data analysis
データ分析
こうした課題に直面していませんか？
- データは蓄積されているものの、経営判断や業務改善に結びついていない
- 部署ごとにデータが分散し、全体像を把握できない
- ダッシュボードはあるが、具体的なアクションにつながらない
- データ分析人材が不在で、外部依存から脱却できない
- 勘と経験に頼った意思決定から脱却し、データドリブン経営に転換できていない
成果につながるデータ分析の
仕組み
レポート止まりから脱却する、実行型データ分析
「見える化で止まってしまう」データ活用を終わらせます。統合・基盤構築から施策実行までつなぐ実行型アプローチで、データを"成果が出る仕組み"に変えます。
経営から現場まで、日常業務に根づくデータ基盤
「作ったけれど使われない基盤」をつくらないことが最大の特徴です。業務フローと意思決定プロセスを踏まえ、現場で実際に活用される仕組みを設計。経営層から現場まで、誰もが自然に使いこなせる環境を整えます。
組織が自ら成長する分析体制の構築
「ツールの使い方だけ教えて終わり」ではありません。KPI設計、データの見方、改善の進め方までを一緒に学び、社内で自走できる分析力を育てます。これにより、外部に頼らずともデータ活用を継続できる体制を築きます。
課題解決から成果創出へ導くデータ分析
- 経営会議に必要な数値をリアルタイムで把握できない
- 部署ごとに管理方法が異なり、全社的な状況判断が困難
- KPIを設定したものの、運用や改善の仕組みにつながっていない
- 数値変化の要因が見えず、対策立案に時間がかかる
経営の未来を先読みするダッシュボード構築
売上、コスト、顧客満足度など経営に直結する指標を一元化し、経営層が直感的に理解できるダッシュボードを構築します。単なる数値の羅列ではなく、変化の要因やリスクシナリオ、将来予測まで可視化。これにより、経営層はスピーディかつ戦略的な意思決定を行えるようになります。
- 顧客一人ひとりの行動パターンや嗜好を把握できず、効果的な施策につなげられない
- 優良顧客と休眠顧客の違いが不明確で、適切なアプローチができない
- マーケティング施策の効果測定が不十分で、改善サイクルが機能していない
- 顧客データが複数システムに分散しており、統合的な分析ができない
顧客理解を深化させる行動データ活用
購買履歴、Web行動、問い合わせ履歴など複数のデータソースを統合し、顧客の真のニーズや離脱要因を明らかにします。単なる属性や過去購買にとどまらず、「なぜ行動したのか」に迫る分析により、セグメントごとに最適なアプローチを設計。これにより、マーケティングROIの最大化と顧客満足度の向上を同時に実現します。
- 需要予測が不正確で、在庫過多や販売機会の損失が発生している
- 季節変動や外部環境を考慮できず、計画立案の精度が低い
- 売上予測が属人的で、組織として再現可能な仕組みがない
- 機械学習やAIを活用した高度な予測分析に取り組めていない
予測分析で実現する経営と業務の高度最適化
過去の売上データに加え、外部環境や顧客行動など多様なデータを統合した機械学習モデルを構築。需要予測の精度を高め、在庫・人員・売上計画を最適化します。これにより、コスト削減と収益向上を両立させ、経営層が求める戦略的な意思決定を強力に支援します。
プロジェクト事例
よくあるご質問
データ分析では、具体的にどのような成果を期待できますか？
単なる可視化にとどまらず、売上向上、コスト削減、顧客満足度改善など経営に直結する成果を目指します。実際に「売上予測の精度が向上し在庫コストを削減」などの事例もあります。
専門人材がいなくても導入できますか？
はい、可能です。開発の進捗や優先度を共有しながら調整します。
仕様変更の影響範囲やコストも事前にお伝えするので、安心して判断いただけますはい。ツールの操作からKPI設計、分析方法まで伴走支援するので、分析未経験の方でも自走可能な体制を構築できます。
データの品質がバラバラで活用できていませんが、大丈夫ですか？
大丈夫です。データの収集・統合から整備、必要なクレンジングまで対応可能です。活用できる状態に整えてから分析に進みます。
どのくらいの期間で成果が出ますか？
プロジェクト規模によりますが、早いケースでは数ヶ月で効果を実感いただけます。短期的な成果と中長期的な体制づくりを両立します。