データ活用とは？

「データ活用」とは、企業に蓄積されている様々なデータを業務効率化や生産性向上を目的として継続的に活用することを言う。

データ活用を理解するためのポイント

ビックデータとは？

…事業に役立つ知見を導出するためのデータ。最低でも数十テラバイトから数ペタバイトの範囲に及ぶ。

活用するデータの種類

データの主な種類について

ビジネスにおけるデータ活用のメリット

① 売上の向上

自社に蓄積されたデータを分析･活用することで、売上の向上が期待できる。
適切なターゲット、適切なタイミングで商品をおすすめする。

② コスト削減

業務の無駄やボトルネックを見つけ出す。
経験と勘によるコスト削減からデータに基づくコスト削減に転換。問題点が客観的に把握しやすくなる。適切なターゲット、適切なタイミングで商品をおすすめする。

③ 戦略の策定と検証

データを用いた分析でビジネスにおける課題を発見しやすくなる。
効果検証もやりやすい。

データ活用をするためのポイント

Point01 活用できるデータを知る

どのようなデータが活用可能で、どのように活用できるのかを知る。

例：顧客データのセグメント分析 → どの層が何を買っているか？

RFM分析 → 購入頻度や購入額が高い顧客はどんな人？

Point02 データ分析のリソースを確保する

・データ活用がしやすい業種や領域について知れば、どんな施策を打つべきか目標を立てやすくなる。

・同業他社がどのようにデータを活用しているのかを知り、自社の施策の参考にする。

Point03 データ分析のリソースを確保する

・データ分析を行う人材の確保。

・中小企業では専門でない人がデータ分析をしている企業が50.6%、外部に委託している企業は20％以下※。

・リソース確保が難しい場合はBIツールの導入検討を。

※引用：総務省「総務省｜令和2年版 情報通信白書｜日本企業におけるデータ活用の現状」

データ活用を行う時の基本的な手順

データ活用は以下のステップで実施します。

01 目的の設定

データ活用を行う目的を具体的に設定する。
例：「顧客満足度の向上」「生産コストの削減」「業務に最適な機材の選定」

02 分析課題の決定

分析課題を決める。
例：顧客満足度を向上させたい→顧客満足度が増減する要因を特定する→分析対象の決定

03 データ収集・設定

決定した目的と課題をもとに必要なデータを収集し、分析の設定をする。

04 データ加工

データの加工を行い、事象の関連や要因を探りやすくする。

05 可視化

数値データのままではわかりにくいため、グラフや表として可視化し、直感的にイメージを掴みやすくする。

06 分析

全体像や外れ値を中心に分析を行う。外れ値はエラーであることも多いが、重要な示唆であることも多い。

07 アクションプランの策定と効果検証

分析をもとにプランを立て、施策を打つ。
効果検証と改善を繰り返す。

データ活用の事例その①

データ活用において高い成果を上げた事例を紹介します。

事例 01

高速路線バス事業を展開するベイラインエクスプレス株式会社では、走行中の不安全データを可視化し、運転士の教育や評価に活かす目的で、2019年10月に「MotionBoard」を導入しました。
従来、運転手の評価が属人的という課題がありましたが、導入により客観的な評価が可能になりました。
今後はさらなる安全品質の向上に向けて、データ活用を促進していく見通しです。
参照：ベイラインエクスプレス株式会社 | 導入事例｜ウイングアーク１ｓｔ

データ活用の事例その②

データ活用において高い成果を上げた事例を紹介します。

事例 02

「無印良品」で有名な株式会社良品計画は、実店舗における売上向上のために、スマートフォンアプリ「MUJI passport」を展開しています。
このアプリから顧客の行動データを収集しているものの、商圏の分析はエリアマネージャーの感覚に頼っており、蓄積されたデータを有効に活用できないという課題がありました。
そこでBIツール「MotionBoard Cloud」を導入したところ、アプリから得られた顧客の行動データと地図上の店舗の位置から、客観的な商圏分析を実施することに成功しました。
今後は、エリアや顧客の年代、性別などの切り口で利用状況を地図上で示すなど、スピーディーな商圏分析も視野に入れています。
参照：株式会社良品計画 | 導入事例｜ウイングアーク１ｓｔ

データの活用を検討してみませんか？

データを適切に活用することで、業務効率化だけでなく課題発見や新たな施策の策定につなげることも可能です。
今後、IT化やDXの推進によって、データ活用はさらに発展していくでしょう。
データの活用をぜひ検討してみてはいかがでしょうか？

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