データドリブン経営について

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1. ナビが導く確実な道筋 データドリブンの重要性 2024/04/29 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
2. 現代の企業活動 0 1 1 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
3. 問い・定義 集客が上手くいってないから？ どうして上手くいっていない？ どうして売上が下がっている？ お客様が来てくれないから？ 営業が上手くいってないから？ 2 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
4. 問い・定義 消費者のニーズや購入方法の多様化、 デジタル化による情報の民主化が起こったのに、 我社が20世紀型の企業スタイルのままだからです 3 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
5. 本論・抽象 ※引用元：Dr.John Seely Brown テクノロジーとビジネス戦略関係での世界を代表するThought Leaderの一人。 現状と理想の姿 経験の蓄積に基づく、 規模・効率性 を軸とした戦い方 20世紀型の企業活動 常に発生する変化に追従し 続けるために 学習能力 を軸とした戦い方 21世紀型の企業活動 4 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
6. 本論・抽象 21世紀型の企業の要素 ※Sekisui AI Chat powered by GPT (Trial)より出力 出力を一部抜粋 業務プロセスをデジタル化している データドリブンを行っている お金や スキルで解決 教育や 気づきで解決 技術的な話 新しいテクノロジーに対する 積極的な姿勢をもっている 思考の話 システムインフラが整っており効率的である お金で解決 5 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
7. データドリブン 0 2 6 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
8. 本論・抽象 例 7 データドリブンの代表例 顧客 アクション データ 蓄積 自動 分析 コンテンツ 提案 動画視聴 リール視聴 商品購入 履歴を ビッグ データで 蓄積 プログラム による分析 興味がある コンテンツ を提案 このプロセスに勘や経験の介入は無い 顧客 アクション 動画視聴 リール視聴 商品購入 コンテンツ 提案 興味がある コンテンツ を提案 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
9. 本論・抽象 1. 正しくデータを集めることが出来ているか データドリブンの条件 2. 集めたデータを正しく分析出来ているか 3. 分析したデータを意思決定に利用しているか 8 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
10. 話したい内容・具体 ・ 構造化データでデータを蓄積する ・ 後に加工できる形でデータを蓄積する ・ データを集計した物のみ残し、 基になった詳細なデータの破棄はNG ・ 全てのデータを一か所に集約する システム構成にする 正しくデータを集めるとは？ 9 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
11. 話したい内容・具体 システム構成イメージ：現状 10 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved. 財務管理 ソフト 顧客管理 ソフト csv xlsx 出力 csv xlsx 出力 Excel Excel集計 Excel 会議資料用 Excel集計 財務会計用 Excel集計 クラウドツール csv出力 顧客管理用 Excel集計 HPデータ データ統合や加工を行い ソフトの入力や修正が発生する毎に 同じ作業が必要
12. 話したい内容・具体 システム構成イメージ：理想(全てリアルタイム同期) 11 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved. 財務管理 ソフト 顧客管理 ソフト Excel (クラウド) 各種管理 HPデータ クラウド データベース クラウド サーバー BIツール 初期に必要な加工を 記録しておくだけ
13. 話したい内容・具体 ・ データ比較の際に数値を合わせるなどの加工を 行い比較を行う ・ 公的データや情報元が明確な第3者データの利 用を行う ・ 統計学の利用やBIツールによる可視化などによ り契約や顧客の傾向を把握する ・ KPIの為の割合や確率の算出を行う 集めたデータを正しく分析するとは？ 12 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
14. 話したい内容・具体 ・ データからの傾向や割合の算出より、 何をすれば利益につながるのか把握する ・ 広告から成約までのコストと利益を計算し、 利益が発生することが予測出来た上で判断する ・ コストに対して利益率が高い施策を把握する 分析したデータを意思決定に利用するとは？ 13 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
15. 話したい内容・具体 データやマーケティングに弱い原因は？ データを扱う重要性と必要性に気づいていない データを扱うことになれていない DXが進んでいない、ツールが揃っていない 経営層の視点を持つことをトレーニングされていない、 仕組化出来ていない 商売は何の為にするのか定義されていない 自分事になっていない 14 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved. データ 教育 訓練 調査・お金 マーケティング 教育 教育 教育
