「データ分析を進めているものの、正直うまく回っていない」
「そもそも、社内にデータ分析を任せられる人がいない」
と、感じていませんか。
データ分析コンサルは、社内のデータを整理し、課題の見える化から意思決定までを助けるためによく使われる支援サービスです。
一方で、目的があいまいなまま依頼されたり、成果物や進め方が業務と合っていなかったりすると、「報告書だけで終わる」「現場で使われない」といった状態になりがちです。
こうした「失敗しやすい状態」から抜け出すには、価格や知名度だけで選ぶのではなく、なぜ外注が必要なのかという理由と、依頼後によく起こるズレを整理してから、依頼先選定の軸を決めていくことが重要です。
この記事では、
- データ分析をプロにコンサルしてもらうべき3つの理由
- データ分析コンサルを何のために使うのか、その目的と期待できる効果
- 依頼先を失敗しないための選び方と、相談前に準備すべきこと
を、わかりやすく整理します。
この記事を読めば、自社が外注すべき範囲を整理し、どの観点で比較すれば「次の判断に使える支援」を選べるのかを具体的にイメージできるようになるでしょう。
ぜひ参考にしてみてください。
データ分析をプロにコンサルしてもらうべき3つの理由
社内にデータ分析の担い手がいない場合、分析手法の選び方やデータの前処理段階で止まりやすく、業務改善までたどり着きにくくなります。
この状態を抜け出すには、外部の支援を「何のために入れるか」を先に整理して、必要な支援の中身を言語化しておくことが重要です。
ここでは、データ分析コンサルを検討するべき理由を3つに分けてまとめます。
- 【理由1】プロの専門知識と分析ノウハウを活用できる
- 【理由2】分析で終わらず売上や改善につなげられる
- 【理由3】データに基づいた意思決定ができるようになる
順に解説していきます。
【理由1】プロの専門知識と分析ノウハウを活用できる
データ分析コンサルに依頼すると、高い精度で分析できるだけでなく、社内で止まりやすい工程にかける時間も短くしやすくなります。
データの欠損や粒度のズレをどう扱うか、どんな切り口で仮説を立てるかといった設計部分は、データ分析プロジェクトの経験量によって成果が変わりやすい部分だからです。
例えば購買データの場合、単純な集計だけでは見えない顧客のまとまりをプロがクラスタリングで整理することで、「誰に何を優先して打つか」を決める判断材料にできます。
【理由2】分析で終わらず売上や改善につなげられる
外部支援の価値は、分析結果を報告書で終わらせず、次の打ち手まで一気通貫で設計できる点です。
「どの施策に落とすか」「どのKPIで効果を見るか」「数字が動かなかったとき何を直すか」まで先に決めると、コンサル費用と社内の作業時間がムダになりにくくなります。
「分析の正しさ」よりも「業務が変わるところまで設計に入っているか」を意識すると、外注の失敗を減らせるでしょう。
【理由3】データに基づいた意思決定ができるようになる
社内の意思決定が担当者の経験に寄りやすい場合でも、データ分析コンサルを入れると「何を優先するか」「次に何を試すか」を決めるための材料をそろえやすくなります。
「優先すべき顧客層」「守るべきKPI」「先に手を付ける改善ポイント」が数字で揃うと、関係者で同じ前提を共有しやすくなります。
結果として、会議が感覚論で長引きにくくなり、施策の振り返りもやりやすくなるでしょう。
データ分析コンサル会社は6つの軸で選ぶ
データ分析コンサルは、各会社によって得意領域や支援範囲が違うため、料金や知名度だけで比べるとミスマッチが起きやすくなります。
特に「成果物が現場で使われない」「分析で終わって改善が回らない」といった失敗は、選ぶ前の確認不足が原因になりがちです。
そこで、依頼先を比較するときに確認したいポイントを6つの軸に整理します。
- ①課題に近い実績がある
- ②データ整理から支援してくれる
- ③次の判断に使える成果物を出してくれる
- ④打ち手と検証まで任せられる
- ⑤進め方と体制がはっきりしている
- ⑥自社で回せる運用手順が残る
この章では、各項目を「なぜ重要か」「確認するときの見方」の順で整理していきます。
①課題に近い実績がある
依頼先の実績を見るときは、業種名だけで判断しないほうが安全です。
同じ業種でも、データの持ち方や意思決定の流れが違えば、必要な進め方も変わるからです。
「課題がまだはっきりしない」「データはあるが活かし方が分からない」など、自社の状況に近いケースで何をしたかを確認すると、ミスマッチを減らせます。
②データ整理から支援してくれる
支援範囲にデータ整理が含まれるかどうかは、最優先で確認したいポイントです。
分析以前に「どのデータが使えるか」「欠損や粒度のズレをどう扱うか」で止まるケースが多く、ここを自社だけで抱えると作業が頓挫しやすいためです。
契約前の段階で、手元データの状況を見たうえで論点を整理してくれるかを確認すると、初動の迷いが減るでしょう。
③次の判断に使える成果物を出してくれる
成果物は「分析レポートがあるか」ではなく、「次に何を変えるかを決められる形か」で見たほうが安全です。
データ分析が丁寧でも、施策対象・優先度・KPIが書かれていないと、結局やることが決まりません。
