こんばんは。たいちゃんねるです。
3/17(日)の13~17時＠渋谷、とあるコンサルティング会社がデータ分析を実務でどう使っているか、それの事例を複数紹介してくれるものでした。面白くなかったら途中で帰ろうと考えていましたが、最後まで残ってしまいました。結論、参加してよかったです。
よかった点は大きく３つ。１つ目は、自分が実際行っている業務が別業界でどのように使われているか知ると今の仕事のヒントになる。2つ目は、「さすがコンサル」自分より高い視点で物事を考えて仕事をしていて仕事の進め方という点でも勉強ができました。３つ目は、同世代のレベル感の比較ができるということ。「自分も負けてられないな」とモチベーションを上げるきっかけになりました。
今回はいろいろな事例を紹介してくださったので、重要だと思った事を箇条書き方式で残していきます。
《冒頭：データを用いたコンサルティング》
・コンサルは昔「グレーヘア」と呼ばれ、その業界の道を極めた年配の方が事業へアドバイスをするというものだったが、ノウハウが定型化され新卒でのコンサルができるようになった。
・ビジネス現場にデータ分析を用いるためには、ストラテジー（戦略）、アナリティクス（分析）、アーキテクト（運用）が主要業務でこれらを回している。
・プロスポーツ選手において、身長が中学時か高校時のどちらで急激に伸びたかどうか分析すると中学時の方がケガ率が高まるとの事。（体が成長速度に追いついていないから的な）
《事例①：メーカーにおける需要予測を用いた生産管理》
・少子化による労働者不足、ドライバー不足、EC市場の急伸、食材の廃棄問題が製造業には存在。
・マーケットの購買力は国内ではなく、アジアを中心に伸びており品質のいいmade in Japan は海外にも人気があり輸出の量？額？は増えているとのこと。
・労働力の限界、食品ロスからいくら生産すればいいという需要予測が必要。
・メーカー → 卸 → 小売 と続き、メーカーは卸まではいくら卸したか分かるが、小売でいくら売れたかは分からないとのこと。
・予測モデルには大量に変数を投入するが、最終的には20個ほどの変数になるとのこと。
・Googleの検索数も変数に加える時がある。
《事例②：現場でどのようにデータを活用するか》
・分析依頼があった場合、何を分析テーマとするのか。
・コンサルへの期待値が高いため、ただの分析結果では納得されない。
・分析結果への理想があり、データのある/なしを把握。あればこういった分析ができ、こういった結果が想定される。データがなければこういった結果がとれそうなのでデータの取り方を提案。
・ミッションを決定し、項目を細分化しどういった分析ができるか考える。例えば、『売上UP』→ 新規or既存 → 新規であれば、単価/新規契約数 → 単価を上げるためにはどういった分析が必要か？？
・分析内容はビジネスインパクトや実現性も考え優先順位を考える。
《事例③：CRM領域のアナリティクスとソリューション》
・DM送付などをする場合、ROIを考えてやるべき（売上？利益？コスト？など何を優先する）
・キャンペーンの効果測定は必ずできるようにする
・初期購買からの経過日数分析でどういった顧客が存在するのか理解し、それらに対してどんなマーケティングを行うのか。（クラスター分析）
・LTV、PFM分析
まとめます。。。
僕の業務は、①各部署からの分析支援と②分析結果による企画提案です。参加してみて僕の業務は、社内でコンサルに近い事をさせてもらってるなと感じます。普段コンサルが行っている思考法はすごく参考になりました。分析の考え方も明日からの仕事に役立てようと思います。
