再現性を生み出すためにはデータ分析が必須
ビジネス拡大する上で、なぜうまく行ったのか、失敗したのかを把握し再現すること、もしくは避けることは非常に重要です。そのためには社内でデータを「集めること」「分析すること」「そこからのアクションを考える」が必要であり、ビジネスグロースのための柱となります。
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購入頻度、ブランド、アイテム、 値引き率などの顧客クラスタリングから「勝ちパターン」を解明
効果的な戦術立案・アクションの判断材料を提供
「長年の勘」を見える化。
商品の「需要予測」「最適な生産量」を自動提供し欠品額を4割削減
「業務の属人化はよくあることだと思います。良い悪いではなく、 良いところはしっかり引き継ぎ、いかに平準化し、仕組みに落とし込むことが大切だと学ぶことができました。さらにかっこさんに一緒に伴走いただくことで、データを活用した取り組みのなかで、実験的な改善を繰り返すことができます。すると、ノウハウが私たちに蓄積し、会社の進化につながっていくと感じているので、今後もぜひ、継続していただきたいです。」
コールセンターの翌月の日・時間帯単位での需要を予測し、経営指標、従業員の勤務希望、労働条件といった複数の制約を満たす人員配置計画を自動生成。
結果:年間0.6億円コスト削減。
売上を上げるために何をしたらいいかが分からない
データは取っているもののその活用方法がわからない
ベテラン社員の経験を新人社員に落とし込めない
現在下がりつつある業績に対する対処法がわからない
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ビジネス拡大する上で、なぜうまく行ったのか、失敗したのかを把握し再現すること、もしくは避けることは非常に重要です。そのためには社内でデータを「集めること」「分析すること」「そこからのアクションを考える」が必要であり、ビジネスグロースのための柱となります。
今まで社内で蓄積されてきた「ノウハウ」と言われる「勘」や「経験」といったものは、長年の現場でしか培えないものとされてきました。しかし、それらは全てデータサイエンスを行うことで「見える化」することができ、誰にでもわかるようになります。
社内で蓄えられたノウハウをデータ化することは、売上アップから新人教育まで、どの分野においてもビジネスグロースの速度を加速させます。
今までマンパワーに頼っていたルーティン業務や、ルーティンと思っていなかった業務まで、それらを自動化するためには指針となるデータが重要になります。またそれらをどう活かしどういったフローにするのか、といった落とし込みにおいては分析が必要です。これまで悩まされ、放置されてきた改善点も、データサイエンスで解決し、貴社のビジネスを次のステージへと進めます。
お申し込みをいただいた後、現状のヒアリングをさせていただきます。
ヒアリング結果を元に現状課題を明確にし、課題解決のためのアプローチ手法を提案させていただきます。
また、課題が明確でない企業様は、まず基礎集計で現状を可視化しどこに課題があるかを把握することも可能ですのでまずはお気軽にご相談ください。
専用フォームよりお申し込みください。
お悩みやサンプルデータの確認など現状を確認いたします。
ヒアリング結果より課題抽出〜解決に向けたアプローチ手法を提案いたします。
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報告・レポートのための基礎集計、データの分析を行います。
データ解析により改善した内容をご報告させていただきます。
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