データ分析・利活用術「DELTA法」

DELTA法とは、今ある社内データを主に使い、
効率的な売上拡大を実現する売上分析活用術です


IT投資よりも活用(ヒトとカラクリ)に重点を置いたもので、今あるデータだけで、マーケティング&営業に機動力をもたらします。

約20年のデータ分析の実務経験をもとに考案したもので、売上数兆円の大企業から社員数人程度のベンチャー企業のコンサルティングまで実施し、企業の大小問わず収益拡大を実現してきました。

DELTA法の2つの肝(キモ)

以下の2つが、売上分析活用術 DELTA法の肝です。

  • ヒト ・・・ データ分析人財の育成
  • カラクリ ・・・ データ活用の仕組み化

売上分析活用術 DELTA法のポイントは……

特別なIT投資をすることなく
今あるデータとIT環境で
効率的な売上拡大を実現する!

……です。そのための「ヒト」(データ分析人財の育成)と「カラクリ」(データ活用の仕組み化)です。

私の長年のデータ分析の実務経験から分かったのは、マーケティング&営業でデータ活用が上手くいくケースの多くが、「データ活用で、どんなに小さな成果でもいいから、すぐに成果を出さないと、データ活用そのものが上手くいかない」ということです。

DELTA法の3つの特徴

以下の3つが、売上分析活用術 DELTA法の特徴です。

  • (1) 今ある社内データを主に使う
  • (2) 小さくはじめ、大きく波及させる
  • (3) コア人財を中心に波及させる

DELTA法は、効率的な売上拡大を実現するために……

今ある社内データを主に使い
コア人財を中心に
小さくはじめ大きく波及させる

……というアプローチをとります。

  • (1) 今ある社内データを主に使う
  • (2) 小さくはじめ、大きく波及させる
  • (3) コア人財を中心に波及させる
マーケティングや営業のためのデータは、実は社内にすでに眠っているケースが非常に多いです。

最近、ビッグデータだのSNS(FacebbookやTwitter、LINEなど)だのAI(人工知能)だのと騒がれている影響のせいか、何か特別なデータが必要ではないかと感じているようです。

マーケティングや営業のデータ分析で確実に成果の出している企業の多くは、私の見る限り、どこの企業にもありそうなデータだけで、確実に成果を出せています。

売上分析活用術 DELTA法は、今ある社内データをまず使い、ビジネス成果を出すところから始めます。

今社内に眠っているデータ、実はどんでもない宝を生むかもしれません。

先ほども申しましたが、マーケティング&営業でデータ活用が上手くいくケースの多くが、データ活用ですぐに小さな成果を出すところから始めています。もちろん例外もあります。

しかし、とにかく「小さくはじめ、大きく波及させる」とほぼ確実に上手くいきます。

小さい成果でも出すことで、社内の上にも下にも、データ分析の力を納得させることができます。どんなに上がやる気があっても、現場のマーケターや営業パーソンが動いてくれなければ、上手くいきません。どんなに下がやる気があっても、上が納得しなければ遅々と思うように進みません。

「小さくはじめ、大きく波及させる」には、5つの意味合いがあります。

  • データ活用する「部署や商材」を徐々に広げる
  • 活用する「データの種類」を徐々に増やす
  • 見るべき「指標(KPIなど)」を徐々に増やす
  • 「データ分析人財」を徐々に増やす
  • 質・量・スピードを上げるための「IT化」を徐々に進める

比較的上から順番に「小さくはじめ、大きく波及させる」と上手くいきます。もちろん、厳密なルールはりません。

例えば、ある一部署で一商材カテゴリーでデータ分析活用をはじめ、成果が出たら他部署(or 他エリア)展開し、そこでも成果が出たら他商材カテゴリーまで広げる。必要があれば見るべき「指標(KPIなど)」を徐々に増やす。この間、教育と実践の両輪でデータ分析人財を育てていく。

そして、それらのデータ分析活用業務を質・量・スピードを上げるために、必要なIT投資をする。

間違っても、データ活用で実績も出していないのに、データ活用で実績をだすためにIT投資をしないほうがよいです。

最近、MA(マーケティングオートメーション)だのBI(ビジネスインテリジェンス)だのDMP(データマネジメントプラットフォーム)だのと騒がれている影響のせいか、何か最新のITを社内導入さえすれば、それだけである程度はデータ活用が上手くいくのではないかと幻想を抱き、過剰なIT投資をするケースがあります。