提案書や見積の成果物に、施策対象の整理（例：優先顧客の条件やリスト）や、判断に使うKPIが含まれるかを確認するとよいでしょう。
④打ち手と検証まで任せられる
外部支援の価値は「分析の納品で終わるか」「施策を動かして効果を確かめる所まで進むか」で変わります。
施策設計と効果測定が支援範囲にないと、改善サイクルが回らず成果が見えにくくなります。
契約前に、作業範囲として「施策設計」「効果測定」「改善案の更新」まで含まれるかを確認すると安全です。
⑤進め方と体制がはっきりしている
データ分析コンサルの案件は、進め方が曖昧なまま始まると、途中で「誰が何を出すか」「いつ合意するか」がずれて、作業が止まりやすくなります。
窓口が定まらない、データの受け渡し手順が決まらない、成果物の合意タイミングが曖昧なまま進むと、修正や確認が増えて予定が崩れやすくなるためです。
契約前に、窓口（社内とコンサル側の担当）、会議の頻度、レビュー方法、成果物の合意ポイントを文章でそろえておくのがおすすめです。
⑥自社で回せる運用手順が残る
依頼後に社内へ何が残るかは、費用対効果に直結します。
毎回外注し続ける状態だと、コストだけでなく意思決定のスピードも落ちやすいからです。
ダッシュボードの見方、データ更新手順、施策検証の型などが「引き継げる形」で残るかを、成果物の定義として最初に確認しておくとよいでしょう。
データ分析のコンサルはCaccoがおすすめ
ここからは、当メディアを運営しているCaccoのデータサイエンスサービスについて説明させていただきます。
『Caccoのデータサイエンス』は統計、数理最適化、AIなどを基にしており、以下のようなサービスを提供しています。
- データによる現状把握
- データ分析による意思決定のサポート
- データ分析による生産性向上 etc.
次に、『Caccoのデータサイエンス』について、他社とも比較して紹介します。
Caccoのデータサイエンス |
A社 |
B社 |
|
|---|---|---|---|
| 課題が固まりきっていない段階から相談 | 〇 | △（要確認） | △（要確認） |
| データ整理・前処理の論点整理から支援 | 〇 | △（範囲次第） | △（範囲次第） |
| 提案まで無料で進められる範囲がある | 〇 | × | × |
| 改善の打ち手まで落とす提案 | 〇 | 〇〜△（範囲次第） | △（分析中心になりやすい） |
| 施策効果の検証までを想定した支援 | 〇 | △（別途になりやすい） | ×〜△（要確認） |
| 並走〜自走までを前提に運用が残る | 〇 | △（支援範囲次第） | ×〜△（要確認） |
※〇：支援範囲に含まれる △：条件次第（範囲やフェーズの確認が必要） ×：範囲外になりやすい
詳しく見ていきましょう。
課題解決提案まで無料で進められる
『Caccoのデータサイエンス』は、【相談無料＆初期費用不要】のサービスで、課題の洗い出しから解決に向けた提案までを無料で行っています。
※参考：Caccoのデータサイエンス
また、これまでに大手企業を含め30社以上のサポート実績があり、優秀なデータサイエンティストが社内に多くいます。
基本的には、自社のニーズや予算に合ったサービスを見つけ出すことがおすすめですが、データ分析に関してなにか迷っている・聞きたいことがある、ということであればまずは『Caccoのデータサイエンス』に相談することをおすすめします。
【事例紹介】株式会社アーバンリサーチ様｜EC・小売業界
『CCaccoのデータサイエンス』は、自走支援までを含めた伴走型のコンサルティングサービスです。
外部に任せきりで終わらせず、KPIの見方や検証の回し方が社内に残る状態を目指せるかどうかは、依頼先選びで差が出る部分です。
「成果物を受け取って終わり」ではなく、運用の形まで含めて整えたい場合に、この方針が効きます。
支援内容のイメージとして、株式会社アーバンリサーチ様の事例をご紹介します。
※参考：Caccoのデータサイエンス
株式会社アーバンリサーチ様は、EC展開を早い段階から進めており、実店舗においても従来のアパレル業界にはなかった新しい取り組みで注目されている企業様です。
顧客の離脱率の改善や、アクティブ会員を増やすための顧客分析の取り組みとして、『Caccoのデータサイエンス』を導入していただきました。
ここでは、導入の背景から効果までを順にご紹介します。
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導入の背景（課題・ニーズ）
『Caccoのデータサイエンス』導入のきっかけは、離脱率を改善したいこと、そして会員をどのようにアクティブ化するかが課題としてあったことです。
キャンペーンで購入しても、次の購買につながりにくい顧客がいる点などが課題として挙がっていた、と伺っています。
そのため、リアル店舗とEC店舗の両方のデータを用いて、顧客分析を行いました。
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データ分析した内容
まず、個人情報を除いた顧客情報に加え、リアル店舗とECの双方を対象とした購買データをもとに、顧客属性やブランド、購入頻度、値引き率などの観点でクラスタリングを行いました。
