データの蓄積はやめましょう!このビジネス分析レポートは本当に素晴らしい

ビジネスオペレーション分析では、多くのレポートはデータが積み重なっているために深みと具体性が欠けており、経営陣に貴重な意思決定のサポートを提供することができません。本稿では、結果指標からプロセス指標への移行を重視し、主要な影響要因を特定し、明確な分析ロジックを確立する高品質なビジネス分析手法を提案します。

多くの企業のビジネス分析レポートは、数十ページに及ぶ PPT、数百の指標、密集した数字など、非常に長いものになっています。しかし、ビジネス分析会議に参加すると、「分析が詳細ではない」と批判されることになります。 「視点が目立たない！」非常に多くの数字やグラフが提示されているのに、なぜ詳細に説明されていないのでしょうか?

1. 問題分析

なぜなら、これらのレポートは「結果を使って結果を説明する」という間違いを犯しているからです。多くのビジネス分析レポートでは、収益、利益、コスト、経費などの財務指標が使用されています。「収益性」や「成長性」などの指標を計算する場合でも、財務指標を使用した二次処理に過ぎません。

ビジネスの観点から見ると、これらの財務指標は結果指標です。結果だけを使って説明すると、「前年比、前月比ともに利益が下がっているので、利益を増やす必要がある」「コストが高いために利益が低いので、コストを下げる必要がある」といった役に立たない、愚かな結論になってしまいます。

「利益が低い」という結果を聞いた後、人々は次のことについてもっと知りたいと思うでしょう。

1. それは全体的な環境によるものでしょうか、それとも私が十分に努力しなかったからでしょうか?

2. 全体的な環境が良くないと言うだけではなく、何か解決策はあるのでしょうか?

3. 何が間違っていたのでしょうか?方向性が間違っていたのでしょうか、それとも実行が悪かったのでしょうか?

レポートを出力する際に​​は、問題の原因について方向性の判断を行う必要があります。それが本当にマクロ環境の問題であるならば、新しい環境でそれに対処する方法を見つけてください。それが環境全体の問題ではないのであれば、責任転嫁しようとする人たちを止め、問題を解決する方法を見つけるべきです。

これを実現するには、次の 3 つのステップがあります。

1. 結果指標だけでなくプロセス指標も加える

2. 結果に影響を与える要因を見つけ出し、主要な要因を特定する

3. 分析ロジックを確立し、問題の要点を見つける

2. プロセス指標を増やす

追加されるプロセス指標は、「ビジネスがどのように行われるか」を反映できます。最初のレベルの内訳は、パフォーマンス = 顧客数 * コンバージョン率 * 平均注文額です。知らせ！ビジネスの観点から見ると、顧客数、コンバージョン率、平均注文額などの指標は依然として結果指標です。第 2 レベルおよび第 3 レベルの分解も必要です。

収益面では、分解の 2 番目のレベルでは、顧客リードから取引に至るまでにどのようなステップが含まれるかを確認します。たとえば、一般的な toB ビジネスは下図のようになります。リード → フォローアップ → 需要確認 → 校正 → 交渉のプロセスで、各ステップのコンバージョン率と滞在時間は第 2 レベルのプロセス指標となります。

分解の 3 番目のレベルでは、上の図のようにビジネスの詳細を表示する必要があります。

さまざまなリードソース チャネル (パブリック ドメイン/プライベート ドメイン/紹介/セールスマン育成)

リード割り当て戦略（能力評価/過去の実績/先着順に基づく）

異なる製品モデル/粗利益（主力製品/付属品）

優遇度（高・中・低）を細かく区分することで、処理方法が若干異なるコスト面でも、より詳細な分析が可能になります。コスト面では、一般的に第 1 レベルで変動費と固定費を区別し、第 2 レベルではコスト ドライバーに基づいて財務指標の販売費と管理費をコスト グループに分割し、企業が自らの行動によってもたらされるコストを直感的に把握できるようにします (下図を参照)。