そうならないためにも、「小さくはじめ、大きく波及させる」ことが重要です。売上分析活用術 DELTA法の、データ分析活用の社内波及アプローチです。

「社内にデータ分析人財がいない!」と言われる企業は非常に多いです。

社外の人間にデータ分析を丸投げしても、社内業務を肌で感じられなないので、思うように上手くいかないケースが多いです。常駐してもらうぐらいでないと、ダメだと思います。そして、社外の人間なので、いずれいなくなります。

私が知っている、マーケティング&営業のデータ分析活用で上手くいくケースの多くでは、社内にデータ分析人財が確実にいます。

データ分析人財がいないとき、どうすればよいの?…… と思われるかもしれませんが、答えは簡単です。まず一人コアとなるデータ分析人財を育てればいいのです。そして、そのデータ分析人財がコアとなって、データ活用を「小さくはじめ、大きく波及させる」を実現しています。

データ分析人財を育てるぞ! と考えると、真っ先に考えるのが社外研修に活かせたり、あとはデータ分析系の本を読んだりインターネットで調べたりしながら、実務をこなしていく形になることでしょう。

問題点が2つあります。

1つが、社外のデータ分析系の研修や本などは自社データをい使った自社の課題を解決するものではない、ということ。もう一つが、ツールの使い方や分析手法のマスターをするだけという、分析テクニックばかりで、現実の実務からかけ離れているということ。

データ分析系だけの問題ではなく、社外研修や本、インターネット検索などで学び実践していくとき共通の問題です。

解決策は非常に簡単です。

データ分析系の社外研修を提供している会社に、「あなたの会社向けの社内研修を、あなたの社内データを使い、あなたの社内の課題を解決するやり方」で、実施してもらえば済みます。

このとき、ツールの使い方や分析手法のマスターをするだけという、分析テクニックばかりの研修にならないように気を付けましょう。課題を見つけ考え解決するという、データ分析の活用力を育成することを主眼においたほうがよいです。

そして、ある段階から、社内のデータ分析人財が自ら社内研修できるようにしたほうがよいでしょう。

売上分析活用術 DELTA法が目指すのは、まずコアとなるデータ分析人財を育て、データ分析人財を中心に社外にあまり頼ることなく、人財育成を含めて「小さくはじめ、大きく波及させる」、実務を通した自走式の人財育成です。

要するに……

現状使えるもので
とっととビジネス成果を
まず出しましょう!

……というスタンスを取ります。難しいことはありません。

成功法則

私の長年のデータ分析の実務経験から分かった、マーケティング&営業のデータ分析活用の成功法則があります。

以下の5つです。

  • (1) 企業規模ではなくデータ期間
  • (2) 「0→1」ではなく「1→100」
  • (3) 活かしどころ(輝く場所) が明確
  • (4) データ分析人財がいる
  • (5) 仕組み化されている

  • (1) 企業規模ではなくデータ期間
  • (2) 0→1 ではなく 1→100
  • (3) 活かしどころが明確
  • (4) データ分析人財がいる
  • (5) 仕組み化されている
よくある勘違いに、データ分析やその活用は、大企業だからできること、という都市伝説があります。

正直、データ活用の成否に、企業規模はもとより、業種業態もあまり関係ありません。実際に、それを裏付けする公的な統計も存在します。

例えば、今をときめく、GoogleやAmazon、Facebookなどの米国系のIT企業も数十年前までは、誰も名前すら知らない小規模零細企業でした。しかし、卓越したアイデアと実行力、そしてデータ分析を武器に今の地位を気づきました。

IT系以外でも、データ分析を武器に競争力を高め、事業を拡大した企業は少なくありません。

身近なところでは、戦後の日本の製造業がそうです。SQC(統計的品質管理)というデータ分析を武器に、日本製品を高品質の代名詞までに高め、競争力を高めました。当時、弱小企業だった日本の製造業に、現在のようなIT環境も分析ツールもありません。それでも、データ分析を武器に競争力を高めることができたのです。もちろん、データ分析の力だけで成し遂げたわけではありませんが、重要な要因の一つであることに間違いはありません。

時系列系のデータ分析モデルを構築した人なら、分かると思います。重要なのはデータ期間の長さだということです。

多種多様なデータがあるよりも、3年・5年・10年とある程度の期間の長さのあるデータが、データ分析上は望ましいです。季節変動や集計性が、時系列系のデータにあるからです。

そして、マーケティングや営業で登場するデータの多くが時系列データです。

データ活用の成否は、企業規模ではなく、どちらかというとデータ期間に負うところが大きいです。ある程度、事業を続けている企業であれば、社内に蓄積された会計系や受注系のデータなどは、ものすごい宝です。

