指標システムについて話すと、多くの学生は「AARRR」「OSM」「UJM」といった用語をまるで漫才のようにすらすらと並べ立てます。彼らは興奮気味に聞いていますが、面接官から「これはセールス・アンド・オペレーションズ指標システムです！」とか「Oとは何か、Uはどのように計算するのか、わかりやすく説明してください！」と反論されると、多くの学生は困惑してしまいます。今日は、こうした質問への対応方法を体系的に解説します。 多くのデータ分析の問題と同様に、OSMや類似のフレームワークの理論自体に欠陥があるわけではありません。問題は、これらの理論を教義のように扱うことにあります。ビジネスプロセスを深く掘り下げ、具体的なシナリオを考慮しなければ、実用的なメトリクスシステムを構築することは不可能です。 ステップ1: ビジネスシナリオを明確にするいわゆるビジネス シナリオとは、データ メトリックがどのようなビジネスを反映するかを指します。 これには 4 つの側面が含まれます。 1. ビジネス目標は何ですか? 2. ビジネスプロセスとは何ですか? 3. ビジネス側のどのような行動が結果に影響しますか? 4. ビジネスプロセス/ビジネスプロセスではどのようなデータが記録されますか? 多くの学生は、具体的なビジネスタスクに直面した際に、そのビジネスに精通していないため、指標をどのように整理すればよいか分かりません。「営業業務の指標システム」についてではなく、むしろ以下のような質問をしたとしても、 「彼らは何を売っているのですか？」 私たちのターゲット顧客は誰ですか? 「営業さんはどのように販売したんですか？」 「営業業務には具体的に何が含まれるのですか？」 どれにも答えられない場合、どのように指標を分析すればいいのでしょうか？まずはビジネスを理解することが第一です。ビジネスシナリオを理解すれば、段階的に分析を始めることができます。 ステップ2：ビジネス目標を明確にするビジネス目標は企業にとって最も重要であり、指標システムの主要な指標もこれに基づいて決定されます。データ収集においては、主要な指標が確実に収集されることを最優先に考えるべきであり、指標システムの拡張においては、主要な指標の生成プロセスを示すことを最優先に考えるべきです。 ビジネス目標はビジネスステークホルダーにとって非常に明確であるため、直接的なコミュニケーションが可能です。 たとえば、営業業務では、一般的な主要業績評価指標には次のようなものがあります。 1.売上目標達成 → 目標：売上高（金額） 2. 営業実績の向上 → 指標：売上高成長率 3. 営業チームの安定性 → 指標：全体の離職率 / グレードAの離職率 4. 開拓した特定顧客数 → 指標：全体の離職率 / グレードAの離職率 ... これらの点が明確になり、主要業績評価指標 (KPI) が定義されると、特定のビジネス プロセスを考慮してこれらの KPI がどのように達成されるかを検討できます。 ステップ3: ビジネスプロセスを合理化するビジネスプロセスは主要なデータソースであり、指標システムの主な役割は、ビジネスプロセスの状態に関するフィードバックを提供することです。主要な指標が確立されたら、ビジネスプロセスと連携してプロセス指標を開発する必要があります。プロセス指標によってのみ、主要な指標が低い、あるいは高い理由を説明できます。 再び営業業務を例に挙げてみましょう。営業業務は通常の営業業務の上に階層化されているため、効率化すべき業務プロセスは2つあります。 1. 営業業務プロセス 2. 販売業務に対してどのような最適化が行われましたか? 営業プロセスはそれぞれ異なります。パフォーマンス指標を具体的かつ実行可能なものにするためには、ビジネスの詳細を掘り下げ、どのように行われているかを理解する必要があります。営業担当者が専任の顧客リソースを持っている場合など、顧客への連絡→契約締結といったシンプルなプロセスもあれば、顧客リードの獲得から成約まで多くのステップを伴うソフトウェア販売のように、非常に長いプロセスもあります。ここで手を抜くことはできません。各ステップを注意深く分析し、できればフローチャートを作成する必要があります。