前回のコラムで、ほとんどの企業は、ビジネスをドライブするうえでデータ分析をそれほど重要とは見ていない、または少なくとも過去においては重要と見ていなかった企業であり、その中でデータ分析に取り組んで成功したと言える企業にはパターンが2つある、と述べました。今回は引き続いて、その2つのパターンのお話から始めます。
成功例といえるパターンのうちのひとつは、ビジネスが停滞または危機に瀕するような状態に陥った結果、改革の活路として徹底した品質管理・事業管理を目指すことになり、その原動力としてデータを活用したケース。もうひとつは、現場で始めたデータ分析の具体的な効果を経営層が高く評価する結果となって組織に定着したケースです。
前者のケースの場合は、結果としてトップダウンになり、組織を横断した取り組みとなるので、英知をうまく結集できれば成功に至ります。経営層に危機感が強い、またはデータを適用しようとする分野に経営層がもともと明るい、といった場合は、成功率が高まるように見受けられます。
後者のケースの場合ですが、実際にこのカタチで成功する企業は、なかなか数は多くありません。たいていの場合、データ活用をやってみようとしつつも、ボトムアップになるため社内でなかなか盛り上がらずに苦労しています。
ボトムアップで成功している企業で特徴的なのは、データ活用を試そうとするチームが、IT部門に近いところにあることだと見ています。IT部門が全社横断でデータを閲覧できるという強みをうまく生かし、業務部門をうまく巻き込んで、分析のみならずその成果を使ってもらえる仕組みをつくり上げられると、成功につながっているようです。
一方で、データ活用を試そうとするチームがマーケティング部門に近いところにあると、Web や EC 以外では顕著な成功例がなかなかありません。マーケティング部門が孤軍奮闘するも、他部門はあまり乗ってこないか受け身である様子が見受けられます。
データ分析は、分析力が重要であることは言うまでもありませんが、むしろ、その分析結果を踏まえて業務に埋め込み仕組み化する能力が、さらに重要になります。この能力の確立には、業務を横断してデータ活用の意義を共有し協力しあう体制が不可欠で、取り組みに対して相互に責任を持つ意識も重要です。
それができていない組織ではデータ分析をドライブする力に欠けてしまい、投下できる組織リソースにも欠けるため、まずは小さく始めて小さく成功しようとアプローチするのはいいけれどなかなか大きく広がらない、という印象です。スモールスタートが、スモールなままで成長しないのです。Web や EC でうまくいくのは、取り組みがITの領域でほぼ閉じるからと言えるでしょう。
興味深いのは、同じ業種で似たようなものを売っている企業間で比較しても、データ重視とそうでない企業があり、社内でのデータ分析に対する取り組みかたが見事なまでに異なることがある点です。例えば、同じ業種の企業のマスマーケティングにおいて、かたや華々しい成果を挙げてマスコミに大々的に取り上げられる一方、かたや「小さく始めて広げていくしかない」と頑張ってトライするけれど盛り上がらず、街に出て話題をつくろうと思っても理解してもらえず、顧客データの獲得どころか逆に街の人に「何やっているんですか？」と聞かれてしまう、といった具合です。
くり返しになりますが、ビジネスにおけるデータ活用は、統計的スキルや分析ツールの運用能力があることが必要十分なのではなく、分析した結果を現場が活用できる仕組みに昇華させる取り組みがさらに重要です。つまり、組織横断で行動できるかどうかがカギになっているわけです。関心のある人材のみで推進するボトムアップでは、データ分析活用の場合、すぐに限界が来ます。
このようなことが、データ分析活用の成功ケース・停滞ケースを総合的に概観してみると分かってきました。情報システム活用も同様なところがありますが、データ分析活用はその傾向がよりセンシティブであると思われます。
では、結局のところ、データ分析を企業にとって有用な施策とするにはどう対応すべきのか、次回のコラムでまとめてみたいと思います。