データ活用による業務改革が注目されていますが、データ活用は企業をどう変えるのか、方法やメリットがすぐに説明できる方は少ないのではないでしょうか。
この記事では、データ活用を現実的な課題として、より深く理解して取り組むために、正しいデータ活用によるメリットと、データを活かして企業の変革を進める具体的な方法を解説します。
あわせて、データ活用基盤の導入により実際に企業改革に取り組んだ実例についてご紹介します。何から手を付ければよいか、具体的なイメージづくりの参考にこの記事をご活用ください。
データ活用をビジネスにどうつなげるか
データ活用をビジネスに活かすには、どのような目標を設定し、データに反映し活用するか、企業の考え方が問題になります。データは、客観的な経営判断の基礎となる情報なので、分析により、自社のビジネスの弱点・課題の抽出に主体的に取り組むことが重要です。
データを収集するだけではビジネスにはつながらない
データ活用においては「何のためにデータを収集するのか」という明確な目的意識を持って取り組むことが必要です。
データ活用基盤などの導入をしたものの、ビジネスでの成果にはつながっていないケースは意外と多くあり、それでは本末転倒です。そのデータは何のために収集するのか、ビジネスの目的をまず決める必要があります。
例えば、顧客の購買行動調査であれば、どこで何を買うのか、どんな人が買うのかをより詳細かつリアルタイムで調査する必要があります。そこには「自社が本当にニーズに合った商品戦略を行っているのか」という問題意識があるはずです。
問題意識に合った分析を行うことが肝要であり、「分析のための分析」に終始しないようにしましょう。
分析に基づいたビジネス戦略を打ち出す
分析を行った後、次に行うべきことは、これに基づいたビジネス戦略を打ち出すことです。
データを活用し、データドリブンに企業を変えていくことは、デジタルトランスフォーメーション（DX）の一部ですが、もともとDXは企業がビジネス環境の激しい変化に備えるために行われる「生存戦略」のことです。
データを取得・分析したが、経営に活かせていないとなれば、ビジネスが全く変わらないことを意味してしまい、DXの目的は達成されません。
例えば、IoTなどを利用して取得したリアルタイムデータ分析から、「顧客の行動が、実は自社の想定していた行動とずれていたことが実証された」「意外な行動の共通点が見つかった」などとの結果が出たとします。
これに対して、経営レベルにおける戦略を見直すことで、目標の数字や、組織の見直しを行うなど、戦略に反映してこそデータ活用の意味があります。
業務全体をデータドリブンにする
データ活用においては、業務全体をデータドリブンに変えていくことが必要になります。
データに基づいた根拠を固めることにより、現場にもさらに効率性が求められるようになるほか、確実に目標を達成するにはどうしたらよいか、より多くの場面で考えることで活力を生み出すことにもつながります。
また、ビジネスにおける各目標が客観的なデータで設定されることにより、経営陣と意識を共有できるようになり、より具体的で納得ができる目標となります。
データと、データを活用しようとする1人1人の意志の力により、現場と経営陣が一体になって会社を変えていくのがDXの真の目的であり、効果を伴わせることができます。
データ活用がビジネスにもたらすもの
ビジネスにデータ活用がもたらすメリットは次の5点と考えられています。
- ビジネスの最適化
- 業務の効率化
- 顧客の満足度向上
- リスク回避
- 新しいビジネスの創出
各メリットについて、プロセスも含めて解説します。
ビジネスの最適化
データ活用により、ビジネスの最適化を図ることができます。ビジネスの最適化とは、「ヒト」「モノ」「カネ」そして「情報」をあるべきところに割り当てることを意味します。
例えば、出店計画を立てる場合、そこになぜ新規出店をするのか、どれだけ売り上げが見込めるかという仮説を立て、検証することはデータ分析でも可能なことです。人員配置なども同様であり、1人当たりの「売り上げ」「コスト」「利益率」などをデータで分析したのち、ずれがあればデータに基づき柔軟に調整することが可能になります。
「全体最適」がどのような数字・データに基づいて行われたのか、現場も経営陣も理由が説明しやすくなり、望ましい方向に変革することが今までよりも容易になることでしょう。
業務の効率化
データ分析により業務の非効率な点を洗い出し、効率化することが可能です。最適化と重なるところもありますが、何にどれくらいの時間をかけて業務を行っているのかを分析することは財務・労務管理上重要な問題です。
その点、データ分析は特に多くの要素の相関関係などを考えて分析することにより、業務の効率性を上げることができます。
従来までは「何時間働いたか」が問題になりがちだったのですが、「何に何時間使うことになったのか、その原因は何か」をデータにより詳細に分析すると、問題点の洗い出しは容易になります。