16. 15 DX推進 データ＆マーケティングのリテラシー向上 データドリブンの定着 解決するためには この３つが重要です 話したい内容・具体 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
17. 自己紹介 0 3 16 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
18. 名前 甲斐 宣吉（kai020) 生年月日 1986年6月2日 出身 宮﨑県日向市 2023年 までの行動 特性 高 情報感度 問題発見・理論的思考 誠実・信念 セルフマネジメント 低 説得・誘導 チーム運用 コミュニケーション 自己紹介 17 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved. ※PLI Assessment 受検結果
19. 所属 ◦◦◦◦ 社内 業務経験 ◦◦◦◦業務（HAPPSを利用した図面チェック業務） ◦◦◦◦業務 職歴 2022年08月 - 現在 2016年07月 - 2021年01月 2013年04月 - 2016年07月 2011年10月 - 2013年04月 2009年10月 - 2011年04月 2009年04月 - 2009年10月 2007年04月 - 2009年03月 セキスイハイム九州株式会社（出向含む） セキスイハイム九州株式会社（出向） 九州セキスイハイム工業株式会社 九州セキスイハイム工業株式会社（派遣・契約） 株式会社日立製作所（出向） 三和工機株式会社 久留米工業大学 機械システム工学科 卒業 自己紹介 18 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
20. 実践 0 4 19 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
21. CPA （Cost Per Acquisition：獲得単価） 予約数 資料請求数 広告費 折衝率 獲得顧客数 折衝数 成約率 折衝数 成約数 ① ② ③ CPO （Cost Per Order：顧客獲得費用） 折衝率 成約率 ④ CPA 実践・基本計算情報 20 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
22. ¥100,000 65,195 20,258 631 0.97% ¥158 3 2 0 0.79% ¥20,000 ※媒体の使用上、各サマリー間で数値に差異がある旨、ご了承ください。 10万円かけて5人の顧客獲得(集客)が出来た。 仮に営業の能力が折衝率2％成約率5％だった場合 1. 2. 1人の成約までに2000万円かかる 1人の折衝までに100万円かかる 顧客が50人いれば1人折衝出来る 顧客獲得に1人2万円かかるので、 2万円×50人＝100万円 1人の集客に2万円かかる 3. 折衝で20人いれば1人成約出来る 1人の折衝までに100万円かかるので、 100万円×20人＝2000万円 費用10万円/集客5人＝2万円 CPA2万円 CPO2000万円 実践・とあるイベントの場合(北九州) 21 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
23. 3500万円の建売の利益が840万円位なので、 CPO2000万円の場合は この広告は出せば出すほど損をする ※成約金額の平均値が3500万円、利益率24％だと仮定 実践とあるイベントの場合(北九州) 22 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved. 840万円-2000万円＝-1160万円 1160万円のマイナス
24. 広告を作り直しCPA0.5万円まで下がったとしたら？ この広告は出しても利益が出る 0.5万円×50人×20人＝CPO500万円 840万円-500万円＝340万円 340万円のプラス 実践・とあるイベントの場合(北九州) 23 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
25. 広告力 営業力 この構造になっています。 広告の魅力がなく営業がハイパフォーマンス 1 9 9 広告の魅力があり営業がローパフォーマンス 8 2 16 どちらも最高のパフォーマンスがある状態 10 100 10 どちらも程よくパフォーマンスがある状態 6 36 6 実践・成約までの構造 24 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
26. 片方のパフォーマンスが低いと トータルで低くなり利益につながらない どちらも程よくパフォーマンスが高いと、 利益につながりやすい 実践・成約までの構造 25 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
27. DX システム構築デモ 0 5 26 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
28. デモ お猫様への貢ぎ額のビジュアル化 (notion.site) BIツールデモ1 構築済みデモ説明 BIツールデモ2 27 ぬこ様への貢ぎ額 (google.com) 簡易福岡熊本人口 (google.com) ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
29. DX推進 データ＆マーケティングのリテラシー向上 データドリブンの定着 21世紀型の企業になるために この３つを進めることが必要です まとめ 28 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
30. カーナビや、計器類が無い車で、 知らない土地の運転をするようなものです データ分析をしないことは 我社もナビやメーター類を搭載しませんか？ 最後に 29 ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.
31. お 時 間 頂 き あ り が と う ご ざ い ま し た T h a n k y o u f o r y o u r t i m e a n d a t t e n t i o n ©Nobuyoshi Kai. All Rights Reserved.