収集と分析のミッション
利益の最大化に貢献することが我々の使命です。
我々は大小問わず多くの会社を見てきました。
成功している会社、成長している会社、伸び悩んでいる会社、沈んでいく会社。
それらの会社のどこに浮沈の差があるのか思慮すると『判断の仕方』というキーワードに辿り着きました。
状況が芳しくない会社は、
「あるお客さんが○○を欲しいと言っているから、○○を取り扱おう。」
「来年度の売り上げ目標は○○万円だから、この製品を○○万円分販売しよう。」
「協力会社との関係もあるし、問い合わせを増やせそうだから今年も恒例のイベントに出展しよう。」
一方、状況が良く成長している会社は
「あるお客さんが○○を欲しいと言っているが、取り扱うかは市場調査…少なくとも既存顧客に需要の有無のアンケートを実施してその結果で判断しよう。」
「来年度の売り上げ目標は今期の○%増。その為には、現場稼働のロス削減5%と3%の仕入れコストダウン、マスタースキル習得者を○人増加する事で達成できる見通し。各問題改善の施策は具体的には….」
「恒例のイベント出展ですが、過去の実績データから分かる通り目立った効果が見られません。別のイベントに出展やDM送付など他の方法を検討してみよう。」
両者の違いは、データに基づき判断しているかどうかです。
データマイニングという手法について
決算書を見れば、その会社の活動特徴が分かります。
月次日報を見れば、業績の推移、予実比較も分かります。
勤怠情報を見れば、スタッフの稼働率も分かります。
しかし、例えば月次の売上推移が低下傾向にあるとします。
これまでは、営業成績ごとに担当者を叱咤し、「ここで取れなきゃ他で取れ！」などの根性論が展開される。結果、良くて昨対横ばい、悪ければ目標割り込みに至り、何が原因かわからないまま翌月も同じ根性論が繰り返される。
もしここで、”業績低迷の原因がわかったとしたら。”
または、”他に業績を好転させるためのヒントがあったら。”
そう思われたのなら、私たちならお手伝いすることができるかもしれません。
業種にもよりますが、直近数年間のお客様との取引データをご用意ください。（おそらく相応のデータ量になるかと思います。）
そこから、顧客を次のように分類します。
1.自社へのロイヤリティが高く、収益をもたらす顧客
2.他社にスイッチングされる可能性があるが、現時点で維持したい顧客
3.収益の見込みが薄く、あまり力を入れるべきではない顧客
ここまでで、現在営業担当者が活動している相手の何割が2の顧客でしょうか。
1の顧客はさほど労力をかけずとも収益をもたらしてくれます。
3の顧客ばかりに時間と労力を使っているとしたら、業績低迷は必至です。
次に、1の顧客を理解します。
- 1の顧客は、顧客満足度が平均80%以上、本社が都心部、財務的にも自己資本比率○％以上、キャッシュフローも営業・投資・財務ともにプラス（この情報は顧客マスターなどから入手します。）
- 1の顧客は製品A、B、Cをすべて購入している傾向がある
との結果が分かったとします。
となると、2の顧客の中で、上記の条件を満たすにも関わらず、製品の購入につながっていない（製品A、B、Cのうち1つまたは2つのみ購入）という顧客に対して優先的に営業力を注力することで、売上に貢献するのではないか、との仮説が立ちます。
データマイニングは、このような考え方を実現する手法なのです。
そんな事は分っているが、検証している費用も時間もないから「とりあえずやってみよう。」とお考えの中小企業の経営者様は注意が必要です。
もちろん、現実はそんなに甘くないと嘆く中小企業の経営者の本心も理解できます。
しかし、どうせやるならば、「とりあえずやってみよう。」もデータを取り検証・解決までしましょう。
さもなければ「とりあえず」も完全に無駄になってしまいます。
多くの労力と時間をかけてまで行ったデータ分析であっても経営に役立つ分析結果であるとは限りません。
それは、企業によって事業スタイルや利益の上げ方、独自性、リソース状況などは多種多様であるため、最適な分析方法や求める分析結果も千差万別であるからです。
では、どうすれば役立つデータ分析ができるかというと、それは企業・事業を「深く」理解することが必要です。
とはいえ、なんでもデータがあれば、答えがポン！と出てくるわけではありません。
ここは非常に誤解の多いところなのですが、分析には必ず目的があります。
上記の例では、「業績向上の手立てを発見したい」という目的に沿って分析を行っています。
とにかく分析前にいろいろ聞きます。
エスプリのデータ分析は、分析前に御社のビジネスと課題を根掘り葉掘り聞くところから始まります。
眼前の課題はもちろん、場合によってはP/Lのどの部分に問題があるのか、また今の課題にどう影響しているのか、そもそも御社のビジネスはどのような構造なのかなど、相当突っ込んだ会話をさせていただきます。
それは、お客様も分析チームの一員として考えているからです。
分析体制、分析対象、分析目的を明らかにした上で、分析準備に入ります。
ない情報は収集する仕組みからご提案
また、手元のデータだけでは有効な分析結果が期待できないこともあります。
例えば解約の理由を突き止める分析のはずが、解約時の情報がないなどです。
データがなければ分析もできません。
エスプリでは、価値のある分析結果を出すために、自社ツールであるナレッジャーを使ってデータ収集の体制作りからお手伝いします。
分析結果を具体的な施策に反映
分析は、○％の確率でこの施策がよいなどの結果を出しますが、具体的に実施するにはさらに労力がかかります。
エスプリでは、出てきた結果を基に、WEB制作やその他プロモーションの実行までをサポートすることができる数少ない分析会社です。
エスプリの分析は、ビジネス理解のノウハウ/データの整備の手段/実現性の担保、この３つの強みがあるからこそ、「真に役立つデータ分析」を実現できるのです。
だからこそ、誰よりも自社ビジネスの専門家であるお客様と対等に会話ができるのだと考えています。
データ分析・データ活用という活動においては、お客様と私たちのチームでの喧々諤々の中からしか、机上の空論では終わらない、現実的で、実行可能な結果は出てこないと考えています。
現実にP/L、B/Sにインパクトを与えるために、データ分析という手法で貢献するのが我々のミッションなのです。
取得済みSPSS販売資格
セールスマスタリー
数あるSPSSの製品群の中からお客様に最適な製品をご紹介し、正しくご説明するスキルを証明する資格です。
テクニカル(IBM Certified Associate)
SPSSModelerで、実際のデータ処理を行い、分析結果を適切に評価・活用できるスキルを証明する資格です。
