです。

3.データドリブンを導入するメリット

それではここからは、データドリブンを導入するメリットについて詳しく解説します。
ここでは、以下の4つについて解説していきます。

データドリブンを導入するメリット

3-1.客観的データに基づいたアクションを導き出せる

データドリブンを導入することで、客観的データに基づいた意思決定やアクションを導き出すことができます。

なぜならデータドリブンでは全体の俯瞰はもちろん、詳細なデータを活用してピンポイントに課題を把握できるため、今までの施策に対してどれくらいの効果が合ったのかを可視化しやすいためです。

例えばWeb広告を行った場合を例にしてみましょう。
自社のサービスが20代女性をターゲットにしているものの売上が思ったように伸びない場合。
データドリブンを行わずに勘や経験で判断するのであれば、単純に20代女性へのアプローチが足りないのでは?と仮説を立てることが多いでしょう。

実際、データを分析する手段がなければ、その仮説が本当に正しいかを判別するのは難しいのです。

一方、データドリブンを行う場合には実際にどれくらいの数の女性に対してWeb広告が配信され、そのうちどの程度クリックされたか、商品購入に至ったのか、その年代まですべて把握することができます。

そうしたデータを分析した結果、20代女性へのアプローチは十分で、他の層へのアプローチが足りていなかったといった、意外な結果が見いだせるかもしれません。

このように勘や経験に頼る施策が行われてきた状況よりも、合理的な意思決定が可能となるのがデータドリブンです。

もちろん勘や経験に頼ることが全て悪いというわけではありません。

しかし勘や経験にはどうしても個人の主観が含まれてしまいます。
客観的なデータを活用したデータドリブンの場合、
個人の主観を完全に排除し意思決定を行うことができるのが大きなメリットと言えるでしょう。

3-2.意思決定や問題解決が迅速化する

データドリブンを導入することで、意思決定や問題解決が迅速化するという点も大きなメリットとして挙げられます。

なぜなら、データを活用することで問題点や行うべき施策が明確化しやすくなるためです。

勘や経験に頼って施策を行う場合、意思決定や問題解決をする際に必ず認識のすり合わせや施策の検討を行う必要があります。
独壇場で意思決定ができる場合はそのプロセスは必要ありませんが、多くの場合はそうでは無いからです。

先ほどの例で見てみると、データを活用しない場合には問題解決の糸口を見出すことは簡単ではありません。
「20代女性へのアプローチが薄いのでは?」
「Web広告以外に方法があるのでは?」
と様々な意見を出し合って話し合う必要が出てしまいます。

つまり、1つの意思決定を行うにも会議を積み重ねる必要がでてしまい、時間がかかってしまう可能性が高くなるのです。

データドリブンを行う場合には、客観的データに基づいてアクションを導き出すことができます。
このケースでいうとデータを見れば一目で、「20代女性へのアプローチも反応も問題ない」と分かります。
そうなると他のデータを見ながら行うべき施策が見えてくるのです。

このように施策の根拠が明確化するため、意思決定は迅速化するでしょう。

3-3.収益率が改善する

データドリブンを導入することで、収益率が改善する可能性が高まります。

ここまでにも解説してきた通り、データドリブンは客観的データを分析して問題解決のアクションを導き出すプロセスです。
収益率を改善したい場合にも、
そもそもどこに問題点があるのか客観的データとして明確化しやすいという特徴があります。

データドリブンを行うことで課題が明確化し、正しい施策が見出しやすくなります。
また、そうした問題解決への施策を行うまで時間も迅速化するため、時間をかけずに収益に繋げることができるのです。
それに客観的データを活用するため間違いも少なくなるでしょう。

つまり、データドリブンは収益率を改善させるという意味で最大限の効果を期待できます。

客観的に現在の問題点が見いだすことができれば、それだけ改善策を打ち出しやすくなり結果的に収益率が改善する可能性が高まるのです。

3-4.個人に向けたアプローチがしやすくなる

データドリブンを導入することで、個人に向けたアプローチがしやすくなるという点もメリットと言えるでしょう。

膨大なデータを分析することで、個人の趣味趣向や属性を反映し最も適切な商品をレコメンドしたりサービスを提案したりする事が可能となります。

データドリブンというと膨大なデータを分析して行うため、不特定多数に向けたマーケティングのためのものだと考える方も多いかもしれません。しかし実はそうではありません。

