完了！ [ビジネス分析モデル]構築ガイド

データ分析とビジネス最適化において、効果的なビジネス分析モデルを構築することが、データ主導の意思決定を実現するための鍵となります。この記事では、ビジネス分析モデルの構築方法を体系的に紹介し、実際のビジネスニーズに基づいて各モデルを最適化する方法、適用シナリオ、構築手順などを詳しく説明します。

多くの学生は、「モデルを構築する」という言葉を聞くことを最も恐れています。特に、「ビジネス分析モデル」の構築:

1) 4P、4C、SWOTなどをデータと組み合わせるにはどうすればいいですか？

2) LR、SVM、CNNなどはビジネスとは程遠い

営業、商品、業務、物流などの業務において、分析モデルはどのように考えればよいのでしょうか。今日は体系的に説明していきましょう。

01 ビジネス分析モデルとは何ですか?

ビジネス分析モデルは、固定された指標 + 固定された分析ディメンションを通じて、ビジネス状況を反映し、ビジネス上の問題を診断します。

ビジネス分析モデルを構築するための鍵は、次の点を理解することです。

1. 企業は現状を理解していますか?
2. ビジネス上の同僚は問題の原因を理解していますか?
3. ビジネス上の問題に対する解決策はありますか?
4. 事業展開の動向について何か予測はありますか？

当然ですが、人によって状態は異なります。したがって、モデリングの前に、まず次の点を整理する必要があります。

1. 私が勤務したい部署はどのレベルですか?
2. 現時点で彼らにとって最も差し迫った問題は何ですか?
3. ビジネスプロセスは明確ですか?十分なデータが収集されていますか?

生徒は下の図のように明確な判断を下すことができます。

したがって、一般的に使用されるモデルは次の 4 つです。

1. 現状説明モデル
2. 質問分類モデル
3. ビジネス最適化モデル
4. ビジネス予測モデル

以下、一つずつ紹介していきましょう。

02 現状説明モデル

現状記述モデルは、事業開発の初期段階で複数の指標を使用して事業実績を記述し、事業監視システムを確立するために使用されます。一般的に使用される AARRR、PRAPA、RFM、ファネル モデルなどはすべてこのカテゴリに属します。

現在の状況記述モデルは、ビジネス プロセスから派生します。

一般的なプロセスには、直列プロセスと並列プロセスという 2 つのプロセスがあります。

1. シリアル: n 段階に分割されたプロセス。次のステップに進む前に 1 つのステップを完了する必要があります。プロセスの最初から始めて、最後で終わる
2. 並列: タスクが各ラインに分割され、独立して完了することを指します。全体目標からタスクの終了まで

ほとんどのビジネスプロセスは、これら2つのモードの組み合わせです（以下を参照）。

現状記述モデルの最大の機能は、責任を明確にし、問題点を明らかにすることです。

主要な指標（売上高、生産コストなど）に問題がある場合、ビジネスプロセスを遡って、どのリンクに問題があるかを確認できます。そのため、特に販売管理や業務管理に活用されています。

ただし、現在の状況≠問題、現在の状況 + 標準 = 問題であることに注意してください。したがって、問題を直接確認できるのは、基準が単一かつ明確である場合のみです。

規格自体が複雑な場合は、更なる対策が必要となります。

03 質問分類モデル

問題分類モデルは、複数の指標に基づいてビジネス上の問題が発生しているかどうかを判断するために使用されます。

コストや利益など、指標の良し悪しを判断する基準が 1 つしかない場合は、モデルは必要ありません。単一の指標が基準を満たしているかどうかを確認するだけです。

しかし、指標が2つ以上ある場合には、総合的な評価方法が必要となり、それが「問題分類モデル」です。ビジネスの良し悪しを判断するために 2 つの基準が必要であり、これら 2 つの基準間の相関が低い場合は、マトリックス モデルを使用して分類できます。

共通重要緊急マトリックス、ボストン マトリックス、品質/量マトリックスはすべてこの原則に従います (以下に示すように)。

判断基準が3つ以上に増え、交差する判断基準が多すぎると、誰が良いのか、誰が悪いのかを肉眼で判断することが難しくなります。このとき、判定にはDEA法やAHP法などが用いられる。純粋な機械学習方式と比較すると、DEA 方式はよりシンプルで直接的であり、AHP 方式は専門家が関与するため、ビジネスに受け入れられやすいです。

04 ビジネス最適化モデル

ビジネス最適化モデルは、入力レベルと出力レベルがリソース制約を受ける場合に最適な構成を見つける分析モデルです。たとえば、各部門の人件費が与えられた場合、最適なタスク割り当てを見つけます。

最も一般的なのは線形計画法を解くことであり、これは作業割り当てで非常によく使用されます (下の図を参照)。

マーケティング側にも、次のような同様のシナリオがあります。

1) 販売目標を達成するために、各営業チームはリードと販売費用をどのように配分すべきでしょうか?

2) 最高の顧客獲得効率を達成するには、各配信チャネルにコストをどのように配分すればよいでしょうか?

3) 全体の粗利益を最大化するために、各製品ラインにリソースをどのように割り当てるべきでしょうか?

つまり、複数のビジネスが関与するあらゆるビジネス統合の最適化は、このタイプのモデルに適しています。

05 将来予測モデル

ビジネス予測モデルは、過去のデータに基づいてビジネスの傾向を予測することです。すべての予測の基本的な前提は、未来の法則は過去の法則と同じであり、過去の出来事が将来も繰り返されるということです。

したがって、ビジネス予測を行う際には、一部のビジネスパラメータが固定されていると想定し、将来の状況を推測することがよくあります。

一般的な方法:

1. ライフサイクルの傾向が変わらないと仮定して、将来の状況を推測する
2. コンバージョン率/リテンション率が変わらないと仮定して、将来の状況を推測する
3. 投入産出比率が変わらないと仮定して、将来の状況を推測する

安定した業界では、これらの仮定は多くの場合正確です。ただし、この仮定が当てはまらないケースが 3 つあることに注意してください。

1. 新しいビジネスや新しいシナリオでは、参照できる過去のデータが存在しません。
2. 突然かつ不透明な状況により、すべてのコンバージョン率が異常になりました。
3. 事業運営に明らかな問題があり、通常の傾向を逆転させることはもはや不可能です。

この時点では、盲目的に予測するのではなく、信頼性の高いパラメータを取得するために、さらにテストを実施することをお勧めします。ビジネスモデルが確立されると、問題に遭遇するたびにゼロから始める必要がなくなり、指標を整理し、仮説をリストアップし、アイデアを検証し、インスピレーションを見つけます...。そのまま適用できるため、効率が大幅に向上します。

さらに、これら 4 つのモデルは進歩的です。

ビジネスが0から1に発展していく中で、現状記述モデル→問題判断モデル→業務最適化モデル→業務予測モデルを一つずつ構築していくことで、ますます効率的なデータドリブン開発を実現できます。