なぜ、データ分析しても施策につながらず、具体的な成果がでないのでしょうか。 営業や販促活動のデータ活用（セールスアナリティクス）のケースでも、以下のような声をよく聞きます。 自社の分析力が貧弱（専任の担当者がいない） 自...

どの企業にでもあるのが、過去の取引データです。いつどの企業からいくら売り上げたのか、を記録したデータです。 このようなデータを分析しただけでも、結構面白い分析結果が出てきます。今後の営業活動に向けた示唆を得ることもできま...

最近、MA（マーケティング・オートメーション）が流行しています。私の周りでも、とりあえず導入した企業も少なくありません。 MAにはオープンソースの無料で使えるMauticから、有料で高機能なMarketoまで、様々なもの...

データ分析ツールと聞くと、何か敷居が高いもののように聞こえます。 有名な分析ツールでは、SASやSPSSなどの有料なもの、RやPythonなどの無料なもの、色々あります。残念なことに、多くのビジネスパーソンにとって、あま...

「ビッグデータ駆動型を目指し、BIツールを導入したけど成果が出ずイライラする」 先日お会いした、某企業の執行役の愚痴です。 BI（ビジネス・インテリジェンス）ツールとは、データを分析するスキルが高くなくとも、簡単に分析で...

指標（KPIなど）をモニタリングしていると、これはおかしいという場面に出くわします。 指標（KPIなど）がおかしいかどうかを判断するために、「異常検知」という定量分析をしたりします。 今回は、異常検知などで、今日見た指標...

モニタリングする指標の多くは、時系列データといわれるものです。 時系列データとは、一定間隔（例：1週間、1日、1時間）ごとに観察されるデータのことです。ビジネスの多くの指標は、時系列データでしょう。 例えば、一般消費者を...

KPIなどのビジネス指標を設計するとき、最大限注意すべきことがあります。 それは、現場の「意見」や「考え」、「動き」などを考慮しているのか、ということです。 少なくとも、現場無視の指標（KPIなど）は、現場が無視します。...

データ分析では、「目的変数」と「説明変数」という用語を頻繁に使います。ややこしいことに、「目的変数」と「説明変数」は別の用語でも呼ばれます。 「目的変数」を「被説明変数」と呼んだり「従属変数」や「外的基準」と呼んだりもし...

指標（KPIなど）が1つ2つであれな問題ないのですが、指標（KPIなど）の数は少なくとも10から20程度、多くて100から200程度にはなります。 「そんなにたくさんの指標（KPIなど）を設計できない」と思う方もいるかも...

「蓄積されたデータを活用しろ！」といわれたら、多くの人が最初にやることといえば、恐らく手元にあるデータを何かしら集計し、とりあえず数字を眺めることでしょう。 この何気なく見ている数字が「指標（KPIなど）」であり、定期的...

営業やマーケティングの現場で、変化に適応し柔軟に「動くため」の運用サイクルがあります。OODA（Observe-Orient-Decide-Action、観察-方向付け-決定-行動）ループです。この「今週の小ばなし」でも...

ビッグデータとリトルデータの違いは、極端にいうとデータの「量」と「種類」が多いか少ないかだけの違いでしかありません。 データの量や種類が増えるほど、そのためのIT投資額は増え、確保すべき人財の数も増えていきます。安価にな...

営業やマーケティングなどでデータ活用をするとき、PDCA（Plan-Do-Check-Act、計画‐実行‐評価‐改善）サイクルが、上手く回らないという問題が起こっています。 様々な問題がありますが、仮にPDCAサイクルが...

ビッグデータであれリトルデータであれ、ビジネスで成果をあげ続けるためには、継続した運用が必要になります。 運用管理の手法として日本で浸透しているのが、PDCA（Plan-Do-Check-Act、計画-実行- 評価-改善...

多くの企業は、ビッグデータを使いこなし活用しているのではなく、ビッグデータに振り回されているようにさえ見えます。 現実は、問題の根はもっと深いです。 ビッグデータに振り回され活用できないのではありません。そもそも、リトル...