この大企業は、ビジネス分析を通じてどのように業績の向上を達成したのでしょうか?

ビジネス分析はパフォーマンスの向上にどのように役立つのでしょうか?この記事では、大規模な工場のケーススタディを通じてその答えを紹介します。

「ビジネス分析を行う際には、単にデータを積み上げるのではなく、洞察力を持ち、パフォーマンス向上の機会を見つけられるようにする必要があります。」これは多くの企業の要件ですが、学生たちは「どうやってやればいいの？」と困惑します。数字の中にチャンスを見出すにはどうすればよいでしょうか?

本日は、大企業の事業部門を具体例に挙げ、ビジネス分析を通じてどのように業績向上を実現するかを体系的に解説します。さっそく、本題に入りましょう。

1. 背景

ある会社には100店舗あり、1店舗当たりの平均年間売上は120万、年間合計の売上は1億2000万です。来年には50％増の1億8000万に増やしたいと考えています。私たちは何をすべきでしょうか?

2. 間違った習慣

何人かの生徒はこの問題を見て、「これは簡単ではない」と言いました。 1億8000万-1億2000万=6000万を余分に稼ぎ、1店舗あたり120万、50店舗を新規オープンすれば完了です!

笑わないでください。多くの学生が実際にこのように計算します。ここで何が問題なのでしょうか?

1. 120万は年間平均なので、新店舗は1月にオープンしなければなりません。そうでないと足りません。

2. 120万は全店舗の平均です。新店舗も旧店舗も同じでしょうか？別々に見なければならない

3. 120万は全店舗の平均です。大型店でも小型店でも同じでしょうか？別々に見なければならない

4. 6,000 万成長するためにどれだけの投資が必要で、収入と支出は均衡するでしょうか?

5. 1 つの都市にクラスターが多すぎると、効率が低下しますか?

6. 古い店舗にはまだ成長の余地がありますか?部屋の大きさはどれくらいですか？

7. 店舗以外に検討できる新しいチャネル（オンラインチャネルなど）はありますか？

これらの詳細はまったく考慮されていませんでした。もちろん、人々は笑うでしょう。

ここで挙げた 7 つの詳細は、データを使用して完全に定量化できるものであり、特定の業務運営とは関係がないことに注意してください。店のドアに赤い文字を使うか青い文字を使うか、オンライン広告を出すか、脚の長い若い女性を招いて生放送をするか、といったことを考える必要はありません。これら 7 つの詳細により、ビジネス運営が正しい方向に向けられ、十分なリソースが確保されます。正しい方向性を見つけ、十分なリソースがあれば、足がどれだけ長くても白くても、ライブストリーミングを始める方法を見つけることができます。

これが、ビジネス分析によってパフォーマンスの向上を促進する鍵です。

1. パフォーマンス成長の明確な方向性

2. 資源投資の確保

3. 明らかに問題のある慣行を排除する

これら 3 つの保証があれば、戦場に行って、前線に十分な銃と弾薬を装備し、攻撃しやすい位置を選択するようなものです。これは、「機関銃を100メートル前進させろ」という命令を空中投下するよりも、前線にとってはるかに役立つだろう。

ここでは実際には 4 種類の問題があり、それぞれを個別に解決する必要があることに注意してください。

3. ビジネスラベルの問題

質問 1、2、3 は、典型的なビジネス ラベリングの質問です。つまり、平均値に惑わされない程度にビジネスの違いを理解していますか?ビジネス ラベルを特定のビジネス シナリオと組み合わせて、ビジネスの結果に最も大きな影響を与える要因を見つけ、ラベルを作成する必要があります。

例えば、実店舗の場合は、新店舗/旧店舗、立地、店舗規模などの要素を考慮する必要があるため、次のようにラベルを作成できます。

オンライン配信の場合は、配信チャネルや配信形式などの要素を考慮する必要があり、下図のようにラベル付けすることができます。同時に、オンライン上でユーザーのコンバージョンプロセスデータが存在する場合は、それを指標システムに組み込むことで、ビジネス状況の判断に役立てることもできます。

平均化の解除は、業務分析をビジネスに役立つものにするための基礎となります。機会も問題もすべては細部から生まれます。

IV.入出力の問題

質問 4 は典型的な入出力問題です。投入産出分析の鍵は、リソースの使用を分離し、次の点を区別することです。

• 固定投資（店舗、ライブ放送室、ブランド広告、従業員給与など）
• 変数入力（販促ギフト、クーポン、ポイント、単一割引など）

固定投資はインフラに近いため、各投資がどれだけ受注を増加させるかを直接測定することは困難です。そのため、各チャネル種別ごとに分類管理を行い、インフラ投資総額を制御することしかできません。変数入力は注文に直接関係するため、その利点を具体的に評価する必要があります。投資したリソースがさらなる成長を示さない場合は、投資の価値を見直す必要があります。

