システム開発
これまで活用したくてもできなかったデータや、価値がないとされてきたデータに光をあて、新たなビジネス課題やビジネスチャンスの発見にも繋げることが可能です。
AI関連の技術の急速な発展や市場の拡大により、ビッグデータをビジネスに活用する流れが生まれています。ビッグデータとは、従来のソフトウェアでは処理できないほどの膨大なデータを指します。これまでは活路を見いだせず宝の持ち腐れとなっていったデータも、テクノロジーの発展により、収集や分析が楽に行えるようになり、実際のビジネスに活かせるようになってきています。 日々の業務のなかで様々なデータが生まれているわけですが、従来のペーパー型管理では、記録や管理はされますが、あまり活用されてはきませんでした。しかし、データ分析システムを用いれば、デジタルデータ、アナログデータを問わず収集を行い、自動的に集計を行ってくれます。ほかにもグラフや図表などにビジュアル化する機能や、課題や問題点を抽出する機能などがあり、人的な手間を最小化してデータを分析することが可能です。 データ分析システムの導入により、これまで活用したくてもできなかったデータや、価値がないとされてきたデータに光をあて、ビジネスに活かしていくことができます。
データ分析システムとは、膨大かつ多種多様なデータ郡を分類・整理し、目的に沿ったデータを抽出したり、利用者の意図に沿って分析したりできるシステムのことです。 データ分析システムで解析できるデータには次のようなものがあります。 営業関連：アポ率、商談からの案件化率、見込み客の属性、年齢・性別・職業などの顧客データ、エリアごとの売上データ等。 マーケティング関連：広告予算とコンバージョン率、媒体ごとの集客率、セミナー参加者の属性等。 CS関連：問い合わせ数、問い合わせ種別、対応時間、クレーム件数等。 人事部門：社員の評価データ、勤怠データ、採用活動における応募者データ等。 上記に加えて、最近ではSNSのユーザーに関するデータ「ソーシャルデータ」を活用する事例も増えてきています。SNSユーザーの年齢や性別、居住エリアといった属性はもちろん、投稿内容やアクティブな時間帯、関心領域といったものまで分析することが可能です。 データ分析システムを活用することで、一見関係のないような、データ同士の関連性を発見することにつながることもあります。例えばCSのデータと、マーケティングのデータに相関関係があるといったような感じです。従来のやり方では各部門で収集したデータを、各部門内で活用することが一般的でしたが、データ分析システムを部署横断的に導入することで、新たなビジネス課題やビジネスチャンスの発見にもつながりうるでしょう。
データ分析システムを開発・導入する前に、まず目的を明確化します。どのようなデータを扱いたいのか、現状のビジネスにどのような課題があるのか、データをどのように活用していきたいのか、といったものです。目的を明確にしないと、データ分析システムを導入したところで、分析自体が目的化してしまい、データの分析結果を正しくビジネスに活かしていくことはできません。 データ分析の目的を明確化したら、システムに必要な要件を定義し、設計、構築、テスト、リリースの順に進めていきます。 データ分析のポイントとなるのは「比較」と「細分化」です。「比較」とは、他のデータと比べることであり、自社の過去データや競合データといった比較対象を予め決めておくことが大切です。企業の成長度合いを前年比の売上や利益等で測るように、データもデータそのものだけではなく、同様な他のデータと比較することで優劣を相対的に判断することができます。 また「細分化」とは、データ収集の対象となる業務や事業のプロセスを細分化することです。例えば、受注率を改善したいと考えている場合、受注数や受注率だけを計測していては正確な課題を見出すことはできません。そこで、受注の前後にあるプロセス（アポ、商談、プレゼン、訪問、アフターフォロー、契約など）を細かく洗い出し、各過程のデータを収集・分析することで、どこに課題があるのかがより明らかになっていきます。
Edv Futureには、データ分析システムに精通したメンバーが揃っています。様々な業界のクライントを支援して積み重ねてきた知見と、最新のトレンドに基づき、クライアントの課題に則したデータ分析システムを開発いたします。