メーカー企業がデータ分析するためのヒント

ビジネス分析ツールは進化を続けています。しかしながら、Forbesによると、利用可能なビジネスデータは5%しか活用されていません。これは、100万ギガバイトから1,200万ギガバイトのデータ量に相当しており、その量は指数関数的に増加しています。サイロ化されたデータと御社のビジネス施策を統合して活用するには、事業戦略と適切なツールが必要です。すべての組織にとって、これが分析のスタート地点になります。

すでにある大量のデータを活用できない理由

データがサイロ化されている: データを集約することは非常に困難です。販売データ、人事評価、収益目標、パートナーの成熟度など、これらの重要な評価基準は、通常、社内および社外にあるそれぞれのデータベースに保存されています。

整合性が保たれていない: 不要データの削除、ソースの整合性、変更権限など、信頼性の高いデータを生成するためには基準が必要になります。そのため、チャネルデータの管理およびガバナンス計画は必須です。

プライバシーに関する懸念がある: GDPRなどの一部のプライバシールールにより、潜在顧客に関する情報をマーケティング活動で活用することが制限されています。

販売活動のサイクルと影響が分かりづらい: 購買決定までに販売活動やマーケティング活動が複雑に影響する場合には、アトリビューション分析が難しい場合があります。

データ分析の過程で実行すべき事項

通常、分析作業の60%はデータ管理に費やされます。データの信頼性が低い場合、信頼できる分析結果を得ることはできません。

分析基盤を構築する3つのヒント

業務状況の把握: 業務フローを全体的に再考し、取引開始から請求/支払いまでの業務の見直しと、各業務に要する時間を把握しましょう。これにより業務効率化の施策を立てることができれば、コスト低減と満足度の向上に繋がります。
販売施策の効果測定: 販売施策の活動内容とその効果を把握しましょう。これにより、販売施策の改善検討や付加価値サービスの新規提案などが可能になります。これらの活動が実現できれば、顧客満足度と収益が向上します。
複合的な分析への投資: 市場データ、製品ライフサイクル、分類、予測分析、機械学習など、さまざまなデータやツールを活用して、分析を行いましょう。そのためにはデータサイエンティストが必須ですが、そこから得られるインサイトは、収益、利益率、成長に直結します。

また、分析結果を活用する側にも考慮して、分かりやすいグラフや表を使える仕掛けが必要です。

ただし、分析することは最終目的ではありません。そのことを念頭に置いて、「その分析結果が何を示すのか」という問いかけを忘れないでください。そして、常に手法を改善し、新しい理論、データセット、相関関係を探究する努力をしましょう。