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導入の効果
導入の効果としては、以下のようなことが挙げられます。
- 各顧客グループの特徴の把握
- 購入する可能性の見える化
- 商品に加えて顧客視点の分析の追加
導入した結果、商品中心だった考え方に、顧客視点の考えも加えて検討できるようになった、と仰っていました。
このように、「顧客像を整理して、次に何を試すかの判断材料に落とす」ところまで設計できるかを事前に確認することが、外注の失敗を避ける観点でも重要です。
データ分析についてお悩みの事業者の方は、以下からお気軽にご相談ください。
Caccoに相談する前に自社でやっておくべき3つのポイント
データ分析コンサルへの相談は、事前準備の有無で進み方が大きく変わります。
前提が揃っていないと、ヒアリングや追加確認が増え、提案までに時間がかかりやすくなるからです。
ここでは、相談を具体化しやすくするために、事前に整えておきたいポイントを3つに絞って紹介します。
- ①課題の優先順位を決めておく
- ②データを洗い出して相談に使える形にする
- ③期限と制約と予算の上限を決めておく
これら3つすべてを完璧に準備する必要はありません。
まずは現状で分かる範囲だけ整理し、不足分は相談の場で埋める形でも進められます。
①課題の優先順位を決めておく
依頼前に「何を一番良くしたいのか」が定まっていないと、必要なデータや成果物の前提がそろわず、コンサルとの初回相談が長引きやすくなります。
売上・在庫・広告・CSなどを同時に扱うと、見るべきKPIや必要なデータが散って、結論を出すまでに時間がかかりがちです。
まずは「今いちばん改善したい業務は何か」を仮決めしておくと、初回の相談内容が具体化しやすくなるでしょう。
②データを洗い出して相談に使える形にする
次に、手元のデータを「どこにあり、どの粒度で、どう更新されるか」まで分かる形にしておくと、相談が進みやすくなります。
例えば、売上データがどこにあるか、顧客IDで結合できるか、日次か月次か、更新頻度はどうかが分かると、分析でできることの範囲が早い段階で見えてきます。
逆に、「あると思っていたデータが取れない」「粒度がそろわない」「更新が遅くて検証に使えない」と後から判明すると、途中で設計を作り直すことになり、時間も費用も増えてしまう可能性があります。
③期限と制約と予算の上限を決めておく
先ほどのデータ整理と同じで、条件も先にそろえておくと、各社から出てくる提案や見積の前提が一致し、比較がしやすくなります。
そこで、相談前に次の4点だけ決めておくのがおすすめです。
- いつまでに結果が必要か（例：2か月で欠品を減らしたい）
- 何を整えたいか（例：KPIとダッシュボードを先に固めたい）
- 使えるデータと制約は何か（個人情報、ツール、関係部署の協力範囲など）
- 予算の上限はいくらか
この4点がそろうと、支援範囲と費用の「比較の基準」が同じになり、依頼先を選ぶ判断がつけやすくなります。
コンサルに相談してから分析結果が出るまでの基本の流れ
依頼先がデータ分析を進める順番と確認ポイントが分かると、最初に何を用意して、どこで合意すればよいかが見え、依頼の不安は小さくなります。
この章では、各工程で「何を決めるのか」「何を確認するのか」が分かるように、代表的な流れを短く整理します。
詳細はコンサル会社によって変わるため、初回相談で確認するとよいでしょう。
- 初回相談：目的・課題・制約の整理
- データ確認：使えるデータの当たりを付ける
- 課題仮説と分析計画：何を見て何を決めるかを合意する
- 分析とアウトプット：判断材料になる形で結果を提示する
- 施策提案と検証：打ち手を決め、効果を確認する
- 運用設計：社内で回る手順と担当を決める
この流れのどこまでを任せたいかを決めておくと、提案の比較もスムーズになります。
データ分析の進め方に不安がある場合は、以下から『Caccoのデータサイエンス』の資料をご請求いただくと、支援範囲と進め方の全体像をつかみやすくなります。
まとめ
今回は、データ分析コンサルをプロに相談すべき理由と、依頼先を失敗しない選び方、そして相談前に準備すべきポイントについて整理しました。
データ分析コンサルは、データ整理から課題の見える化、意思決定、施策検証までを支えるための支援サービスです。
一方で、目的があいまいなまま依頼したり、成果物や進め方、運用設計が合っていないと、「分析で終わる」「現場に残らない」という状況になりやすくなります。
まずは次のポイントを手がかりに、自社が何を外注し、何を社内に残すべきかを振り返ってみてください。
- 自社の課題に近い状況の支援実績があるか
- データ整理から支援してくれるか
- 次の判断に使える成果物が出るか
- 打ち手と検証までつながるか
- 進め方と体制が事前に合意できるか
- 自社で回せる運用手順が残るか
これらを1つずつ確認していくことで、「なんとなく不安な外注」から「意思決定にきちんと役立つ支援」へと近づけていくことができます。
データ活用を「分析して終わり」にせず、次の判断と改善までつなげたいと感じたときは、以下からお気軽にお問い合わせください。
