ビジネス分析がどのように価値を生み出し、組織を支援するか

マーケティング、運用、人材、財務のいずれであっても、自由に利用できる膨大な量のデータを逃れることのできる機能はありません。 例としては、ユーザーの検索閲覧履歴に基づくユーザーのデータや、GPSを介して収集された位置追跡データがあります。 その他の例としては、ウェアラブルデバイスを介して収集された生体認証データや、支払いアプリを介して収集された金融取引の記録があります。

次に、ソーシャルメディアフィードで大量のコンテンツが生成され、顧客の行動に関する重要な洞察が得られます。 全体として、企業は以前よりもはるかに多くのデータを収集しています。 組織階層内での位置に関係なく、データの力を活用する能力は、経営幹部の意思決定スキルのデモンストレーションとして機能します。 ビジネス分析の範囲と、さまざまなビジネス目標を達成するためにそれらをどのように適用できるかを見てみましょう。

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ビジネス分析の範囲

1.データ分析

ビジネス分析の重要な部分は、データの分析方法を学ぶことです。 ビジネス分析を学ぶには、混乱を切り抜けて必要な答えを見つけるためのツールとテクニックに精通することが含まれます。 データ分析には、統計に関する実用的な知識が不可欠です。 確率、回帰、分散、分布のタイプなどの概念は、データの意味を理解し、パターンを識別するのに役立ちます。 さらに、PythonやSQLなどのツールに関する知識は、マネージャーがデータからリアルタイムの洞察を得るのに役立ちます。

2.データの視覚化

データの分析を学ぶだけでは十分ではありません。 管理者は、分析を効果的に視覚化して、調査結果や推奨事項について他の人を説得できる必要があります。 ビジネス分析は、MicrosoftExcelおよびTableauなどのデータ視覚化ツールに関する高度な知識をカバーしています。 これらのツールに取り組むための深い実務知識と定期的な実践により、マネージャーはデータに精通していない同業者よりも優位に立つことができます。

ビジネス分析のアプリケーション

1.生産性の向上

ビジネス分析は、過去のデータに基づいて生産性向上の範囲を特定するのに役立ちます。 たとえば、Microsoftは、1200チームを以前の5つの建物から4つの建物に移動することで、会議の移動時間を46％短縮しました。 彼らのビジネス分析チームは、従業員のトレーニングカレンダーのデータを分析し、チームメンバーが会議に出かけるのに費やした時間を分析しました。 彼らの分析に基づいて、彼らは従業員の時間の520,000ドルに相当する推定年間節約を達成しました。

2.カスタマーエクスペリエンスを向上させる

ビジネス分析は、企業が顧客の好みを理解し、サービス体験を向上させるのに役立ちます。 たとえば、世界的な食事キットの配達プロバイダーであるブルーエプロンは、予測分析を使用して、製品の固定メニューの需要を予測しています。 これらの洞察は、無駄を減らし、注文処理の速度を上げるのに役立ちます。

同社は、個々のユーザーの注文頻度とレシピの好みに履歴データを使用しています。 また、季節性を考慮して、需要の低い季節と高い季節を予測します。 この情報に基づいて、同社はユーザーに信頼できるエクスペリエンスを提供すると同時に、無駄を削減することでコストを節約できます。

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3.ターゲットコンテンツの配信

ビジネス分析は、顧客の好みを理解し、好みに応じてコンテンツを提供するのに役立ちます。 たとえば、デジタルマーケターは、ソーシャルメディアでのページ、検索キーワード、いいね、共有に費やされた時間に関するデータを分析します。 彼らはこれらの洞察を使用して、視聴者の共感を呼ぶ可能性のあるコンテンツを作成します。

Netflixは、分析を活用するブランドのもう1つの例です。 同社は、1億8000万人以上の加入者の好みに関する膨大な量のデータを持っています。 このデータを使用して、過去の視聴履歴や他のサブスクライバーの履歴に基づいて、サブスクライバーに推奨を行います。 Netflixプラットフォームでストリーミングされるコンテンツの80％以上は、その強力なレコメンデーションシステムによって駆動されています。

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4.銀行と金融サービスの成長を後押しする

銀行やその他の金融サービスは、ビジネス分析を使用してリスクとデメリットを管理しています。 たとえば、銀行はデフォルトの過去のデータを使用して新しいローンを承認します。 ビジネス分析は、金融機関が不正取引を検出して防止するのにも役立ちます。

銀行は、分析を通じて収益を向上させることもできます。 マッキンゼーのレポートによると、米国の銀行は、分析を使用して不要な割引パターンを特定することにより、収益を8％増加させました。 同じマッキンゼーのレポートは、顧客ベース内で15,000のマイクロセグメントを特定したアジアの銀行の事例を強調しています。 これらの洞察に基づいて、銀行は購入の可能性を3倍にする製品購入モデルを作成しました。

5.より良い売掛金管理

予測分析を使用すると、企業はキャッシュコンバージョンサイクルを改善するのに役立ちます。 企業は、支払いが遅れた顧客の過去のデータを使用して、そのような顧客に対してさまざまなプロセスやリマインダーを作成できます。 また、不履行者のデータを使用し、地域、顧客の人口統計、組織の種類、またはその他の変数に基づいてデフォルトのパターンを特定することもできます。 このデータに基づいて、将来のデフォルトの可能性を減らすことができます。

ダッシュボードを介した分析の使用は、企業が売掛金の状況にリアルタイムでアクセスするのにも役立ちます。 インテリジェントな分析を通じて、個々のアカウントと請求書にドリルダウンするだけでなく、サービス/製品、地域、またはその他の顧客属性に基づいて売掛金の全体像を把握できます。 このように、財務チームは、支払いを遅らせる可能性のある顧客を積極的にフォローアップすることにより、不良債権を減らすことができます。

6.より良い人的資源管理

分析は、採用、業績管理、維持など、人的資源管理のあらゆる側面で役立ちます。 たとえば、企業は成功した採用の過去のデータ（機関、学歴など）を使用して、将来の採用を改善できます。 また、特定のポジションをクローズし、採用の所要時間を改善するのにかかる日数のデータを分析することもできます。

さらに、企業は、離職の理由、離職率の高い部門、管理者による離職率などの離職傾向を特定することもできます。これらの洞察を使用して、問題のある領域を特定し、離職を積極的に阻止できます。 分析は、トレーニング効率の有効性など、他の側面でも人材を支援することができます。

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結論

ビジネス分析は、すべてのビジネス分野に適用されます。 データリテラシーは、企業の世界で成功するための方法です。 ビジネス分析に関する確かな知識は、通常のマネージャーを知識豊富なデータ主導の意思決定者に変えることができます。

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