単純なマンパワーで企業活動を押し進めることに限界が見えてきた昨今、データ活用によってビジネスを良い方向に導く経営手法が注目を集めています。自社データの活用がビジネスにもたらすメリットや、活用する際のポイントを正しく把握し、時代に即した経営を実践しましょう。
企業にとってのデータ活用とは
データ活用とは、企業が蓄積してきたさまざまなデータを、経営改善や事業拡大といったビジネス戦略に活かすことを指します。
企業が扱うデータは自社状況を示すものから顧客情報まで幅広く、また部門によって保有する内容は異なります。それを活用していくには、目的に応じて必要な情報を見極めて取集・分析し、正しく把握したうえで戦略に組み込むことが重要です。
近年の情報通信技術の発展とともに、企業が扱うデータの種類・量が増大していくなかで、ビッグデータを活用していくことはビジネス上で必須と言えます。時代に即したビジネス展開を行うためにも、改めて着目したい取り組みと言えるでしょう。
データ活用がビジネスにもたらすメリット
企業のデータ活用は、ビジネスにさまざまなメリットをもたらします。代表的な例は、以下の通りです。
現状の把握に活用できる
まず挙げられるメリットとしては、企業としての現状を客観的に把握し、課題を見つける際の支援ツールになる点です。
主観的な直感だけで現状を把握しようとすると、例えば「新商品がよく売れていて、業績は好調だ」などと思い込んでいるものの、実際には既存商品のほうが売上に貢献していて実質的には新商品の利益がほとんど出ていない、といった状況が発生します。そのような思い込みを払拭できないままでは、既存商品の生産を取りやめるといった危険な判断を行うリスクがあります。
正しくデータを収集し、分析することで、どのような商品が売れているか、などといった基本的な状況はもちろん、さらに購買層の年齢や性別、よく売れる時期などを客観に基づいたデータとして得ることができます。このようなデータを活用することで、より具体的かつ正確に解決すべき課題を発見できるでしょう。
戦略の考案に役立つ
さまざまなデータを詳細に分析すると、今後の市場動向や消費者ニーズの変化に関する将来的な予測を立てられます。確度の高い予測をもとに新たな戦略を考案できれば、企業の発展に貢献します。
例えば、これまでに蓄積してきた売上関連データを分析することで市場ニーズを割り出せれば、売上アップやコスト削減を図る販売戦略の策定に役立ちます。
また、経営面においても労働環境や社員情報を分析することで「一定の残業時間を超える」または「ある年齢層」は早期離職しやすいなど、属性ごとに社員の傾向を把握でき、それぞれにあった安定的なキャリア構築の戦略を見出すことが可能です。
また、データ活用することは、考案した戦略の正当性を検証する際にも役立ちます。結果として、誤った戦略を実践し続けることによる時間と費用の浪費を防ぐことが可能です。
判断・決定スピードの向上につながる
前例や根拠のない判断や意思決定を行うと、精度を欠いた施策で時間を浪費するだけで、遠回りな結果になりかねません。
平時からデータを活用しやすい環境を整えることで、現状を迅速に把握できます。また、データによる根拠に導かれた施策・判断は組織内で共有しやすく、すばやく実践に至れるでしょう。これら両面の迅速化により、経営判断から戦略実行までの期間を大きく短縮できます。
活用対象となるデータの例
データ活用の第一歩としては、どのようなデータをどのように活用できるかを知ることが大切です。以下では部門ごとに例を挙げて紹介します。
営業・マーケティング部門向けデータ
営業・マーケティング部門では、顧客の年齢や性別など「顧客関連データ」、さらに商品ごとに地域や時期の売上を示す「売上関連データ」を活用します。商品やサービスが購入されやすい時期や顧客が分かれば、それに合わせて販路を調整するといった施策を打ち出せます。
また、顧客とのやり取りの内容や商談回数などを記録した「商談関連データ」を活用すれば、成果を出すためのアプローチ方法を予測することが可能です。商談の成功例や失敗をもとに、ノウハウとしての方法論を営業・マーケティング部門内で作成・共有し、ひとり一人が実践すれば、成果の向上が見込めます。
