データ駆動型戦略を作成し、ビジネス分析を活用する 5 つの方法異なるソースから定性的および定量的なデータを収集
集合データベースにより、企業は全体的なパフォーマンスに関する十分な知識を通じて、運用と成長をどのように改善できるかを判断できます。ビジネスインサイトやリアルタイム情報などのデータを使用することで、組織はフロントオフィスやバックオフィスの業務を改善するための行動計画を概説するデータ主導型戦略を開発できます。
このデータ主導型の意思決定により、企業は競争上の優位性を得ることができます。顧客データなどの詳細なインサイトを管理者に提供することで、短期的および長期的目標を達成しながらエクスペリエンスをパーソナライズできます。
データ駆動型戦略とは何ですか？
データ主導型戦略は、ビッグデータと分析を解釈することで、企業がより良いビジネス上の意思決定を下すのに役立ちます。ビジネス戦略は、生産や受注の効率化などのサプライチェーンの段階を改善したり、カスタマイズされたエクスペリエンスを革新して顧客満足度を向上させたりすることがあります。フォーカスにかかわらず、データ主導の意思決定を行うことで、変更が実装されている理由と、機能がどのように改善されるかを経営陣が理解できるようになります。
効果的なデータ駆動型戦略を策定するには、4つの主なヒントを考慮する必要があります。
- インパクトのある戦略は、技術的なイニシアチブではなく、ビジネス目標に基づいている必要があります。技術はレポートを生成するのに役立ちますが、経営陣は戦略を開発し、最終的な決定を下すものでなければなりません。
- データは、手元にある特定の操作との関連性を保証するために、安全かつ正確で、最新のものでなければなりません。情報が不正確または古くなった場合、誤った洞察が生成され、戦略やビジネス上の意思決定が効果的ではありません。
- 予測分析ツールやPOS（POS）システムなどの高度なデータ管理機能により、詳細なレポートを生成することで、社内の業務に関するインサイトを提供できます。多くのツールでは、情報をグラフ、グラフ、表などの視覚補助に変換して、データをより包括的にすることができます。
- 組織がデータ駆動型になるためには、それは助長する作業環境を作成する必要があります。各部門は、業務における洞察の認識とデータの解釈に関するトレーニングを受ける必要があります。この文化を創造することは、事実の証拠に基づいてパフォーマンスをさらに向上させるための思考プロセスを支援します。
戦略的計画
でデータを活用する5つの方法 McKinsey & Companyによる調査では、データ主導型戦略を使用する企業の生産性が 5% 向上し、利益が 6% 増加していることがわかりました。データ分析の利点は明らかですが、多くの企業ではビッグデータの収集方法と使用方法がわかりません。
一般的に言えば、企業がデータ分析と戦略を活用できる一般的な5つの方法があります。
1.内部データと外部データから洞察を得る
テクノロジーが成長し、ビジネスライフのあらゆる側面に拡大するにつれ、より多くのデータチャネルが導入され、発見されるのを待っています。自動化されたソフトウェアを持つ企業の場合、在庫管理サービスなどのシステムプロセスは、処理して実用的な洞察を得ることができる幅広い生データを保持します。在庫回転率、需要のピーク、価格に関する情報を監視できるため、経営陣は資本と時間の節約に役立つアクションを見つけることができます。
企業は、ソーシャルメディア、オンラインレビュー、顧客とのやり取りから外部データを収集して、新しい視点を得ることができます。通常、定性的ですが、この情報により、経営者は消費者の習慣、行動、および視点を学ぶことができます。これらのインサイトから、マーケティングやカスタマーエクスペリエンスなどの機能をパーソナライズして、特定の人口統計や消費者をターゲットにすることができます。
2.情報サイロの分
解ソリューションとビッグデータを統合する前に、企業データの大部分が、特定の部門に割り当てられたサイロに分類されていました。このような情報共有の欠如により、内部通信が制限され、組織は各データソースからの指標を監視することが困難になります。
幸いなことに、 高度な統合 と分析プラットフォームは、これらのサイロを解消し、企業全体の情報交換とコミュニケーションを強化しています。その結果、部門はインサイトを組み合わせて、データ主導型の戦略を構築できます。たとえば、在庫管理チームと販売管理チームは、データを連携してピークシーズン、離職率、在庫レベルについて話し合い、経費の削減と利益の改善方法を決定できます。
3.販売ファネルの最適化
販売ファネルとは、企業が企業の顧客になるために完了するプロセスです。このプロセスでは、企業はトラフィック、リード、および販売に関する指標を検出できるため、経営陣は顧客のロイヤルティ、売上、および利益を高める方法を決定できます。
機械学習技術を使用して、販売ファネルからのデータを予測システムに入力して、将来の顧客の返品、売上、収益を予測することもできます。この情報の収集により、企業は収益性を促進するために時間と資本を投資する業務を決定することができます。
4.ビジネス成果の予測と強化
データ収集のもう1つの主な目標は、予測ソフトウェアなどの予測モデルを使用して、将来の成果に対する洞察を得ることです。たとえば、需要予測ソリューションでは、在庫および販売時点管理 (POS) システムからリアルタイムの数量を取得し、顧客の行動を監視し、将来の品目需要を予測します。この生データをインサイトに変換することで、経営陣は在庫レベルを最適化し、ターゲットを絞ったマーケティング戦略を作成することで、需要のピークと減少に備えることができます。
Amazonでは、予測分析データを使用して、購入履歴や類似商品を購入した消費者の行動に基づいて、推奨商品を購入者に提示します。これにより、追加の購入の可能性が高まり、カスタマーエクスペリエンスと収益が促進されます。
5.会社を変革する
「業績管理：研究をアクションに移す」によると、従業員の約86％が会社の戦略を理解していません。ビッグデータが継続的に進化していくにつれ、企業戦略に追いつき、適応することが困難になる可能性があります。しかし、従業員は、ビジネスの使命に整合することが不可欠です。
データ主導型ビジネスは、レポート、分析、および意思決定を強化する多様な情報の利用を促進するデータ主導型文化を構築する必要があります。統合システムを導入することで、企業データのコミュニケーションと交換を合理化することで、すべての部門が連携して作業できるようになります。プロジェクト管理チームは、関連するデータに簡単にアクセスして、業務の機能を改善するための行動計画を立てることができます。
データ主導型になるには、企業はすべての社内業務からレポートを収集して調査し、効果的なプロセス改善計画を作成する必要があります。企業はまた、より良い意思決定を下すために、定量的および質的証拠を求めるデータ主導の考え方を持つ従業員を適切に訓練する必要があります。これらのプラクティスを実装することで、企業はデータ・サイエンスが提供する多くのメリットを活用できます。
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