2000年前後のデータマイニングブームの頃、データ分析をすると新たな仮説が発見されるという、多大なる期待が持たれました。

データは、未来ではなく過去の記録にすぎません。そこから未来を垣間見ることはできても、やっぱり過去のことです。

私の感覚では、データ分析は「0(ゼロ)から全く新しい事業を創造する『0→1』」には向きません。どちらかというと、データ分析は「その創出された事業を、改良したり効率化させながら拡大・発展させる『1→100』」に向いています。先ほど話した、SQC(統計的品質管理)というデータ分析はまさにそうです。3ム・ダラリ(ムダ・ムラ・ムリ)の問題を解決し、より良いものに改良していきます。

要するに、「0→1」ではなく「1→100」にデータ活用は向いています。分かりやすいのが、データ分析の力で効率化することです。

マーケティングや営業であれば、効率化することで、同じ社内リソースで売上拡大を図ったり、売上を落とさずコストをカットしたりします。

新しい、データを使って新しいマーケティング手法や営業メソッドを使って創造する「0→1」よりも、データをうまく使って営業生産性を上げたり販促効率を高める「1→100」の方が、現実的です。

「データの活かしどころ(輝く場所)」を知っているかどうかで、大きくデータ活用の成否が分かれます。

当然といえば当然ですが、活かしどころが分からなければ、どのでどのようにデータを分析をして活かせばよいのかは、分かりません。

非常にシンプルな事実ですが、非常に重要なことです。

なぜならば、多くのデータ活用の上手くいかない企業の多くが、この「データの活かしどころ(輝く場所)」がどこか分からないからです。

一番よくないのが、「見える化」という合言葉のもとIT投資をして、ただただどうのように活用すればわからないデータだけが溜まっていくケースです。「見える化」されても「活かし方」が分からないので、ただ見えるだけで何も起こりません。

「データの活かしどころ(輝く場所)」を知っているかどうかを、簡単な質問で確かめることができます。

そのデータがどのように活躍しているか?
その活躍シーンのイメージを教えてください

データ活用の上手くいっていない企業もしくは組織の多くは、間違いなくこの質問に答えることができません。

次のような回答しか得られない場合、要注意です。

  • 無言(シーンとする)……
  • 抽象的・概念的(何となく離反対策に使えそう……、新規顧客獲得が効率化できそう……、と具体的でない)
  • システムやツールの話しばかりで、「人の動き」が登場しない(具体的に誰が何をするのか分からない)

「そのデータの活かしどころ(輝ける場所)」が具体的でない、典型的な回答です。

最初からデータ分析人財がいることは稀です。しかし、データ分析活用が上手くいく企業の多くは、実務を通してデータ分析人財が育っていきます。

「最初からいる」ではなく、「データ分析を活用を進めながら育てる」という形になります。

なので、データ分析人財がいないと悲観する必要はありません。

大学や研究機関でデータ分析系の研究するほどの人財であれば、なかなか手に入りませんし、企業内で育てるのも限界があるかもしれません。

しかし、幸いなことに、マーケティングや営業系の、実践的なデータ分析にそのような研究力は、それほど必要ありません。必要なのは、実務に活かし効率的に売上を拡大することです。

つまり、「分析力」よりも「活用力」です。データ分析を活用する力を、実務を通して身に着けていくのが、手っ取り早いし、確実にビジネス成果を得ることができるのです。

その昔、戦後日本の製造業の品質をあげる大きな要因の一つであったSQC(統計的品質管理)というデータ分析術を使いこなしたのは、大学の研究者でも、特別数学に秀でた人でもありません。製造現場いにいる普通の社員です。

普通の人が普通にデータ分析でビジネス成果を上げられるようになると、その企業のデータ活用は上手く回り始めます。

そもそもデータ分析を社内で活用するためには、それをドライブする仕組みが必要です。

仕組みといっても、それほど難しいものではありません。

マーケティングや営業であれば、マーケターや営業パーソンの日常の業務プロセス(ビジネスプロセス)の中に組み込むことです。

そのためには、マーケターや営業パーソンの日常の業務プロセス(ビジネスプロセス)のどこで、「データを活かし輝かせるのか」が分かっていないとなりません。つまり、「データの活かしどころ(輝く場所)」を知っているかどうかが重要になるということです。

データ活用の成否のすべては、次の一つの質問に集約されます。「データの活かしどころ(輝く場所)」を知っているかどうかを確かめるための質問と同じです。

そのデータがどのように活躍しているか?
その活躍シーンのイメージを教えてください

非常に簡単な質問ですが、データ分析活用の成否を決める上で非常に大きな大きな質問です。

この成功法則をもとに
考案したのが
売上分析活用術 DELTA法です

セールス アナリティクス 通信

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