データ分析の外注はCaccoにお任せ！選ばれる理由と実績を紹介

「データ分析を外注したいけれど、どの会社に相談すればよいかわからない」
「社内に人手やノウハウがなく、データを成果につなげられていない」

と、悩んでいる人は多いと思います。

データ分析の外注先選びは、「自社の課題」や「今のデータの状態」によって適した依頼先が異なります。

そのため、目的があいまいなまま作業だけを依頼してしまうと、膨大な費用がかかったり、せっかく分析しても結局施策に活かせない状態のまま終わってしまったりすることもあります。

この記事では、データ分析の外注先を比較している担当者に向けて、以下のポイントをわかりやすく解説します。

• データ分析を外注したいときに確認すべき5つの悩み
• データ分析の外注先を選ぶときの3つのポイント
• Caccoのデータサイエンスに相談できる内容
• データ分析を外注する際によくある疑問

この記事を読めば、データ分析の外注先を選ぶときのポイントや、相談前に確認しておきたい疑問、依頼後の進め方を具体的にイメージできるでしょう。

ぜひ参考にしてみてください。

こんなお悩みがあればデータ分析は外注するべき！

データ分析を外注したい場合は、まず自社の悩みを「外注先に相談する内容」に置き換えて考えると、相談内容を整理しやすくなります。

同じデータ分析でも、人手不足を補いたいのか、売上改善の打ち手を見つけたいのか、BIツールを使いこなしたいのかによって、必要な支援は変わります。

まずは、以下に自社が当てはまるものがあるかを見てみましょう。

• 【お悩み1】人手や時間が圧倒的に足りない
• 【お悩み2】やりたいことはあるが、やり方がわからない
• 【お悩み3】ツールやデータはあるのに、宝の持ち腐れになっている
• 【お悩み4】社内の意見が割れる、客観的な根拠がほしい
• 【お悩み5】分析はしているが、売上や成果に結びつかない

ここからは、それぞれの悩みを外注先にどう相談できるかを見ていきます。

【お悩み1】人手や時間が圧倒的に足りない

売上データや顧客データの集計が通常業務を圧迫している場合は、集計やレポート作成の一部を外注する方法があります。

日々の取引データや顧客データは、売上管理や業務処理のために記録されているため、そのまま分析に使える形とは限りません。

社内で時間を取りにくい作業には、次のようなものがあります。

• 売上データや顧客データを集める
• 表記ゆれや欠損などを確認する
• 分析しやすい形にデータを整える
• グラフやレポートにまとめる
• 結果をもとに次の施策を考える

これらの作業が毎回後回しになると、売上や施策を見直したいタイミングに必要な判断材料を用意しにくくなります。

【お悩み2】やりたいことはあるが、やり方がわからない

売上改善や顧客理解を進めたいものの、どのデータをどう見ればよいか決められない場合は、見るべき数字や分析の切り口から相談する方法があります。

「売上を伸ばしたい」という目的だけでは、商品別に見るのか、顧客別に見るのか、施策別に見るのかを判断しにくいためです。

同じ売上改善でも、確認したい内容によって分析の切り口は変わります。

外注先を選ぶときは、「売上を伸ばしたい」といった漠然とした目的を、どの数字を見て何を判断するのかまで具体化してもらえるかを確認するとよいでしょう。

【お悩み3】ツールやデータはあるのに、宝の持ち腐れになっている

BIツールや社内データがあっても、会議や施策判断で使われていないなら、数字を見る目的から見直す必要があります。

ダッシュボードやレポートは、見る人と判断する内容が決まっていないと、作成して終わりになりやすいです。

ツールやデータが活用されていない状態には、次のような例があります。

このような場合は、新しいツールを増やすよりも、既存のデータを誰が、どの場面で、何の判断に使うのかまで一緒に考えてくれる外注先かを見ておくと安心です。

【お悩み4】社内の意見が割れる、客観的な根拠がほしい

施策を続けるべきか、広告費を増やすべきかなどの意見が割れる場合は、判断の前提になる数字をそろえることが大切です。

経験や勘だけで話し合うと、担当者ごとに重視する指標や比較している期間がずれてしまうことがあります。

ツールごとに数値がずれる場合もあるため、どの数字を基準に判断すべきかまで相談できる外注先を選ぶとよいでしょう。

【お悩み5】分析はしているが、売上や成果に結びつかない

毎月レポートを作っているのに売上や成果に結びつかない場合は、分析結果を見た後の使い方を見直す必要があります。

レポートの数字を報告するだけで止まると、どの施策を続けるのか、何を改善するのかが社内に残りません。

分析結果の扱い方の違いは次の通りです。

外注先を選ぶときは、集計やレポート作成だけでなく、次の打ち手や効果検証まで支援範囲に含まれるかを見ておきましょう。

データ分析の外注先を選ぶときの3つのポイント

データ分析の外注先は、費用だけでなく、自社の課題に合う支援を受けられるかで選ぶ必要があります。

外注先として、分析会社、コンサルティング会社、フリーランスなどがありますが、金額の安さやツールの多さだけで選ぶと、分析結果を自社の業務や施策に活かしにくい場合があります。

