結論
「データドリブン経営」という言葉から、高度な分析基盤やBIツールの大規模導入を連想しがちだが、最初の一歩はもっと地味なところにある。複数モールのデータが今どこにどう散らばっているかを把握し、横断で並べて見られる状態を作ることが、データドリブン経営の出発点になる。大きな仕組みづくりよりも先に、この『現状把握』を済ませておくことが、遠回りを避ける近道になる。
はじめに: 「データドリブン経営」という言葉の大きさに構えすぎない
「データドリブン経営を始めたい」と考えたとき、大掛かりな分析基盤や専門のデータアナリストの採用を思い浮かべる事業者は多い。しかし、複数モールを運営する中小規模のEC事業者にとって、最初からそこを目指す必要はない。むしろ、いきなり大きな仕組みを作ろうとすることが、最初の一歩を踏み出せない原因になっていることが多い。
最初の一歩は「データがどこにどう散らばっているか」の棚卸し
複数モールを運営していれば、売上・在庫・広告費などのデータは、モールごとの管理画面や自社の受発注システムなど、複数の場所に分散している。データドリブン経営の第一歩は、分析基盤を作ることではなく、まず『どこに・どんな粒度で・どんなデータがあるか』を棚卸しすることだ。この棚卸しをせずにツール導入から入ると、必要なデータが揃わず手戻りが発生しやすい。
「見える化」と「意思決定に使う」は別の段階
データを集約して見える化すること自体はゴールではない。見える化した数字を使って、実際に在庫配分や広告費配分などの意思決定を変えられて初めて、データドリブンな経営と言える。順番としては、まず横断で見える状態を作り、次にその数字を前提に判断する習慣を組織に根付かせる、という2段階で捉えるとよい。
現実的な進め方
- 今使っているデータの置き場所(各モールの管理画面・Excel・受発注システムなど)を洗い出す
- まずは売上・在庫など、意思決定に直結する最低限の指標から横断で見える状態を作る
- 見える化した数字を、週次・月次のミーティングなど既存の意思決定の場に組み込む
- いきなり全指標・全モールを網羅しようとせず、優先度の高いところから段階的に広げる
大きな仕組みを一度に作ろうとするより、まず現状のデータの散らばり方を把握し、優先度の高いところから見える化を進める方が、結果的に定着しやすい。
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よくある質問
Q. データドリブン経営を始めるには、専門のアナリストを採用する必要がありますか?
中小規模のEC事業者であれば、必ずしも専門アナリストの採用から始める必要はない。まずは既存のデータを横断で見える状態にし、意思決定の場で使う習慣を作るところから始めるのが現実的だ。
Q. 何から手をつければいいか分かりません。最初の一歩は何ですか?
まずは今使っているデータがどこに、どんな粒度で存在しているかを棚卸しすることから始めるとよい。分析ツールの選定はその後でよい。
Q. 全部のモール・全部の指標を一度に見える化すべきですか?
一度に網羅しようとすると負荷が高くなりやすい。まずは売上・在庫など意思決定に直結する指標から優先的に見える化し、段階的に対象を広げていく方が定着しやすい。
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