この記事を読んでいる方の中にも、ネットショッピングなどで「こちらもオススメ」といった内容で自分の趣味に合致した商品やサービスをすすめられた経験をお持ちの方は多いのではないでしょうか。

データドリブンで多くのデータを分析した結果、個人にとって最適な商品やサービスを提案しているということになります。

このように、実はデータドリブンが不特定多数だけでなく、個人に向けてもアプローチがしやすくなるというメリットがあるのです。

4.データドリブンを導入する際の注意点

それではここからは、データドリブンを導入する際の注意点について解説していきます。
データドリブンは導入する際の注意点としては以下の3点が挙げられます。

データドリブンを導入する際の注意点

それぞれ見ていきましょう。

4-1.不適切なデータに惑わされない

データドリブンを行う際は、不適切なデータや質の低いデータに惑わされないようにする必要があります。
そのためには
データリテラシーを身に付けなければなりません。

数多くのデータを活用しデータドリブンを行う場合の注意点として、「偏ったデータの活用」があります。
例えば20代女性のデータを分析したいのに、膨大なデータのほとんどが50代男性のものである場合、そのデータは不適切であると言わざるを得ません。

データは適切に分析することで様々な事実を明確化することができるものです。
しかし、そもそも活用するデータを誤っている場合には、正確なデータ分析ができるとは言えません。
重要なのは、活用しているデータが適切かどうかを判断する技術です。

そこで重要となるのがデータリテラシーです。
正確なデータ分析を行うためには、データリテラシーを上げる必要があるのです。

4-2.データ収集に注力しすぎない

データドリブンを効果的に行うためにはデータ収集は重要ですが、収集に注力しすぎないことも重要です。

なぜならデータは無限にあるため、データ収集に注力しすぎるといつまでたってもデータ分析のフェーズに入ることができなくなるためです。

データドリブンはあくまでもデータによって分析を行い、意思決定を導き出すためのものです。
ある程度データが集まれば見切りをつけて、分析を行ったりアクションプランを検討したりすることをおすすめします。

どの程度のデータを収集するかは目的によっても変わりますが、例えば製品やサービスの販売につなげるのであれば以下のようなデータを集めることをおすすめします。

・顧客の属性(年齢・性別・職業・興味関心・家族構成など)
・自社製品やサービスの購入履歴
・自社製品やサービスに対する満足度
・セミナーや問い合わせにおけるアンケートの入力内容
・Webサイト上の行動履歴(ページ読了率・離脱率・コンバージョン率など)

これらの情報をまとめたら分析のフェーズに入りましょう。
足りない情報が出てきたら、その都度データ収集を行いながらデータドリブンを行うことをおすすめします。

4-3.社内全体と連携を取る

データドリブンを行う際は、直接データドリブン施策を執り行う部署だけでなく社内全体に周知して連携を取る必要があります。

なぜならデータドリブンを進める際には、社内に散在しているデータを収集しなければならないためです。

データドリブンで使いたいデータは1カ所にのみ集約されているとは限りません。

データドリブンを行う場合には、社内に散在しているデータを集めて分析を行う必要があります。
そのためには社内全体でデータドリブン施策を行うことを周知し、理解を得る必要があるのです。

5.データドリブンを導入すべき企業

ここからは、データドリブンを導入すべき企業について解説していきます。
具体的には、以下の企業はデータドリブンを導入することをおすすめします。

データドリブンを導入すべき企業

それぞれ見ていきましょう。

5-1.インターネットを介した事業を行っている企業

インターネットを介した事業を行っている企業はデータドリブンを導入することをおすすめします。

自社にビッグデータがある場合は、すぐにでもデータドリブンを導入することで得られる効果は高いでしょう。
データの種類は、「
1-2.データドリブンで扱うデータの例」で解説したようなものです。

また、ビッグデータは自社内のみのデータを収集しなければならないわけではありません。
自社に活用可能なデータが少なくても、公的な統計やオープンデータも数多くあります。
そうしたデータを集めて活用することで、どんな企業でもデータドリブンは可能です。

もちろん、データ分析に関しては技術が必要となるため、データドリブンにある程度のリソースを避ける企業ということになりますが、「データがない」ということで諦める必要はありません。