また、今まで人の手でこうした分析を行っていたのが、データ活用基盤や、BIツールなどの導入により、自動で分析してくれるので、それだけでも効率化につなげることができます。
顧客満足度の向上
データ活用により、顧客満足度の向上につなげることができます。
Webマーケティング・IoTによる顧客行動データの収集の進化で、今までデータにならなかった顧客行動の詳細までデータ化できるので、リアルタイムでお客様に合わせた接客・商品サービスの提供ができます。
自動販売機での購買行動における顧客の目線分析から、商品配置を変え、売りたい商品を確実に売れるようにした例など、実際に多くの著名な例があります。また、現在の顧客ニーズに合わせるだけでなく、潜在的なニーズをとらえ、未来予測することも可能です。
その結果、ニーズに合ったモノやサービスの生産、提供がさらに容易になり、満足度の向上につなげられます。
リスクの回避
データ分析から未来を予測し、リスクを察知して回避することもデータがビジネスにもたらすメリットの1つです。
保険の世界などでは、場面設定し、リスクを数値化すること、長期間のデータ分析から、未来を予測することはよく行われています。在庫の欠品・物流の到着遅延など、避けたいリスクはどの業界にもあります。こうしたリスクを低減する対策に、データはより合理的な根拠を与えることができます。
リスクの発生原因や頻度の把握・対策などが効果的に行えるとともに、合理的な指標に基づいて未来の予測を行い、それを見越した予算を取っておくことで、打ち手を実行しやすくなります。
「リスクが見えているのに動かなかった」と批判を受けるリスクも、また回避しやすくなるでしょう。
新しいビジネスの創出
データ活用により新しいビジネスが創出できるようになると、厳しい企業の存続における安定性につなげることが可能になります。
簡単な例でいうと、お客様の声（VOC）のデータ分析を反映した新商品の開発が新しいビジネスまで生み出すきっかけになるというような、データに「推された」ビジネスが、今後増えることは間違いありません。
データからビジネスを生み出した事例は、まだ多くはありません。しかし、DXの成功をもたらした多くの事例においては、販売方法・接客方法、あるいは生産方法など、データの積み上げからの気づきが大きな変革をもたらした、という、どの会社でも「現実的」と思える過程により会社を変えています。
事例で見るビジネスへのデータ活用
ビジネスへのデータ活用は、徐々に中小企業に浸透してきています。DXは、多くの中小企業の生き残りを比較的小さなコストで実現できる方法であることが知られるようになっていますが、データ活用はDX施策の柱として重要です。
中小企業において、データ活用が会社と店舗を変えた実例をご紹介します。
「つり具のブンブン」を運営する株式会社ヨコハマ様は、以下の要望を実現するため、データ分析に取り組みたいと考えていました。
- 売れ筋商品の発注
- 店舗間の在庫適正化
- ”バズり”で一気に売れるモノの予兆や在庫切れ阻止
- 販売した商品の、釣り竿起点の分析
- 販売した商品の、カラー別分析
このため、従来のPOSデータ・SNSデータ等取得できるデータの統合的活用と、データ活用基盤の導入の双方が課題となっていました。そこで、Oracle Cloudを活用したシステムエグゼの次世代データ分析サービスの導入を検討。まず、PoCとしてFuture Analytics体験パックを採用しました。
Future Analytics体験パックは、店舗別のPOSデータ・Webスクレイピングで集めたオープンデータなどを活用し、BI技術を使ってダッシュボードでデータを可視化できますが、それだけでなく、自社ならではの切り口での分析も可能にするソリューションです。
ノウハウがないところからOracle Cloudを導入したヨコハマ様は、釣り竿とリールの併売状況の分析等、専門店ならではの切り口でデータ分析を積み重ね、顧客満足度の向上や、在庫の適正配置を実現するための検証を実施しています。
従来は店舗スタッフの経験と勘に頼っていた業務が、データ活用基盤の導入でデータドリブンに変わることを体感していただいた成功事例です。
まとめ
データ活用がビジネスにもたらす利点は、基盤を導入するだけでは難しく、目的を持った分析とこれに応じた打ち手の積み重ねによってもたらされます。
「データ分析のノウハウが全くない」ということが課題となる場合は、Oracle Cloudを使った次世代データ分析サービスを利用してみてはいかがでしょうか。
次世代データ分析サービスでは、環境構築から自社にあった分析まで、一連の準備が簡単に行えます。サポートも充実しているなど、データ活用基盤のスムーズな導入が可能なため、データを会社の即戦力にかえることができるでしょう。
