ビジネスにおけるデータ活用のポイント

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データ活用は死活問題になりつつある
小売業の経営者の方々と会話していて強く感じるのは、データ活用は企業にとって死活問題になりつつあるということです。以前であればデータ活用しないのはもったいないという感覚でしたが、いまや優先度を上げるべき経営課題になっていると感じます。

データ活用の効果創出が課題
問題はデータ活用から効果を上手く出せていないケースが多いことです。お客様と会話しているとデータ活用基盤を整えたり、分析ツールを導入したり、データサイエンティストを採用したりと、いろいろと手を打っているが今ひとつ効果が見えないという課題です。

データ活用のスタートは「良質な仮説」

そこでいま一度、データ活用にとって最も重要なポイントに立ち戻ってみたいと思います。データ活用の起点は良質な仮説です。そのデータからどのような効果が創出できそうかのアイデアです。良質な仮説の条件は３つです。（１）ビジネスに繋がるか、（２）データにより検証可能か、（３）現場においてアクション可能か、の３点です。データ活用に取り組んでいて、上手く結果が出ないという方は、３点を再確認してみてください。

「良質な仮説」３つの条件
（１）ビジネス貢献
（２）検証可能性
（３）実行可能性

良質な仮説（１）ビジネス貢献が明らかであること

良質な仮説であるための最も重要な条件は当たり前ですが、それがビジネスへ貢献することです。直接的に売上アップやコスト削減につながるのはもちろん、間接的に商品・サービス品質の向上や顧客体験の向上、オペレーションリスクの低減などにつながるケースもあります。データ分析の結果、面白い因果関係が見えてきたとしても、それがビジネスにインパクトをもたらさなければ、我々にとっては意味がありません。

例えば、コンビニエンスストアではレジ精算中に「おでんはいかがですか？」と声掛けされることがあります。これを分析仮説としてとらえると「声掛けすると商品の売上がアップする」と言い換えられます。このように後述するように現場で実行可能で、ビジネスに貢献する仮説が良い仮説です。ちなみに、現場の方々と会話するとこの仮説は正しいと支持する方が多いようです。

これまでのプロジェクト経験から言えるのは、アイデアを出すのが上手いのは、お客様企業の方々で現場経験豊富な方々です。営業部の部長や長年店長を努めている方々がこういったアイデアを出すのが上手いと感じます。彼らの知見をどう分析に繋げるかが一つのカギだと考えてますが、これについては別の機会で触れたいと思います。

良質な仮説（２）データによって検証が可能であること

２つ目は、その仮説がデータによって検証可能であることです。そのためには因果関係を検証できるデータが必要です。例えば「従業員が笑顔の店は、売上が上がる」という経験則があったとして、その経験則を検証するためには、原因である「従業員の笑顔の量」、結果である「売上高」との両方がデータとして分析可能な状態になっている必要があります。

データがない場合は収集できる見込みがあるか、もしくは前提を置いて代替データが作れることが必要です。昨今のデジタル変革（DX）技術により今まで取れなかったデータが取れるようになっています。従来はPOSデータ、IDPOSデータくらいしかありませんでしたが、いまはIoT技術により、行動履歴などお客様や従業員に関する様々なデータを取得することができます。

金融業界などでは、世界中の石油タンクの天井の位置を影から測定し、原油の備蓄量を推測し、原油価格の推測に使っているそうです。こういった従来とは異なるデータをオルタナティブ・データと呼びますが、近いうちに小売業へも浸透すると考えてます。

良質な仮説（３）現場が実行可能であること

良質な仮説であるための最後の条件は、そのアイデアがアクション可能であることです。「データ分析から理想的な立地が見つかったとして、そこに出店できるわけじゃないからね。」出店を担当する部署の方々からよく聞かされる言葉です。まさにおっしゃるとおりで、データ活用のためにはデータ分析の結果が現場のアクションに結びつかないとビジネス効果へは繋がりません。

データ分析の結果、ビジネス貢献が高そうな因果関係が明らかになったとして、そのデータをもとに、いつ、どこで、だれが、何をするのか分からなければ、アクション可能とは言えません。そのアクションが店の棚の前で実施する必要があるのであれば、モバイル端末などで従業員にタイムリーに情報を提供できる仕組みも必要となってきます。この点もDXが活躍する余地が大きいと考えられます。

今からでも遅くない

「既にデータ分析ツールがあるんだけど使いこなせてない。」という企業においては、上記の観点でデータ活用を見直してみると、新たな気付きが見つかるかも知れません。現場に埋もれる知恵をぜひデータ活用によって呼び覚ましてください。

ビジネスにおけるデータ活用に関するご相談をお待ちしております。

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