ノウキナビKPI自動収集ソフト ノビルナビ開発日誌Vol.1

こんにちは！ノウキナビ事務局の山崎です。

今回は、以前書かせていただいた下記の記事の続編です。

「ノウキナビ、KPI自動収集・自動分析ソフトを開発中！」

難しいソフトは使用せず、普段の業務でよく使うgoogleのスプレッドシートを活用して、大量のデータを収集し、分析してみようと思います。

 

スプレッドシートにダミーのデータを入れてみる

今回はひとまずテスト用に、スプレッドシートに数値は適当な偽物のデータを入れて、簡易的なデータベースを作ってみることにしました。

例えばこういったものです。

こちらは、縦軸に日付をとり、横軸に指標をとった表です。

2月中の商品の売上、販売件数、お問い合わせ件数、サイトのアクセス数、受注率などが設定されています。

そしてさらに、2月度の目標値を設定しておきます。目標の達成度合いを確認できるようにします。

ひとまずこのようにしてデータの構造を作っていきました。

 

データをわかりやすく表現してみる

ダミーのデータベースを作成することができました。

ひとまず、このデータ群を表示してみましょう。

今回は、無料で使えるgoogle製のデータ表示ツールとして、データポータルを使用してみたいと思います。

こういった大量のデータを視覚的にわかりやすく表示し、分析を手助けするツールのことをBI（ビジネスインテリジェンス）ツールと呼びます。

Googleのデータポータル以外にも、多くのツールがありますので一部をご紹介します。

Tabeau

誰もが使える直感的なインターフェースで分析を楽にします。

ほとんどのデータ群を取得でき、分析に役立てられます。

コミュニティが活発でわからない時に助けてくれます。

 

Salesforce Analytics

Saleforcesは、クラウドベースのCRM(顧客管理)システム、SFA(営業支援)システム、MA(マーケティングオートメーション)を提供している会社で、世界で15万社以上が活用している。

salesforces analyticsはそんなsalesforceが管理するシステムと連携でき、分析支援をしてくれるサービス。

TabeauCRMとも連携でき、より直感的なカスタマイズ、AIによるチャンスの自動検出など様々な機能があります。

 

Microsoft power BI

Microsoft社が提供するBIツールで、wordやexcelといった親しみ深いインターフェースの元、ダッシュボードを構築することができます。

ビッグデータを取り扱うMicrosoftAzureと連携すれば、互換性が高いまま大量のデータを分析できます。

PowerBIには機械学習が搭載。分析するデータが多くなればなるほど今後の方向性を機械が教えてくれるかもしれません。

 

今回は、無料でお手頃に使える「データポータル」を使用してみます。

 

分析を進める前に目的を意識する

データの表示はできましたが、分析をすすめるには少しポイントを抑える必要がありそうです。

データを分析する前に、まずはどんなことを達成したいか、目標を設定します。

チームの目標が「売上を2倍にしたい！」だったとしましょう。

売り上げを2倍にするには、どんなことをすれば効率が良いか、データを見て分析してみましょう。

売り上げに関わる重要な指標として、販売件数、販売単価がありそうです。なぜなら…

売上 = 販売単価 × 販売件数 という式が成り立つので、売上とは、販売単価と販売件数という指標で構成されていることがわかるからです。

さらに指標を分解してみましょう

販売単価 = 販売価格 ÷ 販売件数 です。単価は、商品価格をあげるか、売れていない商品をより売れるようにするなどして単価を上げることができます。今まで売れていなかった商品が1つでも売れれば単価が上昇します。

どちらも簡単なことではないです。特に不用意に価格を上げてしまうと顧客が離れ、結果的に商品は売れなくなるリスクや、効果的なマーケティングでないと、押し出したい商品がターゲットの目に止まらず、業績が下がるリスクもあります。

１つ１つ分解していくとそれらが枝分かれのように関係してきて、売り上げを2倍にするという目標を達成するための指標が浮き彫りになっていきます。

販売件数を分解すると、アクセス数 × 受注率となります。どれほどの人がサイトを訪問して、そのうちどれだけの人が商品を購入するまでに至ったのでしょう。そして商品を購入しなかった人は何が原因で購入しなかったのでしょうか。お客様がサイト内をどのように閲覧し、どのような思考・決断に至って購入を踏み切ったのか。見えないお客様の思考の流れを分析していく必要があるのです。

そして、そのデータと他との関連性を見てみます。

最終的に、どのデータを伸ばして行けば良いかの判断材料をより精密に揃えることができるようになります。

 

 

今後の課題

ひとまず、データ指標の表示まではここまでで達成できました。

次は、データを自動収集する仕組みを制作していきたいと思います。

そこで課題になってくるのは、下記の点ではないでしょうか。

・正確性・・・データの正確さ、間違ったデータを表示していると分析も間違ったものになってしまう

・低負荷化・・・大量のデータを取り扱うにあたって、動作が重い・処理が遅いだと分析が滞ってしまう

・拡張性・・・収集したデータを組み合わせる、追加で収集したいデータに即座に対応することができる仕組み作りをする

 

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次回の「ノビルナビ開発日誌」をお楽しみに！