インターネットで事業を行っているのであれば、データドリブンを行うことに価値を見いだせるでしょう。

5-2.迅速に意思決定したい企業

これまでよりも迅速に意思決定したい企業は、ぜひデータドリブンを行うことをおすすめします。

ここまでにも何度も解説してきた通り、データドリブンはデータを活用することで客観的で適切なアクションを迅速に導き出すことができる施策です。
迅速に適切なアクションを取ることができれば、それだけ収益率も向上します。

このように迅速に意思決定を行いたい企業にとっては、データドリブンは効果的といえるでしょう。

6.データドリブンの基本的な4つのステップ

それではここからは、データドリブンの基本的な4つのステップについて詳しく解説します。
データドリブンは一般的に、以下の4つのステップで行われます。

データドリブンの基本的な4つのステップ

それぞれ見ていきましょう。

6-1.データ収集

データ収集

データドリブンを行う際にまず始めることは、データを収集することです。
どんなデータでもやみくもに収集しようとするのではなく、
自社の目的に合ったデータをピンポイントで取集する必要があります。

そのためには、データドリブンを行う目的の明確化も重要です。
例えば、「ネットショップの売上の向上」であれば、以下のような内容のデータを集めてみます。

・顧客の購入履歴
・Webサイトのデータ
・顧客の属性 
・SNSでの評価 など

ネットショップの売り上げを向上させたいのに、実店舗の売上データなどを分析する必要はありません。
このように、目的に合わせて適切なデータを集めることが重要です。

必要なデータが足りない際には、必要に応じて政府が公表しているデータやネット上のオープンデータを活用することも可能です。

6-2.データの「見える化」

データの「見える化」

データを収集したら、分析するために見やすく加工する必要があります。
膨大なデータを見やすく「見える化」する作業となります。

少ない量のデータであれば、Excel等を活用して主導で行うことも可能です。

しかし、データドリブンを行うような膨大なデータの場合は手動で行うのは現実的ではありません。
この場合は
BIツールなど、専門的なツールを活用することが一般的です。

データドリブンを行うためのツールに関して詳しくは、「7.データドリブンを成功させる5つのツール」で解説していますので参考にしてみてください。

6-3.データ分析・アクションプラン検討

データ分析・アクションプラン検討

データをまとめて「見える化」したら、いよいよデータ分析を行うフェーズに入ります。

データ分析は専門的な技術が必要となるため、適切なITスキルのある人材が行います。
また、ここでも
専門ツールを活用することが一般的です。

データ分析を行うと様々な課題が見えてきます。
それぞれの課題に対して、アクションプランを検討していきます。

この部分がデータドリブンを成功させるための重要なフェーズです。

6-4.アクションプランの実行

アクションプランの実行

データ分析を行って最終的にアクションプランを立てることができたら、最後にそれらを実行します。

データ分析だけを行ってアクションを行わないのではデータドリブンの意味がありませんので、必ずプランを立てて実行まで進めましょう。

アクションプランは、必ずただちに成功させなければならないわけではありません。
データをもとに導き出したアクションは成功の確率は高くなりますが、必ず成功が約束されているわけではありません。

アクションプランを実行しながら、改善できる点は改善しつつPDCAを回し、課題解決を目指していきます。

7.データドリブンを成功させる5つのツール

この章では、データドリブンを成功させるためのツールを紹介します。
データドリブンは膨大なデータを収集した分析するため、専門的なツールは必要不可欠です。

データドリブンを成功させるためのツール

それぞれ、見ていきましょう。

7-1.Web解析ツール

Web解析ツールとは、自社のWebサイトで顧客がどのような行動を取ったのか、どの程度のアクセスがあるかなど、Web上のデータを解析するためのツールです。

自社においてWebサイトを運営している場合には必要不可欠なツールといえます。

Web解析ツールでは以下のようなデータを収集できます。

・PV(ページビュー)数
・UU(ユニークユーザー)数
・直帰率
・回遊率
・CV率 など

顧客がどのようなルートでサイトを訪問し、どのような行動をするのかを分析できるのがWeb解析ツールです。
一般的に使用されているツールとしては、Google Analyticsなどがあります。

7-2.DMP

DMP(データマネジメントプラットフォーム)は、ネット上に蓄積されたでデータを一元管理するためのプラットフォームのことを指します。

例えばメルマガの開封データやWeb広告の閲覧データ、顧客から問い合わせ履歴等はそれぞれ別のデータとして管理することが一般的でした。
しかしDMPを活用することでそうした散らばったデータを一元管理することが可能となります。

