『DATA is BOSS』を読んで

はじめに

• 本取り組みは以下が目的のため、箇条書き形式で楽に書いていく

  • 読んだ本の振り返りや学びを忘れないようにメモする取り組み

  • 共に働くチームや仲間に簡単にシェア

    • （輪読し、共通言語を増やすための取り組みへ）

• 本の良かった点も最大3行くらいのまとめでしてみる

• 以下のポストがキッカケで、本書を読んでみた

一休は最も思い出深い買収の一つ。
実はユニクロ柳井さんからの紹介がキッカケであったことはあまり世の中には知られていない話であったりします。…

— 川邊健太郎 (@dennotai) July 17, 2024

DATA is BOSS 収益が上がり続けるデータドリブン経営入門

3行まとめ

1. データ分析という言葉の正しいと思う(再)定義と手法が具体的に示されていて学びになった

2. データを見ているつもりでも、顧客解像度がまだまだ低いと思ったので、「誰に、何を」を見つめ直し、戦略を再定義したい

3. 売上という結果は変わらないが、その構成を多角的に見て、「どこで事業はうまくいっているのか？それはどうすれば加速できるのか？」、「どこで事業はうまくいっていないのか？それはどうすれば解決できるのか？」を考えていきたい

データ分析はあくまでも手段

1.データでビジネスを変える課題を「見つける」　※得意な人：ビジネス人材
2.データ分析課題を「解く」　※得意な人：データ人材
3.データ分析結果を「役立てる」　※得意な人：ビジネス人材

戦略の再定義：「誰に、何を」を見つめ直す

誰に：自社の商品を最も喜んでくれそうな顧客（＝ターゲット顧客）は誰なのか？

• 細かく分けて見ることの徹底（以下、例）

  • 顧客別の利用金額の大きさ（ヘビーユーザー、ライトユーザー、休眠顧客、新規顧客など）

  • 顧客別の利用目的（出張、レジャーなど）

  • 顧客別の利用商品（ホテル、リゾートホテル、旅館など）

  • 顧客別のおサイフの許容度（高級宿メインか、カジュアル宿メインか）

  • 顧客の年齢、性別、居住地などのデモグラフィック情報など

何をするのか：ターゲット顧客に何をすればもっと喜ばれるのか？

• 仕入れを改善する（カジュアル宿への拡大路線の廃止、高級宿へのフォーカス）

• 売り場を改善する（サイト内広告の廃止、サイトの見せ方に高級感をプラスする、検索結果のパーソナライゼーション）

• プライシングを改善する（ロイヤルティ・プログラムの導入）

• プロモーションを改善する（顧客コミュニケーションのパーソナライズ）

なぜデータドリブンは「掛け声だけ」で終わっているのか？

①見たいデータが見られない（データを整備するケイパビリティ不足）

• 事業構造が複雑で、データ構造が難解

• さまざまな要因で、顧客データの統合が難しい

• データは集約できるが、タイムリーなデータが確保が難しい

②見たいデータは見られるが、活用されていない（データを分析するケイパビリティ不足）

• 結局、勘と経験により意思決定される

• 定量的な顧客理解よりも、定性的な顧客理解により意思決定される

③データは活用されているが、正しく活用できていない（データをニュートラルに見る姿勢の欠如）

• データの理解が不十分

• 瑣末なテーマにデータを活用

• 見たい景色を見るためにデータを都合よく見ている

経営とは「誰に何をするか」

• 誰に：自社サービスを最も喜んでくれそうなターゲット顧客を見極める

• 何をするか：ターゲット顧客が喜んでくれそうな商品やサービスを提供すること

• データとは・・・隠れた価値を教えてくれるもの

• データドリブンとは・・・データ（≒定量的な顧客理解）主導で意思決定をすること

データドリブン経営とは・・・ビジネスのあらゆる局面で、データ（≒定量的な顧客理解）主導で「誰に何をするか（＝経営）の意思決定をすること

「売上に至るプロセス」の見える化編

•  自社の競争環境を見える化する：売上＝市場規模×シェア

•  自社の競争環境を見える化する：「商品タイプ別」の売上＝市場規模×シェア

•  自社の競争環境を見える化する：「商品価格帯別」の売上＝市場規模×シェア

•  自社の競争環境を見える化する：「商品選定理由別」の売上＝市場規模×シェア

「顧客の購買プロセス」の見える化

• 顧客の購買プロセスを見える化する：「顧客セグメント別」の売上＝訪問者数×購入率×購入単価

• 顧客の購買プロセスを見える化する：既存顧客をベビーユーザー、ライトユーザー、休眠ユーザーに分解

「在庫の販売状況」の見える化

• 在庫の販売状況を見える化する：売上＝在庫量×在庫消化率×購入単価

「顧客の購買・キャンセル」の見える化

• 在庫の販売状況を見える化する：「商品タイプ別」売上＝在庫量×在庫消化率×購入単価

• 顧客の購買・キャンセルを見える化する：売上＝販売額-キャンセル・返品額

「売上から利益に至る財務データ」の見える化編

顧客軸で売上を見える化

• 顧客の利用金額別

• 顧客の利用目的別

• 顧客のアクション別

  • 例）「箱根 旅館」のように「エリア」で検索する顧客

  • 例）「◯◯◯旅館」のように「宿」で検索する顧客

• 販売チャネル別

• 流入チャネル別

• エリア別

• ライフスタイル別

• 年齢・性別以外のデモグラ（所得、家族構成、職業など）

• 今、どのキューブで事業はうまくいっているのか？それはどうすれば加速できるのか？

• 今、どのキューブで事業はうまくいっていないのか？それはどうすれば解決できるのか？

顧客軸でPLを見える化

• 顧客の利用金額別

• 顧客の利用目的別

• 1件1件の売上でPLを見える化する

• 日々のPLを見える化する

「顧客のリピートプロセス」の見える化編

• 顧客別のLTVを見える化する

• 顧客のリピート状況を見える化する

感想

日々データを見ていた「つもり」という感覚が強かった。顧客解像度がまだまだ低いと思ったので、「誰に、何を」を見つめ直し、戦略を再定義したいと思った。
また、売上が大きくなってきているからこそ、その構成を多角的に見て、「どこで事業はうまくいっているのか？それはどうすれば加速できるのか？」、「どこで事業はうまくいっていないのか？それはどうすれば解決できるのか？」を考えていきたい。