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PDCAの精度とスピードを最大限高める”データ基盤PDCA”

PDCAの精度とスピードを最大限高める"データ基盤PDCA"

日々の業務のPDCAの精度とスピードを高めることが、目標達成に繋がります。そのPDCAの精度とスピードを最大限高めるのが、データになります。

そこでこの記事では、データに基づいて精度の高いPDCAを回し続ける方法を解説します。

データ基盤PDCAとは

データ基盤PDCAとは、日々の経営・マーケティングにおける業務を遂行していくに当って、常に最新のデータを確認しながら、データに基づき意思決定をしていくことです。更に、その意思決定した施策の結果もデータに反映させていくことで、常に検証・改善を繰り返すことができることを言います。

ここで重要となるのが、「最新データが常に確認できること」になります。

常に最新の実績データが意思決定できるかたちに可視化されていること、そしてそのデータをもとに意思決定した施策の結果が常に反映されていくことが必要となります。

さて、そのデータ基盤の構築方法ですが、データ分析→可視化の設計→構築という流れとなります。

データ基盤の構築方法

このうち、データ分析については「正しいデータ分析の手順とは?成果につながる5つのステップ」をはじめとした当ブログで解説している手順や事例をもとに実施することができます。

このデータ分析でデータ分析基盤の8割は完成したと言っても過言ではありません。なぜなら、データ分析が終わった時点で、自社の強みや課題が鮮明になり、今後の戦略や施策が決まっている状態だからです。あとはその戦略および施策を実行するに当って、見ていくデータを分析結果に基づいて可視化していけば良いのです。

売上・利益に直結するからこそ重要なデータ分析

データの可視化は様々な業務において取入れられています。弊社でも、様々なツールやシステムを導入しデータを可視化することで業務効率化を図っています。おそらく皆さんの会社でもそうでしょう。

しかし、実際に効果が出ているそのほとんどは間接業務に関するものです。売上や利益に直結するような直接業務については、ほとんどの企業で効果が上がっていません。

間接業務と直接業務のデータ活用における違い

各種デジタルツールやシステムは、人が行う仕事を出来る限り自動化して業務を効率化するために作られたものです。従って、間接業務については使うツールに業務を合わせていくことで必然的に効率化されます。間接業務については、ツールに業務を合わせれば良いのです。

しかし、直接業務についてはそうはいきません。特に売上や利益を上げるための分析ツールやBIツールについては、もちろんエクセルでひたすら関数叩いたりグラフ作ったりする「作業」についてはツールが行ってくれるため効率化されますが、だからと言って売上や利益が上がるわけではありません。

実際に、「ツールを入れても効果が出ない」「ツールを入れても分析の仕方やデータが読み取れない」など、うまくいかない話をよく聞きます。

間接業務については、先ほどもお伝えしたようにツールに業務を合わせていけば良いですが、直接業務については、そもそも売上・利益を上げるために何が足りていないのか、根本的な問題は何なのかといった現状をしっかりと分析し、その分析結果から業務改善や成長戦略・施策に必要な課題を見極め、それをもとに必要なデータと意思決定するための可視化が必要となるのです。だからこそ、データ分析が重要となるのです。

可視化の設計をする際のポイント

さて、ではデータ分析結果に基づいた可視化を行うに当ってのポイントですが、次の4つを意識してください。

  1. 目的および管理する現場責任者ごとに設計する
  2. 大きいところからブレイクダウンできる設計とする
  3. 「結果検証」と「行動するための意思決定をする」ためのビューの2種類が必要
  4. ツールは最後に選ぶ

1.目的および管理する現場責任者ごとに設計する

データ分析では、顧客視点、商品視点や店舗視点など、強みや課題を明確にするために、抜け漏れない分析が重要です。しかし、可視化についてはそのすべてを1つのビュー(データを可視化したもの。エクセルやBIツール等で実施することが多い)で表現するということはありません。

データ分析においては「データ分析の目的を明確にする」ということが最も重要です。その目的は管理する現場責任者に依存するでしょう。企業経営において、会社全体の利益が最も上段に位置する目的に当たると思います。その下には、売上を上げるのか、コストを下げるのかに分かれるでしょう。売上を上げるのであれば、店舗軸や商品軸など様々ありますが、事業部ごとに担う役割・責任が異なると思います。

経営者であれば、企業全体の利益や売上、コスト等、財務関連のデータは常に把握することが必要ですが、単品ごとの日々の売上や消化率などは常に把握する必要はないでしょう(と言うよりそんな時間はないでしょう)。一方、MD担当者であれば、各商品の販売実績や在庫状況を店舗別に日々把握しておく必要があるでしょう。

このように、実際に経営や業務を遂行する責任者ごとに必要なビューは何なのかを設計することが重要です。

2.大きいところからブレイクダウンできる設計とする

データ分析のポイントと同様、可視化についても大きいところからブレイクダウンできるようにすることが重要です。

いきなり細かいところから入ってしまうと、そもそもの目的達成に近づけているのか見えなくなってしまいます。あくまでもスタートは常に大きいところから、となります。

3.「結果検証」と「行動するための意思決定をする」ためのビューの2種類が必要

行動した結果どうなっているのかの「結果」が見えることとその行動をするための意思決定を行うためのビューが必要です。「結果」は比較的経営者寄り、責任者の方がよく見て、行動のためのビューは現場に近い方が見ることが多くなります。

これは 「2.大きいところからブレイクダウンできる設計とする」で伝えたように、大きいところからブレイクダウンするビューにすることで実現できるでしょう。

4.ツールは最後に選ぶ

ツールを入れたけど、結局使っていない、使いこなせない、という話をよく聞きます。

ツールはあくまで「見るための道具」に過ぎません。目的を達成させるために最適なビューを表示できれば個人的には何でも良いと思っています。

くれぐれもツール選びから行わず、1から3の手順を踏んでから最後にツールを決めましょう。

売上・利益を伸ばすデータ活用 3つの事例

この資料では、私たちが様々な業態の企業に対して行ってきたデータマーケティングの結果や、実際に行っているデータ分析のノウハウをご紹介します。是非参考にしてみてください。

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