その結果、メルマガ登録者に向けてCV率の高いサービスや商品の情報を発信したり、特定のページで離脱しやすい顧客に向けて適切な広告を配信したりなど、様々なデータを組み合わせた施策が可能となります。

7-3.MAツール

MA(マーケティングオートメーション)は、マーケティング活動の自動化を実行するツールのことです。

・見込み客リストの抽出・リスト作成
・見込み客データの管理
・顧客へのメール配信
・分析結果のレポーティング など

どの顧客がどの程度商品やサービスに興味を持っているか、またはリピートが見込める顧客などを自動的に選別しリスト化します。
必要に応じて適切な内容のメール配信を行うことも可能です。

このように、MAツールを活用することで、効率的にひとりひとりの顧客に適切なアプローチを行うことが可能となるのです。

7-4.CRM

CRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)は、顧客との関係性を強化するための手法です。
顧客の情報を管理するツールのことを指してCRMと呼ぶことも一般的です。

膨大な顧客情報を保有している企業にとっては、顧客情報を手動で管理することは現実的ではありません。

特にデータドリブンを行う際には難しいといってもいいでしょう。
CRMを導入することで、顧客情報を一元管理することが可能となるのです。

7-5.BI

BI(ビジネスインテリジェンス)は、企業に蓄積された様々なデータを分析・見える化し、業務に役立てるためのソフトウェアです。

膨大に収集したデータを管理して分析し、見える化できるのがこのソフトの特徴です。
見える化したデータを適切な部署で共有することで、業務改善を行うことが可能となります。

・経営分析
・財務分析
・売上分析
・営業分析
・人事データ分析
・予算データ分析

このように、BIを活用することで営業データのみならず様々なシーンで効果的にデータを活用することができます。

8.データドリブン導入をお考えならお問合せください

データドリブンを行うのであれば、トランスコスモスにお問合せください。
トランスコスモスの
「Insight BI」は、様々なチャネルに散らばったデータを統合して集計・分析を行います。

Insight BIの主な特徴として以下があげられます。

Insight BIの主な特徴

8-1.煩雑なデータを一元管理可能

Insight BIを導入すると、煩雑になってしまっているデータを一元管理することが可能となります。

顧客とのタッチポイントが多様化している昨今においては、チャネルごとに散らばったデータを管理すること自体が難しくなっています。

Insight BIはそうしたデータを統合し、分析が可能な状態で活用することが可能となります。

8-2.貴社のCX領域を明確化できる

Insight BIを導入することで、貴社のCX領域を可視化することができます。

マーケティングを行う上で企業が課題を持ちやすいのが、顧客のCX(顧客体験)領域を明確化できないという点です。
近年ではマーケティングにおいてCX向上は必須要件とされていますが、自社においてはどこまでを考慮すべきCX領域なのかを判断するのは簡単ではありません。

Insight BIを導入することでCXの定義を明確化し、貴社のCX領域も明確化することが可能です。
CX領域が明確化できれば、具体的に必要なアプローチも見出しやすくなります。

CXに関してより詳しくは、以下の記事で詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてみてください。

8-3.チャネル横断で最適なプランが立案できる

貴社の膨大なデータを効率的に管理・分析することで、チャネルを横断した最適なプランを立案します。

多様なチャネルがそれぞれ連携を取れずに効果的な施策を打ち出すことが困難な状況においても、Insight BIは役に立ちます。
膨大なデータを管理することで、チャネルを横断して最適なプランを立案して施策を実行することが可能となるのです。

このように、Insight BIを導入するとあらゆる視点において効率的かつ効果的なアクションプランを見出すことが可能です。

ご興味がありましたら、ぜひ下記よりお問合せください。

まとめ

以上この記事では、データドリブンの基本的な情報や導入する際の注意点など以下の内容について詳しく解説してきました。

この記事のポイント

・データドリブンとは
・データドリブンが近年注目されている理由
・データドリブンを導入するメリット
・データドリブンを導入する際の注意点
・データドリブンを導入すべき企業
・データドリブンの基本的な4つのステップ
・データドリブンを成功させる5つのツール

この記事をお読みいただくことで、データドリブンの基本的な情報は網羅できたかと思います。
ぜひこの記事を参考にデータドリブンを学んで頂、導入するかどうか検討していただければ幸いです。

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CXを推進させるためのロードマップやデータ分析の必要性をPDCA事例を交えながらご紹介します
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