このステップが適切に実行されると、分析は自然に詳細になります。第 2 レベル、あるいは第 1 レベルまでしか分解できない場合は、分析は比較的大まかになります。

3. 影響要因を特定する

追加されたプロセス指標はすべてビジネス分析レポートに含める必要がありますか?もちろん違います。プロセス指標をあまり多く積み重ねると、レポートが長くなり、結果がわかりにくくなります。したがって、データ アナリストは、ビジネスの結果に影響を与える主要な要因を特定し、主要な要因を表す指標をレポートに含める必要があります。

外部の影響要因については、次の点に重点を置きます。

1. 上流の原材料、労働力、資源がコストに与える影響

2. 下流の顧客需要量、好みのタイプ、好みのチャネルが収益に与える影響

3. 競合他社はターゲットを絞った値下げを実施したり、上流および下流のリソースをめぐって競争したりしていますか?

内部の影響要因として、現在注力すべきビジネス戦略は何ですか?具体的には以下が含まれます:

1. 人材: コア顧客はどのような顧客ですか?

2. 製品: 製品の主な特徴/価格/サービス

3. 分野: 主なチャネルは何ですか? また、量と品質の要件は何ですか?

まずビジネス戦略を理解し、さらに最前線部門がそれを適切に実行しているかどうかを観察します。経営戦略としてハイエンド顧客を開拓するという方針を立てているのに、現場が注力せずに市場に顧客を氾濫させているのであれば、実行レベルに問題があると言えます。全員がビジネス戦略に従っているのに効果がない場合。次に、戦略を調整する必要があるかどうかを検討する時間を取る必要があります。

もちろん、企業に戦略がなく、思いついたことをそのままやるという可能性もあります。しかし、戦略を持たない企業は通常、次のような問題を抱えています。

1. 無理な商品ライン配置、在庫切れと過剰在庫の共存

2. 収益は増加し、粗利益は減少し、純利益はさらに急速に減少する

3. 販売費は収益よりもはるかに速く増加する

問題を発見したら、経営陣に一つずつ解決するように促すだけです。

4. 分析ロジックの構築

指標を整理し、重要な要素を確認した後、分析ロジックを確立する必要があります。 MECE法を用いて分析ロジックを構築することができます。基本的な考え方は、問題を肯定的な側面と否定的な側面の両方から特定することです。タマネギの皮むき法を使用して層ごとに分析し、答えを見つけます (以下を参照)。

知らせ！分析ロジックには固定されたルーチンはなく、完全に「リーダーシップの質問に答える」ことに重点が置かれています。

たとえば、全員が「悪い環境」について不満を言っている場合、リーダーは「環境が悪いときに他に何ができるか調べてください」と指示するかもしれません。あるいは、リーダーはこう指示するかもしれません。「彼らは環境について文句を言い続けているだけだ！黙らせろ！」

これら 2 つのケースでは、分析と開発の考え方が明らかに異なります (以下に示すように)。分析ロジックを実行するときは、リーダーが何を望んでいるのかを明確にする必要があります...

このステップでは、食べるのに適した料理を選択する必要があります。なぜなら、企業によって直面する問題は異なるからです。上司は同じ問題を検討するときも、焦点が異なります。ビジネス分析を行い、経営陣にサービスを提供する際には、年間の数字だけを盲目的に見るのではなく、経営陣の真のニーズを理解する必要があります。

V. 要約

要約すると、高品質なビジネス分析には、さまざまな側面での取り組みが必要です。

1. 事業はある程度デジタル化されており、プロセスデータを収集できる

2. データアナリストはビジネスを完全に理解しており、ビジネス行動を記述するための豊富なタグライブラリを持っています。

3. データアナリストはリーダーと良好なコミュニケーションを持ち、分析の方向性を把握できる

もちろん、すべての企業がそのような好条件を備えているわけではありません。多くの中小工場では待遇が悪く、賃金も低く、データインフラもひどい状態です。彼らは哀れなほど小さな注文データしか持っていないのに、彼らのリーダーたちは依然として分析して驚くべき結論を導き出すことを期待しています。これは非常に困難です。現時点では、手頃な代替ソリューションをいくつか採用し、分析的なアイデアをラベル付けして構築する能力を訓練してから、できるだけ早く通常の大企業に切り替えることをお勧めします。