ビジネス分析テンプレートがあるかどうかまだお尋ねですか?まずこれらの手順を実行してください

多くの企業のビジネス分析レポートでは、「結果を使用して結果を説明する」という間違いを犯しています。では、高品質なビジネス分析を実現するにはどうすればよいでしょうか?この記事はいくつかのアイデアと方法を紹介しており、データ分析に興味がある方におすすめです。

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。たとえ「収益性」や「成長性」などの指標が算出されたとしても、それらは財務指標を使用した二次的な処理に過ぎません。

ビジネスの観点から見ると、これらの指標は結果です。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。

• それは全体的な環境のせいでしょうか、それとも私がうまくできなかったからでしょうか?
• 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？
• 何を間違えたのでしょうか?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?

したがって、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は言い訳をすることができなくなるだろう。

これを実現するには、次のことが必要です。

• 結果指標だけでなくプロセス指標も加える
• 結果に影響を与える要因を見つけ、主要な要因を特定する
• 分析ロジックを確立し、問題の要点を見つける

やり方を見てみましょう。

2. プロセス指標を増やす

「ビジネス分析レポートにビジネス指標を追加する」となると、多くの人が「パフォーマンス = 顧客数 * コンバージョン率 * 平均注文額」を持ち出します。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。これらの指標だけを考慮すると、「業績の低下は顧客数の減少によるものなので、顧客数を増やす必要がある」という無神経な結論に至ります。

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」を反映できるものでなければなりません。たとえば、収益面では、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関係し、どのようなデータレコードが利用可能かを確認するために、ビジネスプロセスを整理する必要があります。簡単な例を挙げると、一般的なtoBビジネスを下図に示します。これは典型的なファネル変換プロセスであり、ファネルインジケーターシステムは次のように整理できます。

マーケティング戦略、セールストーク、製品ミックス、プロモーション方法など、一部のビジネスアクションは指標で測定するのが困難です。これらは、ビジネスラベリング方法を使用して定量化できます。たとえば、営業トークを A、B、C の 3 つのカテゴリにまとめることができます。次に、コンバージョン データと組み合わせて、どのカテゴリがより有用であるかを観察し、ビジネス プロセスに対する理解をさらに深めることができます。

コスト面では、アプローチが若干異なります。コスト面では、まずさまざまなコストと収入の関係を明確に区別する必要があります。結局のところ、費やしたお金は直接的な利益をもたらすのでしょうか、それとも単なる補足なのでしょうか?効果を上げるには、一定レベルまでの投資の蓄積が必要ですか?それとも、支払った金額に見合ったものが得られ、投資した金額と同じだけの収益が得られるということでしょうか?明確に区別することによってのみ、収益データを組み合わせてパフォーマンス評価を行い、直接収益をもたらさない投資を制御することができます。

このステップがどれだけうまく行われるかは、企業のデジタル化の度合いに直接関係します。企業のデジタル化レベルが低い場合、収益面は売上が記憶されていることに完全に依存しており、注文データしか分析できません。コスト側には、対応するビジネス行動のない単純な財務会計しかありません。詳細な分析を行うのは難しいでしょう。

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。

• 上流の原材料、労働力、資源がコストに与える影響
• 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
• 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?

これには、上流および下流の市場データを大量に収集し、会社の調達、人事、チャネル部門とのコミュニケーションを強化することが必要です。全体の環境が本当に悪化している可能性もありますし、自社の調達・人事・チャネル部門がうまく機能していない可能性もあり、有利な仕入先・チャネルを見つける必要があるかもしれません。正確な判断を行うためには、大量の情報収集が非常に重要です。

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:

• 人々: コア顧客とはどのような顧客ですか?
• 製品: 製品の主な機能/価格/サービス
• 分野: 主なチャネルは何ですか? また、数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。

このステップがどれだけうまく行われるかは、データアナリストが企業の内部および外部の状況をどれだけ深く理解しているかに直接関係します。データアナリストが毎日孤立して作業し、ビジネス部門とのコミュニケーションが不足し、社内データ以外の業界データや顧客データが収集されていない場合、これを達成することは困難です。

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って層ごとに分析し、答えを見つけます（下図参照）

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不平を言うことしか知らない！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 (次の図を参照)。分析ロジックを実行するときは、リーダーが正確に何を望んでいるのかを明確にする必要があります...

このステップがどれだけうまく実行されるかは、データ アナリストの能力に直接関係します。固定財務諸表は問題を例示することはできますが、説明することはできません。問題を説明したい場合は、現在の問題を中心に分析ロジックを構築する必要があります。誤った回答を排除し、正しい回答を要約し、ビジネス慣行の有効性をテストします。データアナリストが分析ロジックのトレーニングを受けておらず、データの収集しかできない場合は、これをうまく行うことはできません。

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。

• 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
• 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。
• 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。

著者: 地に足のついた教師チェン

出典：WeChat公式アカウント「地味な陳先生」