データ分析の話をしていると、ときどきこんな言葉を聞く。
「過去の数字を見ても、もう終わったことだから仕方ない」
確かに、先月の売上が悪かったと言われても、先月には戻れない。
でも私は、少し違うと思っている。
データを見る目的は、過去を評価することではない。
過去に起きたことから、次に何を変えるべきかを見つけることだと思う。
「売上が落ちた」で終わらせない
例えば、売上が10％下がった。
これだけなら結果である。
そこで、数字を分解していく。
顧客数が減ったのか。
購入単価が下がったのか。
リピート率が落ちたのか。
特定商品の販売が減ったのか。
結果を分解して、原因に近いKPIへ降りていく。
でも、ここでもまだ終わらない。
例えば「商談前進率が落ちている」と分かったとする。
次に知りたいのは、
「なぜ落ちたのか？」
である。
数字の先にある「行動」を見る
ここで役に立つのが、営業日報や週報、商談記録、顧客の声などのログだと思う。
成果が高かったときと低かったときで、
顧客への提案内容は違ったのか。
決裁者と話せていたのか。
顧客課題まで踏み込めていたのか。
提案後のフォローはできていたのか。
数字の変化と、実際の行動を重ねてみる。
すると、
「この行動が減ったことが、数字悪化の原因ではないか」
という仮説が生まれる。
そこで初めて、次の行動を考えられる。
結果を見るだけでは、行動は変わらない
これまで多くの会社でも、
売上
粗利
利益
予算達成率
といった結果は見てきたはずだ。
問題は、その数字が悪かったときに、
「なぜ？」
を解く仕組みが十分になかったことではないかと思う。
結果は分かる。
でも原因分析は、経験と勘に頼る。
だから、具体的な行動まで落ちない。
私が考えるデータドリブンは、
結果 → 原因分析 → 仮説 → 行動
までをつなぐことだ。
過去を見るのは、未来を変えるため
だから、「過去のデータを見ること」に価値があるわけではない。
大切なのは、
結果を分解し、 原因に近づき、 数字だけでは分からない部分をログから探り、 次に変える行動の仮説をつくること。
過去の数字そのものは変えられない。
でも、
過去に「なぜそうなったのか」を理解できれば、未来の行動は変えられる。
私はそこに、データドリブン経営の本質があると思っている。
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