正文｜「データ分析！」～データを活用して営業課題を解決～

「データ分析！」
～データを活用して営業課題を解決～

こんにちは。
ソフトブレーンチャイナ事務局です。
※本メールは弊社社員が名刺を頂いた方を対象に配信させて頂いております。

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最近はオンラインセミナーのお知らせが続いておりましたので、今回は通常のメルマガに戻しまして
「データ分析」についての内容を配信させて頂きます。

現在、普通に生活していても私のデータが色々な所で取得されているのを感じます。（丸裸な感じですね）
そして、取得されたデータは国にしろサービス業者にしろ管理および活用する元になっていきます。
ネットでの買い物などは良い例で、購入パターンなどのデータにより「このような物が欲しいのだろう」と自動的におススメしてきたりします。
そしてそれにのせられて実際に買ってしまったりします。。。
さて、そのように現在の世界では、いかに「データを取得して活用するか」が一つのキーポイントになってきております。

データが全てではありませんが、「傾向などを把握して、次を予測し対策をする」という事を実施していくにはどうしてもデータが重要になります。

そんな事を考えたりした事もあり、今回は「データ分析」についてのご案内とさせて頂きます。
弊社では「営業支援ツール」を中心に「マーケティングツール」「アフターサービスツール」を提供しておりますが、どのツールも最終的な活用としては、溜まったデータから傾向や課題を分析し、改善につなげていく事にあります。
そのような事もふまえ、「データ分析」を取り上げてみたいと思います。
今回の内容が皆様にとって何かしらの参考になれば幸いです。

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「データの分析！」
～データを活用して営業課題を解決～

昨今のビジネスシーンでは企業の抱える課題や経営戦略に対し、必要な情報を収集・抽出する事で精度の高い状況分析や将来予測、意思決定を可能にする「データ分析」の導入が進んできております。

しかし、企業によっては情報の蓄積のみを目的としてしまったり、データを加工・分析する人材がいなかったりと本来あるべきデータ分析の姿とは異なってしまっている組織も少なくありません。

そこで今回は簡単にではありますが「データ分析」についてご紹介させて頂きます。

【そもそもデータ分析とは？】

データ分析とは、必要な情報や目的に沿って、文字や数値、画像などを収集し、たくさんのデータを分類・整理・処理する事で、その中から価値のある情報を抽出する事を言います。

近年、ITやテクノロジーの進化により、これまでマンパワーで把握・分析していたデータを自動的に蓄積する事も可能になりました。

そして、そのデータを整理・解析する事で、より有益は情報として新事業の創出やアプローチ手法などに採用する事が

出来る為、現在では多くの企業がデータ分析に注力してます。

【データ分析を導入するメリット】

なぜ多くの企業でデータ分析が推進されているのでしょうか？
以下にて、「データ分析」のメリットについてご案内致します。

┃精度の高い分析・将来予測が可能

「データ分析」によって精度の高い分析や将来予測が可能になります。

ビジネスでは、経済情勢や市場動向を見極め、確度の高い売上げ予測を行う事が重要です。
しかし、現状分析や将来予測などの情報は不確実性も多く、正確な予測をする事は困難です。

そこで鍵を握るのが「データ分析」になります。

「データ分析」は、100％確実とは言えませんが、各データの関連性や因果関係などから高度な分析や予測を立てる事が出来ます。

┃問題点の抽出やビジネスチャンスを創出できる

「データ分析」により、企業が抱える問題点の抽出やビジネスチャンスを創出する事を可能にします。

これまでの企業では、抱えている問題点や課題に対して、一部の経験則や勘に頼った意思決定が一般的でした。

しかし、あらゆる要素を用いた「データ分析」によって、これまでの仮説や推測によるものではなく蓄積したデータから導いた精度の高い問題点や、ビジネスチャンスを発見出来る可能性が大きくなります。

┃迅速な意思決定ができる

「データ分析」により、ビジネスに迅速な意思決定をもたらします。

例えば、企業において解決すべき課題や戦略を選択する際、確定的な要素がないと選択肢の中から決められない人も多いのではないでしょうか。

これは経営層や管理職に限らず、現場レベルでの同じ事が言えます。
しかし、「データ分析」を活用すれば、課題や戦略に対して迅速な意思決定や判断の助けになります。

【データ分析を導入する際の3つのポイント】

次に、「データ分析」を導入する際のポイントを3つに絞ってご案内致します。

┃データ分析を導入する目的を明確にする

まずはじめに意識すべきポイントが、「データ分析」を導入する目的を明確にする事です。

「なぜデータ分析をするのか」「データ分析をどんな業務に活かすのか」など、データ収集や分析の目的を定めないと、「データ分析」の成果が不明瞭になってしまいます。

「データ分析」を導入する目的を事前に明確にしてから検討するようにしましょう。

┃データ分析に長けた人材を確保する

効果的な「データ分析」を行う為には、分析スキルに長けた人材を確保できるのであれば、もちろんその方が効果的です。

導入に際してありがちなのが、データ分析にかかわる情報収集や処理、加工に長けた人材が組織にいない事が挙げられます。

成果として何を得たいのかにより、データ分析の方法だけでなく、必要なスキルも異なってくる為「データ分析」を導入する際にはそれにあった人材も検討する必要があります。

┃データ分析の手法にこだわり過ぎない

「データ分析」は、あくまでも企業が抱える問題の解決や戦略を立案する為の手段の一つです。

その為、「データ分析」の手法に固執し過ぎると、かえってビジネスチャンスや機会の損失につながる事もあります。

経営戦略や営業活動、マーケティングに安易に適用するのではなく、「データ分析」は業務を補う手段の一つと捉えるようにしましょう。

【目的に応じたデータ分析方法を使い分けて効果の最大化を】

「データ分析」と聞くと、専門知識やノウハウを持ち合わせた人材にしか扱えないイメージを待たれがちです。

しかし、近年では専門性を有する人材ではなくても、簡単に「データ分析」が行えるツールが開発されています。

したがって、新たに「データ分析」を導入する場合、「データ分析」の方法にこだわるのではなくなぜ「データ分析」が必要なのか、またその情報をどのように活用するのかといった基礎部分を明確にするようにしましょう。

今回、「データ分析」についてご案内させて頂きました。
「データ分析」も、どんなアウトプットを出して、どうチェックしていくかがポイントです。
実は弊社で提供しているeセールスマネージャー（CRM/SFAシステム）でも様々なアウトプットを出す事が可能です。
そのアウトプットからデータ分析につなげたりも出来ます。
そこでeセールスマネージャー（CRM/SFAシステム）から出せるアウトプットについて一例を資料にまとめてみました。
以下をクリックして頂ければご案内資料につながります。
参考までになってしまうかもしれませんが、ご興味ございましたら是非ご覧ください！

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今回は「データ分析」について、参考までではございますが記載させて頂きました。
ですが、そもそもデータが無ければ分析にはつなげられません。
中国においては「データがない」「情報がない」「会社に何も残ってない」などのお話を聞く事も比較的多いように思います。
「データ分析」の必要性は高まってはおりますが、まずは「データ分析」を実施する為の下地作りから始めてみる事も重要かもしれません。

長くなりましたが、最後までお読みいただきありがとうございました。
今回の内容が皆様にとって何かしらの参考になるようでしたら幸いです。
どうぞ宜しくお願い致します。

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