データ活用を行うことによって企業の営業活動やマーケティング、人事、製造、出店計画などを効果的かつ戦略的に進めていくことができます。
IoTやAIなどの登場によって大企業でなくても多くのデータ収集ができ、さらにはビッグデータを組み合わせながら分析を行い、業務のなかで活用できる環境が整っています。
この記事では、業種や業態を問わず現在のビジネスの状況を把握して業務改善に活かしたい方、将来を予測しながら戦略的に営業活動を行いたい方などのために、企業のデータ活用について詳しく解説します。
データ活用とは、データを収集、整理、分析したうえで日常的な業務などにおいて活かしていくことです。収集や分析が目的ではなく、あくまでビジネスに役立てて活用することを目的としています。
企業内には、商品ごとの売り上げ件数、顧客ごとの購買履歴、顧客の属性や購入頻度、人件費や仕入れ原価などのさまざまなデータがあります。
ひと昔前までは、大企業の経営戦略室のような部署にデータ分析のプロが多数在籍し、専用のソフトを使用しなければ行うことができませんでした。
しかし現在では、パソコンとインターネットの普及によって、中小規模の企業でも比較的容易に実行することが可能になりました。
また、人口や地域、気候などのビッグデータが無料あるいは安価に取得できるようになったため、企業内にあるデータと組み合わせて活用できます。
顧客の行動が多様化し、環境が大きく変化するなか、業種や業態、ビジネスの規模を問わず、データを活用した戦略的な営業活動が求められています。
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データ活用を行うことによって、社内のさまざまな業務が改善され、戦略的な活動ができるようになります。
社内にあるデータを収集して整理することによって、現在の事業の状況を正確に把握し、「業務の見える化」ができます。
さらに、データを分析することによって、売り上げの傾向や、季節ごとの変化、マーケティングの効果を把握できますので、未来を予測した営業活動が可能になります。
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さまざまな意思決定をする中で、経験や勘など数値化できない情報に頼ってしまうことも多いかと思います。
データを分析することで営業活動における小さな変化にも気付き、過去の情報との比較なども容易ですので、的確かつ速やかな意思決定で業務を進めることができます。
データ活用を行うことでビジネスの課題が浮き彫りになると同時に、新たなビジネスチャンスを発見することも珍しくありません。
日々の業務に追われていると視野が狭くなりがちですが、データによって俯瞰的に見つめることで、今後の営業活動のアイデアを得たという事例は多いです。
顧客の行動履歴や属性などのデータ活用を進めることによって、顧客の興味や関心を捉え、適切なアプローチで売り上げ向上の施策を行うことができます。
これまで全ての顧客に対して画一的なアプローチしかできていない場合、顧客の属性グループごとに異なる提案を行うなどしてみましょう。
日々の業務フローをデータ化することによって、売り上げや収益に直結している業務や、手間やコストと比較して十分な収益を生んでいない業務などが明確になります。
無駄を省いて収益率を改善したり、余剰な人員を収益性の高い業務へと配置転換したりするなど、さまざまな無駄の削減が実現します。
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業務効率化を始める前に抑えておきたいこと
データ活用は既に、企業活動においてあらゆる職種で必須となっています。
経営者や経営戦略室だけでなく、さまざまな職種で行われているデータ活用の事例をご紹介いたします。
顧客データや広告データなど、企業のマーケティング分野におけるデータ活用の事例は数多くあります。
さまざまな条件によって分類した顧客グループについて、行動や閲覧履歴などから顧客の好みを分析し、ニーズに合わせた情報や広告表示を行うことが最も分かりやすい事例です。
すべての顧客を対象としたマス的なアプローチよりも、一定の条件で絞られた顧客のニーズに合わせたアプローチを行うことで、より一層の購買欲を刺激して売り上げアップに繋がります。
また、気温に関する過去のデータを参照することによって、一定の気温を超えた際に売れ始める商品の分析や、その商品の購買層に向けたアプローチを行うことができます。
顧客データや商談データ、売り上げデータなど、営業を担当する部署には多くのデータが存在しているものの、日頃の活動に専念するあまり、データ活用が行われていないケースが多いです。
既存の顧客について年齢や性別などで分類し、購入志向を分析することで、新規顧客獲得に向けたアプローチの方法や、営業時の提案資料にも明らかな違いが出てきます。
特に営業活動においては商談データの整理と分析による活用が重要で、成功事例や傾向を共有するだけでなく、失敗事例から課題を浮き彫りにして全社的な改善の取り組みが生まれ、業績を大きく向上させた事例もあります。
機械化が進んでいる製造業では、生産数や原価率、作業工数などの製造に関するデータの蓄積が、他の業種よりも進んでいる傾向にあります。
現在よりもさらにデータ活用を進めるのであれば、使用状況に応じた製品の変化を把握することによって品質改善に役立てたり、需給予測に基づいて生産および出荷計画を見直して無駄なコストを削減したりするなどの取り組みが可能です。
特に、製造と営業活動、あるいは物流との連結される点について、効率的なデータ共有を行うことができれば、在庫や原材料仕入れを効率化してキャッシュフローを改善できます。
社員データや求人データなど、人事に関連する職種においても数多くのデータがあります。
うまく蓄積と整理を行うことによって、今後の採用計画や労務に役立てることができるでしょう。
社内の人材情報を分析し、人事労務管理の品質向上に役立てることによって、離職率を抑え、新しく雇用した人材を有効に活用することに繋がります。
また、各部署の収益や業務量に関するデータを活用することで、客観的な根拠に基づいた「採用」や「人材育成」の必要性について検討することが可能です。
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バックオフィスとは？抱える課題と効率化のポイントを解説
実際にデータ活用を行おうと考えた企業が最初に直面する課題は、社内にスキルを持った人材が少ないということです。
日頃の業務については十分な理解があるスタッフであっても、業務外でデータを整理したり分析する時間が確保できなかったり、データ活用をするために十分なスキルを持っていないというケースがほとんどです。
また、データ活用は初期段階では多くの作業時間を確保しなければならないものの、データ収集の設定が終われば、ほとんど日々の作業はありません。
このため、わざわざデータ活用のために専用の人材を採用することも難しい状況です。
企業の現在の状況を正確に把握し、それぞれの事業分野に関する未来を予測しながら、将来的な営業やマーケティングなどの戦略を組むためには、データ活用が大切です。
ただし、データ活用は初期段階での労力が大きく、また人材の確保が困難であるため、なかなか具体的なデータ活用のためのアクションが取れないという企業が多いです。
このようなお悩みを抱えている企業は「BI女子」がデータ活用をサポートさせていただきます。
また、データ活用をしたいけどデータの整理が不十分だと感じられている企業のご担当者は是非、「EXCEL女子」によるデータ整理や資料作成もご検討ください。
社内のデータを収集、整理、分析したうえで、さまざまな部署においてデータ活用ができるまでのプロセスをしっかりとサポート致します。