Q　データ取集の段階で、データ分析の目的を決めなければならないのはなぜですか。

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他と比べることで、異常な部分を見つけることができる

（１）業務プロセスを文章化し、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）業務プロセスを文章化し、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優先順位をつけることができます。

（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。」数字化して分析する過程で、「改善方法」の優先順儀を見つけることができます。

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

データ取集の段階で、データ分析の目的を決める

（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、データ分析の目的を決める必要があります。

（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、商品ごとのデータが必要です。

　目的を設定しなければ、必要なデータについて議論ができません。

（３）そもそも、データの分析（結果）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