（下の図を参照） 販売業務は、大きく分けて次の 3 つの部分に分けられます。 1. トレーニング: 営業スタッフに製品知識、販売手法、スキルをトレーニングします。 2. インセンティブ：物質的インセンティブと精神的インセンティブ 3. 組織：標準操作手順（SOP）の開発とプロセス管理 ここでは怠惰は許されません。細部まで理解する必要があります。例えば、研修であれば、時間、テーマ、参加者数を把握する必要があります。また、インセンティブ制度や報酬ルール（下図参照）も理解する必要があります。こうした細部が、営業活動の直接的な推進力となるのです。 よくある誤解として、多くの人が指標システムを開発する際にユーザー行動のみに焦点を当て、ビジネスオペレーションを軽視しているというものがあります。例えば、売上指標を開発する際には、「売上高 = 営業担当者数 × 売上成功率 × 1人あたり平均売上高」という計算をするだけです。 賞罰措置、そしてどのような規制や制度が整備されているのか、全く明らかにされていない。そのため、指標システムは結果を示すだけで、その理由の説明や比較分析は不可能となっている。結局、人数、割合、一人当たり平均額という3つの指標について、人々は頭を悩ませている。なぜ増加したのか、なぜ減少したのか？（下図参照） ステップ4: データ収集の確認データ記録は不可欠です。データ記録がなければ、ビジネスプロセスは高度にデジタル化されず、他のことは何も意味をなさなくなります。例えば、営業業務の指標を考えてみましょう。営業実績を解釈するには、営業プロセス、つまり営業チームが何を行い、何をしなかったかを理解する必要があります。営業能力を診断するには、個々の営業プロファイル、つまり経験と経歴を理解する必要があります。業務アクションの効果を分析するには、各アクションの開始時間と、それが誰に影響を与えたかを記録する必要があります。 上記のいずれも利用できず、完了した注文と営業担当者のIDしか記載されていない場合は、分析できるものはほとんどありません。最終的なデータは、売上高 = 営業担当者数 * 完了した販売の割合 * 営業担当者1人あたりの平均売上高となります。 このわずかな量のデータに基づいて、次のような簡単で大まかな分析を行うことができます。 1. 営業担当者のパフォーマンスランキングを分析して、パフォーマンスの安定性を評価し、トップ パフォーマーを特定します。 2. チームをランク付けし、管理レベルを分析します。 3. 活動/政策の開始前と開始後の違いを比較して、効果を大まかに観察します。 もちろん、詳細さが不足しているため、これらの分析は疑問視されやすい。データがなければ分析はできない！この点はしっかりと認識しておく必要がある。いかなる状況においても、データアナリストが生き残るための鍵は、デジタル化を積極的に推進し、業務部門のデータ収集への重点を高めることにある（データ分析結果への期待を高めることではない）。 「コードを実行し、あらゆる知識を習得できる無敵のアルゴリズムを持っている」と豪語する人とは距離を置き、営業の課題は一人で解決できるようにしましょう。何度か失敗すれば、必ず変化が訪れるでしょう。 その他のシナリオこのプロセスは、販売と運用だけでなく、特定の運用にデータを適用したいあらゆるビジネスに適用されます。 たとえば、製品管理のシナリオでは、まず次の点を知っておく必要があります。 1. どのような種類の製品ですか？賞味期限、保管要件、物流要件はどのようなものですか？ 2. 製品の選択、価格設定、倉庫保管、発送、出品のプロセスはどのようなものですか? 3. 商品管理部門の価格変更、プロモーションの実施、ディスプレイのデザインに関する計画は次のとおりです。 たとえば、コンテンツ操作のシナリオでは、まず次の点を知っておく必要があります。 1. コンテンツの種類はビデオ、テキスト、ポスターのどれですか? 2. 目標の設定、トピックの選択から資料の収集、公開まで、コンテンツ作成プロセスはどのようなものですか? 3. コンテンツ運用チームのさまざまなコンテンツ テーマに対する運用計画は何ですか? |
