

SaaSやBtoBビジネスにおいて、営業・マーケティングはますますデータドリブンになっています。しかし、数字ばかりを追いすぎて「その背後にいる人間」を見落としていないでしょうか?この課題を解決する考え方が「データヒューマナイゼーション」です。本記事では、データを活用しながらも“人間らしさ”を重視したアプローチの必要性と、実務での具体的な実践方法を詳しく解説します。
データヒューマナイゼーションとは、「データの背後にある人間の行動・感情・背景に目を向けた意思決定や施策設計」のことです。
たとえば、SaaSプロダクトにおけるログ分析で「機能Aの利用率が低い」と判明した場合、従来であれば「機能を削除」または「UIを改善」といった定量的な対応がとられがちです。しかし、実際には以下のような背景が隠れているかもしれません。
こうした“人間的”な要素まで理解し、施策に反映していくのがデータヒューマナイゼーションの基本思想です。マーケターやセールス、カスタマーサクセスといった顧客接点のある職種にとっては、欠かせない視点といえるでしょう。
近年、MA・CRM・BIツールなどの普及により、あらゆる行動がデータ化され可視化可能になりました。しかしその一方で、意思決定が「数字頼み」になりすぎる副作用も生じています。
たとえば、「資料DLが少ない」「デモ参加率が下がっている」といった事象に対して、数値改善だけに集中すると、根本原因の理解を見失いかねません。
BtoBにおける実際の購買行動には、以下のような“定量では見えにくい”要素が大きく関与します。
そのため、今後は「人の行動と感情をセットで理解する力」が重要になります。データヒューマナイゼーションは、単なる感覚論ではなく、人間理解に基づいた定性×定量の統合的アプローチです。
現場で取り入れやすい代表的な実践手法は以下の通りです。
数値データで行動を把握した後、少数のユーザーにヒアリングを実施。行動の裏にある「心理的障壁」や「習慣的な使い方」が見えてきます。
表層的な属性(年齢・役職・趣味)だけでなく、
など、人間らしい背景をペルソナに織り込みます。
CSの声・営業録音・問い合わせ内容などの「定性情報」を可視化・共有する仕組みを作ります。
これにより、属人的な情報を組織全体の資産に変えることができます。
定量だけでは「事実」は分かっても「理由」は見えず、定性だけでは主観やノイズが入りがちです。両者を組み合わせることで、より本質的な課題解決が可能になります。
導入検討での離脱を改善した例です。
このように、定量→定性→再定量というサイクルを意図的に回すことで、「行動の変容」を促す施策が見えてきます。
データヒューマナイゼーションを実践するには、個人の意識だけでなく、組織文化や体制整備が不可欠です。
部門間の壁を越えた情報共有が必要です。
このような情報共有が有効となるでしょう。
以下のようなスキルを兼ね備えた人材が、データヒューマナイゼーションの推進役になり得ます。
BizDev・プロダクトマネージャー・カスタマーサクセスなどがこの役割を担うことが多いです。
「数字=正解」という発想から脱却し、「数字は人を理解するツール」という認識をトップ層が持つことが成功の鍵です。経営層がこの姿勢を示すことで、現場の文化が変わっていきます。
データヒューマナイゼーションとは、数字の背後にある「人間」を見る力です。単なるデータドリブンから脱却し、定量と定性を掛け合わせることで、より顧客に寄り添った施策が可能になります。ユーザーインタビュー、感情ペルソナ、部門横断の情報連携など、現場で実行可能な手法を取り入れ、真に人間中心の意思決定を実現しましょう。
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