他にも、広告の費用対効果を高めるために媒体ごとの流入数や反応率など、「広告関連データ」が活用されます。広告関連データを詳細に分析することは、ターゲットに対する適切なアプローチ方法を推測し、マーケティング戦略をブラッシュアップするための有効な手段です。
人事部門向けデータ
人事部門におけるデータ活用は、人材マネジメントを効率的に進めるために重要な手段です。たとえば人事部門では部署・雇用形態・キャリア希望・人事評価結果など「社員関連のデータ」を活用し、適切な人員配置を検討します。「社員関連のデータ」には勤務、残業時間なども含まれることから、正確かつ迅速に給料計算するためにも役立つ情報です。
人事部門では企業内の人員状況を見ながら「求人、採用関連のデータ」に基づき、新しい人材を募集します。新しい人材を募集するためのコストを「求人、採用関連のデータ」から計算することで、費用対効果の高い採用活動を行うことができます。
製造部門向けデータ
企業内において、特にデータ活用の重要性が高いのが製造部門です。生産数・作業工数・設備の稼働状況などの「製造、生産関連データ」を活用し、無駄な工数の削減によるコストダウンや設備の効率化により生産性の向上を図ります。
さらに、製品の品質などを記録した「製品関連データ」を活用して、品質の安定化に努める必要があります。不安定な品質で初期不良を抱えた製品を販売すれば、顧客からクレームを受ける・企業の信頼度が低下するなどの問題を引き起こす原因となります。製造時の不具合を減らすことはもちろん、試験によって問題のある製品を取り除くためには、どのような状況で、どういった不具合が生じるかを分析することで改善が見込めます。
データ活用を行う際に押さえたいポイント
企業でデータ活用する際には、事前準備とアフターケアを適切に行う必要があります。また、データは分かりやすい形式に加工して共有することも大切です。以下では、企業がデータ活用する際のポイントを分かりやすく解説します。
体制を構築する
データ活用は短期的に完結する取り組みではなく、継続的に取り組むための体制作りが必要です。高度なデータ分析を行える人材を企業内でピックアップし、専門チームを結成することによって、体制を構築しましょう。
企業としてデータ活用を推進するためには、経営者自ら重要性を意識して、活動に参加することも大切です。確度の高い分析には多くのデータを必要とし、長期間の収集が必要な場合も多いため、経営面での支援を長期的に続けることで成果につなげましょう。
データは分かりやすいように可視化する
数字が羅列されているのみの情報を企業内で共有しても、意図する内容はスムーズに伝わりません。結果をスムーズに伝えるためには、表やグラフを使用して分析情報を可視化しましょう。
数値に誤りがないことはもちろん、十分な量を分析することでデータの信頼性は高まります。当然、たった10人のアンケート結果よりも100人からとった結果のほうが重要視されます。信頼性の高いデータを分かりやすく共有することで、データ活用を通して行う施策に説得力を増すことができます。
活用後は検証する
考案した戦略には、定量的な評価指標を設定し、実践後に狙い通りの成果が出たかを検証します。検証結果は企業内で共有し、ノウハウとして蓄積しましょう。
データの活用は「実践して終わり」ではなく、PDCAサイクルを回すことで、さらに高い成果に結びつけることができます。結果の成功・失敗にかかわらず、かならず次回以降の戦略に活かしていくことが、効果的にデータ活用するための秘訣です。
まとめ
データ活用を進めることで、迅速に現状を把握し、ビジネスをより良い方向に導くための戦略を考案することが可能です。企業がデータ活用する際には念入りな事前準備を行い、戦略を立案・実践する必要があります。そして、戦略を実践したあとは成果を検証し、PDCAサイクルを回すことが大切です。
電算システムはデータ活用のプロとして、データドリブン経営の支援に役立ちます。データ活用のための体制・環境作りや情報の分析方法など、自社で具体的に必要な施策が分からないという企業におすすめです。
