ダッシュボード構築前に必要な4つの要素
DomoのMasaです。
何年もの間、テクノロジー業界関連の人々が「データは新しい石油である」と呼ぶのを聞いてきました。しかしながら現時点では、理解できないほど膨大な量が存在するデータは、使いこなして初めて価値が出るものです。
実際に、アクセス可能な情報からアクションを起こす能力は、新たな競争優位性を高めることに繋がります。そのため、多くの企業がアクション・ベースなダッシュボードの様なツールを利用するようになりました。
企業のダッシュボード構築に関わるPraxis Metrics社のMegan Connellもその一人です。ビジネスリーダーたちは、自分たちの企業やチームがデータ・ドリブンなアクション/ディシジョンから指数関数的成長を引き起こす、その一歩手前まで来ていると理解し始めている、と言います。
ここですぐにでもアクション・ベースなダッシュボード構築を始めたいと感じる方もいるかもしれませんが、その前に押さえておくべき重要なことがあります。
以下、ダッシュボード構築経験が豊富なMeganが提唱する4つの基礎的なプロセスをご紹介します。
1 –指標の定義
もし80%の結果が20%のアクションにより得られる(80-20の法則とも呼ばれます)のであれば、100種類もの指標/KPIを定義する必要はないでしょう。20種類しか期待する結果につながらないのですから。
ダッシュボードを構築する前に、まずはビジネス・ゴールが何かを明確にしましょう。その次のステップとして、そのゴールを達成するのに有効なKPIを反映したダッシュボードを構築しましょう。
一つ、原材料を取り扱う企業の良い例があります。その会社では、生産しているヨーグルトの廃棄量を削減するという一つのゴールがありました。そこで新たに構築したダッシュボードで可視化した結果、自社の生産計画は消費者の詳細な購買動向では無く、年間の平均消費量をベースに立てられていることが明らかとなりました。
上記のトレンドを改善するためにその企業は必要なインプット情報を取得し生産計画をより細かく需要に追従できる様にしたことで、大きく廃棄費用を抑えることが可能となりました。
2 –科学的手法
主要なKPIを明確にしたその次には自身の仮説検証も重要ですが、様々な変数でテスト実行して全てを記録していくことも大変重要になります。
上記のインサイトを得ることで、結果を適切に分析および解釈するために必要なコンテキストが得られます。Meganはそれにより「全容を掴む」ことになる、と言います。
データ・サイエンスや機械学習ツール、特にDomoの様なモダンBIプラットフォームと統合されたものは、ビジネスの結果をより正確に予測できる様なアクション（クラスタリングや外れ値検出）に対応しているという点から、間違いなく有力なものとなるでしょう。
「結果につながる全ての変数や入力値を把握できることで、自身の仮説を肯定もしくは否定することが可能になります」とMeganは言います。
3 – KPIの優先順位付け
様々なテストの実行により、KPIの一覧ができることと思います。しかし、全てのBIプラットフォームが同じでない様に、KPIも同列に扱えません。
そこでMeganはKPIとユーザをマトリクス形式にし、全てに「可能であれば知りたい / ”nice to know”」「知る必要がある / “need to know”」のラベルをつけることを推奨します。言い換えると、優先度が最も高いのはどれか、最も低いのはどれか、ということです。
マーケティングの方であればCPC (クリック毎のコスト)、インプレッション、CTR (クリック・スルー・レート)をトラッキングしたいでしょう。しかしその他の部署の方は、LTV (生涯価値 – life time value)の方がより見たいかもしれません。KPIの一覧を優先度高→低の順番に並べ、上から着手していくと良いでしょう。
4 –継続的な仕組み作り
優先順位付けされたKPIの一覧が完成するのは素晴らしいことですが、それが実行に繋がれなければ意味の無いものとなってしまうでしょう。
では、どうすれば良いか？
各KPIに、担当責任者を定義しましょう。そして次に、それらKPIがどの程度の頻度でモニタリングするべきなのか、仮説値は何かを定義し、レビューのために頻度高めで短時間の報告会を設定しましょう。
また、全員が現時点の状況を把握できる様に、スコアカードを作成するのも良いアイディアかもしれません。
情報を提供し、決断やアクションを促す様なインタラクティブでカスタマイズ可能なダッシュボードをお客様が構築するのをDomo社がどの様にサポートしているか、についてはこちらをご覧下さい：リンク
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