この種の分類は、洗練された入出力分析に非常に必要です。ワンポット投資分析は、歴史上多くの企業の失敗の直接的な原因となっています。これは多くの場合、補助金にマーケティング費用を費やしすぎて、結果として製品の中核機能が改善されないという形で現れます（制御不能な変数入力）。あるいは、ブランド広告に多額の費用をかけすぎたり、生産能力が過剰に拡大したり、製品の競争力が不十分だったり、資本連鎖が壊れていたり（制御不能なインフラ投資）などです。インフラは長期的な利益を表しますが、直接的な増加は短期的な利益を表します。どちらも無視できません。

5. 限界利益の問題

質問 5 と 6 は典型的な限界利益問題です。限界利益の問題は、誰もが常に曲線がすでに存在していると想定しているため、経済学の本では簡単に解決できます。しかし、実際には、この曲線をどのように描くかが最大の課題です。たとえば、ある都市にあまりにも多くの店舗をオープンしすぎて、店舗同士が競争して閉店してしまうということはあり得ません。現実には、限られた推測しかできません。

このとき、観察に適したサンプルを見つけることに注意を払う必要があります。たとえば、都市内の店舗数に関しては、都市を分割し、新規店舗の開設による限界利益が減少した都市に焦点を当てることができます。 ROI がマイナスになる前にビジネスコントロールを推奨することが可能です。この種の分割はビジネス ラベルに基づいて行う必要があるため、最初にビジネス ラベル付けを行い、各タイプのラベルの下で限界利益が減少する問題があるかどうかを確認する必要があります。

6. 潜在的なソリューションの問題

質問 7 は典型的な潜在的な解決策に関する質問です。潜在的な解決策に関する最大の問題は、データが存在しないことです。テストデータが蓄積されていないと、推論に基づいて直接正しい結論を導き出すことは困難です。

実際にデータがまったくない場合は、十分なリソースを残してテストを整理することを優先する必要があります (データを強制するのではなく)。このとき、全体的な投資計画を見て、何を絞り出せるか、リソースを引き出せるかを検討します。テスト時間と予想されるテスト結果も事前に通知する必要があります。これにより、ビジネスは目標を明確にし、テストの進行状況を制御できるようになります。

もちろんテストデータがあればベストです。次に必要なのは

1. テスト結果の入出力比率を計算する

2. テストプロセスの最適化空間を評価する

3. 計算：範囲が拡大すると、予想される入力と出力

これにより、潜在的な解決策の比較的完全な評価が出力されます。

七。スキームの包括的な分析

上記の分析基盤により、ビジネスが提案するソリューションの問題点を迅速に特定できます。

1. チャネルの入出力データが誤って推定されているかどうか

2. 限界便益逓減の問題が考慮されていないかどうか

3. さまざまなタイプのチャネル/製品/顧客間の違いに注意を払っていませんでしたか?

4. 入力と出力の組み合わせが考慮されず、入力要因が無視されるかどうか

5. 最適化の詳細を考慮していないのですか?最適化の余地は大きいですか?

データと組み合わせることで、ビジネスプランのファネルを迅速に特定し、ビジネス関係者に改善を促すことができます。経営陣にとって、問題を特定できることはビジネスの成長を促進する方法でもあります。これは、考えずに製品をリリースし、急いで抜け穴を修正するよりも常に優れています。

もちろん、分析がしっかり行われれば、自分たちでビジネスチャンスを提案することもできますし、提案の仕方も課題発見の仕方と同じです。

1. 入出庫比率の良い店舗タイプがあることがわかりました。

2. 投資効果が明らかな活動があることがわかりました。

3. 限界利益がまだ減少していないチャネルがあることがわかりました。

4. コンバージョンパスの詳細を最適化する必要があることがわかった

5. 推進できる成功した実験事例があることがわかった

これらの要素を組み合わせることで、育成できる機会が生まれます。その後、ビジネスとコミュニケーションを取り、拡張の可能性があるかどうか、リソースのサポートが必要かどうかを確認できます。多くの場合、ビジネス アナリストが完全に新しい計画を排除しない場合でも、機会に対するリソースの見積もりを適切に行うことができれば、大きな助けになります。

著者: 地に足のついた教師 陳; WeChat公式アカウント：地に足のついた陳先生