売り上げを伸ばすために、データ分析で必要なこと：「データドリブンセールス」を考える（4/4 ページ）

売り上げを伸ばすために、データをどのように分析すればいいのだろうか。一口に「データ分析」といっても、内容はさまざまで……。

[伊志嶺朝輝（モンスターラボ），ITmedia]

改善すべきKPIが決められないとき

　改善すべきKPIが決められないときはどうすればよいのか？先ほど「ステップ1」にて、改善するKPIを明確にすることが重要であると説明しました。しかし、現場によっては下記のような理由から改善すべきKPIが決められないことがあると思います。

• KPIの観測が不十分で、ボトルネックが分からない
• 課題が大量にあり、どれから手をつけてよいか分からない

　上記のような場合は、ボトルネックが見えるようなデータ基盤を構築する、もしくはデータアナリストやビジネスアナリストをアサインして、現状や課題の解析を行うことが有効です。

　課題を解析することで、それらが売り上げに与えている影響を評価することができるようになり、解決すべき重要な課題が見えるようになります。ボトルネックや、重要な課題を見えるようにした上で、以降のステップに進むとよいでしょう。

まとめ

　今回は売り上げにつながるデータ分析ユースケースとは何か、どのようにして作成すればよいのかについて説明しました。次回の連載第5回では、これまでご説明してきたプロセスからどのようにしてデータ基盤を構築するかを説明します。

著者プロフィール：伊志嶺 朝輝

株式会社モンスターラボ　データアナリスト／ビジネスアナリスト

　テックリードエンジニアやデータアナリストとして、Webアプリ開発からデータ解析による業務改善・ユーザー行動分析まで幅広く経験。SIer, コンサルティングファーム勤務を経て、モンスターラボにデータアナリストとして入社。クライアントワーク以外にも社内のデータアナリスト育成などを行なっている。趣味はボードゲームとキャンプ。