売上データから原因を特定できるようになった企業の改善事例
データはあるのに、改善につながらない。
多くの企業が抱える課題です。
ここでは、原因特定ができるようになった事例を紹介します。
企業背景
多店舗展開の企業。
POSや売上データは蓄積されているが活用できていない状態でした。
課題
- 売上データはあるが原因が分からない
- 現場とデータがつながっていない
- 改善施策が的外れ
結果として、改善が進みませんでした。
現場観測で分かったこと
観測で見えたのは構造でした。
- 売上が分解されていない
- 行動データが存在しない
- 比較ができない
つまり、「分析できない構造」でした。
改善施策
以下を実施しました。
- 売上の要素分解
- 行動指標の導入
- 店舗間比較の設計
- 定期分析の仕組み化
成果
3ヶ月で変化が出ました。
- 原因特定が可能に
- 改善施策の精度向上
- 売上改善スピード向上
成功要因
成功要因は明確です。
- 構造を作ったこと
- 行動と接続したこと
- 比較できるようにしたこと
他社が応用できるポイント
特別なツールは不要です。
- 分解
- 接続
- 比較
この3つです。
ここまでで分かる改善の流れ
① データ整理
② 構造設計
③ 分析
④ 改善
この流れで変わります。
自社のデータはどこで止まっているのか
→ 分析方法へ
ここで見えてきた違和感は、単体の問題ではなくテーマ全体の一部です。テーマ全体か相談入口へ進むと、より判断しやすくなります。