データ分析とビジネス最適化において、データドリブンな意思決定を実現するためには、効果的なビジネス分析モデルの構築が不可欠です。この記事では、ビジネス分析モデルの構築方法を体系的に紹介し、実際のビジネスニーズに基づいた各モデルの適用シナリオ、構築手順、最適化手法を詳細に解説します。

多くの学生は、「モデルの構築」、特に「ビジネス分析モデルの構築」という言葉を聞くことを恐れます。

1) 4P、4C、SWOTなどをデータとどう組み合わせるか？

2) LR、SVM、CNN などのアルゴリズムは、実際のアプリケーションからは程遠いものです。

具体的には、営業、商品、オペレーション、物流といった業務において、どのように分析モデルを構築していくのでしょうか。今日はそれを体系的に解説していきます。

01 ビジネス分析モデルとは何ですか?

ビジネス分析モデルは、固定されたメトリックと固定された分析ディメンションを使用してビジネス状況を反映し、ビジネス上の問題を診断するモデルです。

ビジネス分析モデルを構築するための鍵は、次の点を理解することにあります。

1. 事業部門は現状を認識していますか?
2. 私たちのビジネス同僚は問題の根本的な原因を理解していますか?
3. ビジネス上の問題に対する解決策はありますか?
4. 事業展開の動向について予測はありますか？

明らかに、人によって状況は異なります。したがって、モデリングを行う前に、まず以下の点を明確にする必要があります。

1. どのレベルの部署で働くことになるのでしょうか?
2. 彼らが現在最も直面している問題は何でしょうか?
3. ビジネスプロセスは明確ですか？十分なデータが収集されていますか？

下の図のように、生徒は明確な判断を下すことができます。

それに応じて、一般的に使用されるモデルは次の 4 つがあります。

1. 現状記述モデル
2. 問題分類モデル
3. ビジネス最適化モデル
4. ビジネス予測モデル

一つずつ紹介していきましょう。

02 現状説明モデル

現状記述モデルは、事業開発の初期段階で用いられます。複数の指標を用いて事業パフォーマンスを記述し、事業モニタリングシステムを構築します。AARRR、PRAPA、RFM、ファネルモデルなど、よく使われるモデルはすべてこのカテゴリーに属します。

現在のステータス記述モデルは、ビジネス プロセスから派生します。

一般的なプロセスには、直列プロセスと並列プロセスという 2 つのタイプがあります。

1. シリアル処理：n段階に分割されたプロセス。各ステップは次のステップに進む前に完了する必要があります。プロセスの最初から最後まで続きます。
2. 並列処理: これは、全体的な目標から始まり、タスクの完了で終わる、異なる作業ラインによって同時に独立してタスクが完了することを指します。

ほとんどのビジネス プロセスは、これら 2 つのパターンの組み合わせです (下の図を参照)。

現状記述モデルの最大の利点は、責任を明確にし、問題点を明らかにすることです。

主要な指標（売上高や生産コストなど）に問題が見られる場合、ビジネスプロセスを遡ってどのリンクに問題があったかを特定することができます。そのため、この手法は販売管理やオペレーション管理でよく用いられます。

ただし、現状≠問題ではないことに注意してください。現状＋基準が問題です。したがって、基準が明確かつ単一である場合にのみ、問題を直接特定することができます。

標準自体が非常に複雑な場合は、さらなる対策が必要になります。

03 問題分類モデル

問題分類モデルは、複数の指標に基づいてビジネス上の問題が発生しているかどうかを判断するために使用されます。

コストや利益など、指標の良し悪しを判断する基準が 1 つしかない場合は、モデルは必要ありません。単一の指標が基準を満たしているかどうかを確認するだけで済みます。

しかし、指標が2つ以上ある場合は、包括的な評価方法が必要となり、「問題分割モデル」と呼ばれます。業務品質の判断に2つの基準が必要であり、それらの相関が低い場合は、マトリックスモデルを用いて分類することができます。

一般的な重要度と緊急度のマトリックス、ボストン マトリックス、品質/数量マトリックスはすべてこの原則に従います (下の図を参照)。

判断基準が3つ以上に増え、重複する事例が多すぎると、目視だけでは良し悪しを判断することが難しくなります。このような場合、DEAやAHPといった手法を用いて判断することができます。純粋な機械学習と比較すると、DEAはよりシンプルで直接的な手法であり、AHPは専門家の参加が必要で、ビジネスに受け入れられやすいという利点があります。

04 ビジネス最適化モデル

ビジネス最適化モデルとは、入力レベルと出力レベルが制約されている状況で、最適なリソース配分を模索する分析モデルです。例えば、各部門の人件費が与えられた場合、最適なタスク配分を見つけることを目指します。

最も一般的なアプリケーションは線形計画問題の解決であり、これはジョブ スケジューリングで頻繁に使用されます (下の図を参照)。

マーケティングにも同様のシナリオが存在します。たとえば、

1) 販売目標を達成するために、各営業チームはリードと販売費用をどのように配分すべきでしょうか?

2) 顧客獲得の効率を最大化するには、さまざまな広告チャネルに予算をどのように配分すればよいでしょうか?

3) 全体の粗利益を最大化するには、製品ライン間でリソースをどのように割り当てるべきでしょうか?

つまり、このタイプのモデルは、複数のビジネス プロセスの組み合わせと最適化を伴うあらゆるビジネスに適しています。

05 未来予測モデル

ビジネス予測モデルは、過去のデータに基づいてビジネストレンドを予測します。あらゆる予測の基本的な前提は、将来のパターンは過去と同じパターンを辿り、過去のシナリオは将来も繰り返されるということです。

したがって、ビジネス予測を行う際には、一部のビジネスパラメータが固定されていると想定し、将来の状況を推測することがよくあります。

次のような一般的な方法があります。

1. ライフサイクルの傾向が一定であると仮定して、将来のシナリオを予測します。
2. コンバージョン率/維持率が一定であると仮定して、将来のシナリオを予測します。
3. 入出力比率が一定であると仮定して、将来のシナリオを予測します。

一部の安定した業界では、これらの仮定は多くの場合正確です。しかし、これらの仮定が当てはまらない可能性がある状況が3つあることに注意してください。

1. 新しいビジネスや新しいシナリオの出現により、参照用の履歴データが不足しています。
2. 突然の不透明な状況により、すべてのコンバージョン率が異常になりました。
3. 事業運営に明らかな問題があり、通常の経過から傾向を推測することはもはや不可能です。

この時点では、盲目的に予測するのではなく、信頼性の高いパラメータを得るために、より多くのテストを実施することをお勧めします。ビジネスモデルを確立すれば、問題に直面するたびにゼロから検討し、指標を整理し、仮定を立て、アイデアを検証し、インスピレーションを得る必要がなくなります。モデルを直接適用できるため、効率が大幅に向上します。

さらに、これら 4 つのモデルは段階的に提示されます。

ビジネスがゼロから発展していく中で、現状記述モデル、問題特定モデル、ビジネス最適化モデル、ビジネス予測モデルを一つずつ構築していくことで、ますます効率的なデータ駆動型オペレーションを実現できます。