【データ分析】データ分析の目的を設定する
2024/01/29 更新
データ分析の目的
（１）「数値化する」ということは、「データを取得する」という新しい業務を発生させます。データを取得する目的と明確化し、取得するデータについても限定しなければ、単に業務を増やすことになります。
（２）データ分析をするには、数値化する目的を明確にすることが必要です。
①問題の根本的な要因を見つけることができる
（１）業務プロセスを文面化し、各業務プロセスの数字を入れます。
| ウェブの閲覧数 | ウェブからの問い合わせ | 取引先での面談 （ヒアリング） | ヒアリング後のプレゼン | 契約数 |
| ５０件 | ２５件 | ３件 | ２件 | １件 |
（２）各プロセスのどこに問題があるかを見つけて改善を検討できます。
行動目標より、実際の数字が低ければ、そこが「最重要の改善点」です。
同一人物の過去のデータより、実際の数字が低ければ、そこが「最重要の改善点」です。
他の社員のデータより、実際の数字が低ければ、そこが「最重要の改善点」です。
実際の数字が低ければ、そこが「最重要の改善点」です。
参考
岩田圭弘「数値化の魔力 “最強企業”で学んだ「仕事ができる人」になる自己成長メソッド」１３５頁以下
（３）なお、このような分析をするさいには、業務プロセスについてマニュアル化がされていること、営業トークについても台本が用意されていること、営業トークの研修制度があり、社員が誰でも同程度のパフォーマンスを行える標準化（マニュアル化）が必要です。
②１日の目標を設定できる（仕事を明確にできる）
（１）業務プロセスを文面化し、各業務プロセスの数字を入れます。
| １日の電話の数 | 電話で３分以上会話できた件数 | 取引先での面談 （ヒアリング） | ヒアリング後のプレゼン | 契約数 |
| ５０件 | ２５件 | ３件 | ２件 | １件 |
（２）最終目標が、月に契約１０件だとして、１日、何件、電話すればよいのか、１日の目標（仕事の内容）を明確にできます。
（３）プロジェクトについても１か月ごとではなく、「１週間以内にする仕事（できれば、１日以内にする仕事）」を明確にすることで、タスク（何をするのか。）を明確にできます。
③問題の本質を見抜ける
（１）ある会社の８割の売上は、２割の取引先の売上で構成されていている。逆に、８割の取引先との売上は、全体の２割程度しか貢献していないという事象をパレートの法則といいます。
（２）目に見えている問題の原因を分類すると、会社の業務の２割を改善すれば、問題の８割を解決することも可能です（パレートの法則）。
（３）問題の概要を報告してもらい、それらを分類して、「会社の業務のどこが問題となっているのか。」「改善方法」の観点から分類をしていけば、「改善方法」の優先順儀を見つけることができます。
④正しい目標を設定できる。
（１）業務プロセスを文面化し、各業務プロセスの数字を入れます。
| １日の電話の数 | 電話で３分以上会話できた件数 | 取引先での面談 （ヒアリング） | ヒアリング後のプレゼン | 契約数 |
| ５０件 | ２５件 | ３件 | ２件 | １件 |
（２）「〇〇すれば、契約件数を３倍にできる。」等の仮説によって、実現可能（根拠がある）目標を設定することができます。
参考
三木雄信「孫社長にたたきこまれた すごい「数値化」仕事術」２３頁以下
数える前に分ける
（１）どの数字を集めるか、を検討する必要が有ります。数字を集めるまでに、分ける必要があります。
（２）利益率の低い仕事を廃止する。もしくは、値上げ交渉するのが目的であれば、仕事（商品ごと）に分けた方がよいでしょう。
業務プロセスの改善点を明確にするのが目的であれば、業務プロセスごとに分けた方がよいでしょう。
クレームの対応が目的であれば、クレームの原因となった業務と、その対策ごとに分けた方がよいでしょう。
（３）データの分析結果については、現場の社員の直感（経験）と大きく違った結果を出すものではありません。
しかし、現場の社員は、いつもの仕事に疑問点を持たないのが通常です。「利益率の低い仕事を廃止してもよいのではないか。」「値上げ交渉できるのではないか。」という視点を与えるのは、データ分析者の仕事となります。
参考
三木雄信「孫社長にたたきこまれた すごい「数値化」仕事術」４４頁以下
