データを活用して仕事の精度を高める思考法
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２月１３日の繊研新聞の記者コラム「視点」にデータ活用に関するとても共感するコメントがありましたのでご紹介させて頂きます。
コラムの内容は この厳しいご時世の中、減収ながら、利益を増やし、貸し倒れゼロの（ご立派！）、あるアパレルメーカーの社長さんの話。
細かいデータを蓄積して、データを根拠に経営判断、現場に指示を出す社長さんのデータ管理とデータ活用は・・・
記者の方がそのデータ資料を見せていただくと、パソコンで膨大なデータを管理していると思いきや、紙に手書きも含めてアナログのデータ資料も少なくなかったという話。
要はデータというものは 自分が理解でき、判断材料になり、社内、仲間で共有でき、仮説でも構わないのでそれを信じて行動に移すことができれば、形はどうでもいいということなのですよね。
以下記者の方のコメントの引用です。
「数字のデータ管理には「データ化する」のが目的ではない、集めたデータを活用し、業績を向上させるのが目的で、管理方法は何でもよい。しかし、データ化することに目的がすり替わり、膨大なデータをパソコンに蓄積しているのに、活用できていない企業もあるのではないか。」
（引用以上）
全くその通りだと思いますし、
データ集めだけにお金をかけて活用されていない例をたくさん見て来ましたので・・・
ハウスカードのポイントと顧客データ集めなんてその最たるものかも知れません（汗）
私は、アパレルメーカーや卸さんのデータ活用にはあまり明るくありませんが・・・
こと小売業のデータ活用に関しては、長年 私自身も活用し、経営者・同僚・部下との共有、そして独立後はクライアント先とアクションプランの策定をする際に、データ活用に相当 腐心して来たものですから とても身近な話です。
今回取り上げた記事、ちょうどいい機会なので、
データの活用に関して、私が日ごろ大切にしている行動指針を２つほどご紹介したいと思います。
ひとつめは、小売販売に関しては、データは商品軸ではなく、顧客の購買行動軸に置き換えると結構法則が見出せるものです。
なぜならば、消費者行動には一定のリズム、法則があるからです。
例えば、拙著 「人気店はバーゲンセールに頼らない」でも紹介している話のひとつですが、
１週間の売上の曜日別売上構成比は、祝日は別にして一年間大きく変わらないと思っています。
変わるとしたら、お店側が特別セールを乱発しているとか、商品調達のミスで在庫を欠品させているとか、お店側の施策によってリズムを狂わせているだけです。
自社のデータからそんな「法則」が実感できれば、日割り予算づくりにも、週末に向けた在庫の積み込みにも活用できるでしょう。
大事なことは・・・
仮説データ（多少の思い込みもあり）に基づいて行動してみて、誤差があったら直せばいい話です。
小売りビジネスのいいところは・・・結果もすぐ出ますし、修正もすぐ利くので、そんな原理原則を見つけて活用しない手はないです。
もうひとつ よく 「精度を高める」という言葉が使われますが、皆さんは精度を高めようとする時にどういう行動をしますでしょうか？
気合を入れる？今までより時間をかけて丁寧にやる？
どちらも結果がよくなる根拠はありませんし、数字が上がったとしても、それは残念ながら偶然、たまたま、ラッキーかも知れません。
私が考える 「精度を高める」 ための一番わかりやすい方法は、
今見ている数字を構成している要素を知り、分解して考えることだと思っています。
気を付けなければならないのは 一足とびに細かく分解し過ぎると細かすぎて訳がわからなくなります（笑）。
ですので、まずは１段階だけ細かく分解してみることですね。
簡単な話をすると、売上高は売上数量と単価に分解できます。 店舗の売上高であれば、客数と客単価です。
いままで売上金額だけでしか考えて来なかった場合は、まずは数量と単価に分解してそれぞれの動き、原因を考えると思考や行動が変わります。
すでに数量と単価に分けて考えている方は 更に数量と単価 それぞれを構成している要素に分解して考えるとよいでしょう。
例） 客数＝来店客数（来店頻度）ｘ買上率 客単価＝平均単価ｘセット率
商品の数量であればプライスライン別に分解したりします。
特定の要素に注目して、そこに働きかけて、その結果、数字が改善すること、それが 「精度が高まる」ことだと思っています。
何か感じることがあったら・・・実際に行動に移してみてください。
データを整理して何らかの規則性や法則を見いだす
現場で確認する 実際に数えてみる
この他にも 本文のたくさんの話の中で
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