外注先を比較するときは、次の3つを確認してみましょう。

• 【1】自社の課題に近い実績や専門性があるか
• 【2】提案内容や進め方が具体的か
• 【3】データ管理やセキュリティ体制に問題がないか

ここでは、データ分析を安心して外注するために確認したいポイントを解説します。

【1】自社の課題に近い実績や専門性があるか

データ分析の外注先を選ぶときは、自社の課題に近い実績や専門性がある外注先を選びましょう。

同じデータ分析でも、需要予測、顧客分析、広告効果分析では、使うデータや見るべき指標が変わります。

実績を見るときは、導入企業の数や知名度だけでなく、どのような課題をどのように支援したかを見ると、自社の課題に合う外注先かどうかを判断しやすくなります。

自社と完全に同じ業界の事例がなくても、近い課題やデータを扱った経験があれば、相談内容を理解してもらいやすくなります。

データ分析は、分析の専門知識だけでなく、現場の業務や判断の流れを理解したうえで進めることが大切です。

【2】提案内容や進め方が具体的か

データ分析の外注先を選ぶときは、相談や見積もりの段階で、分析の進め方が具体的かを見る必要があります。

例えば、「御社のデータを預かって分析します」だけでは、どのデータを使い、どの成果物をいつ受け取れるのかが見えません。

提案内容を比較するときは、次のような点を比べると、提案内容の具体性を見極めやすくなります。

これらの点が見えると、依頼後に「想定していた分析結果と違った」「必要な作業が含まれていなかった」といった認識のずれを減らしやすくなります。

【3】データ管理やセキュリティ体制に問題がないか

顧客データや売上データを渡す場合は、分析力だけでなくデータ管理やセキュリティ体制も見る必要があります。

データ分析の外注では、個人情報や機密情報を扱う可能性があります。

依頼前には、次のような点を外注先に確認しておくと安心です。

• 秘密保持契約（NDA）を結べるか
• データの受け渡し方法が決まっているか
• 個人情報や機密情報の扱い方を説明してくれるか
• 分析に使うデータの範囲を相談できるか
• 分析後のデータの取り扱いを確認できるか

特に、顧客情報や購買履歴を扱う場合は、分析力だけでなく、社内承認に必要な説明までできる外注先かを見ておくとよいでしょう。

データ分析を外注したいならCaccoのデータサイエンスがおすすめ

データ分析を外注したい場合は、作業だけを任せるのではなく、課題の見つけ方や分析結果の活かし方まで相談できる外注先を選ぶとよいでしょう。

「Caccoのデータサイエンス」では、取引データや顧客データなどをもとに現状を見える化し、データの状態を確認しながら売上改善や業務効率化に向けた打ち手を考えるところから相談できます。

さらに、課題発見から解決までの流れを提示するところまでは無料で相談でき、分析結果を社内で使い続けるための伴走支援も受けられます。

※参考：Caccoのデータサイエンス

Caccoのデータサイエンスは、特定のツールを販売するサービスではありません。

状況に応じて要件を変えながら分析を進めるハンズオン型の支援など、企業の課題に合わせた進め方を相談できます。

Caccoに相談できる主な内容

売上改善や業務効率化に向けて、データの確認から分析、施策効果の検証まで幅広く相談できます。

どのような内容を相談できるのか、主な例を以下にまとめます。

社内にデータはあるものの、見るべき指標や次の施策が決まらない場合は、自社データで何を判断できるかを相談するところから始めるとよいでしょう。

Caccoの公開事例から見るデータ分析の進め方と実績

データ分析を外注する際、「自社の課題がどのように解決されるのか」を具体的にイメージしておくことは重要です。

ここでは、「Caccoのデータサイエンス」を活用して業務改善や売上向上につなげた2社の公開事例をもとに、データ分析の進め方を見ていきます。

• 【事例1】需要予測を業務に活かした事例
• 【事例2】顧客分析を施策判断に活かした事例

それぞれの事例について、どのような課題があり、実際にデータをどう活かしたのかを詳しく解説します。

【事例1】需要予測を業務に活かした事例

株式会社デザインフィル様は、紙製品を中心としたステーショナリーの企画・製造・卸・販売を行う企業です。

製造における需要予測や社内体制のDX化に、Caccoのデータサイエンスを活用されています。

導入の背景から結果までの概要は、以下の通りです。

この事例では、経験に頼っていた需要予測を、データをもとに振り返れる業務へ変えていった点が特徴です。

• 導入の背景（課題・ニーズ）

ご相談いただいたきっかけは、需要予測を担当していたベテラン社員の方の定年退職が迫っていたことでした。

それまでは経験やノウハウをもとに適正な生産量を判断していましたが、その判断が妥当かを測る具体的な指標は明確ではありませんでした。

そこで、業務の流れをひも解き、需要予測のロジックを業務フローに落とし込むために、Caccoのデータサイエンスを活用する流れになりました。

• データ分析した内容

Caccoのデータサイエンスでは、受注関連データをもとに需要予測の実現可能性や見込める効果を試算しました。

そのうえで、必要なデータを取りまとめ、実態に合わせたロジックを整え、2020年7月から需要予測システムとして運用を開始しました。

需要予測から適正な生産量を決めるには、以下のような複数の条件を見る必要がありました。

• リードタイムがある
• 商品ごとにリードタイムが異なる
• 日々の販売量が変動する
• 次年度に持ち越せない商品は売り切る必要がある

こうした条件を経験だけで判断し続けると、業務が担当者のノウハウに依存しやすくなります。

データサイエンスの手法を用いることで、需要量の見立てに加えてリードタイムなどの条件を織り込み、判断の根拠を残しながら生産量を決める設計が可能です。

また、ベテランの方がどのようなプロセスで在庫管理を行っているかをヒアリングし、現場の声も取り入れながら検証を進めました。

• 導入の効果

導入後は、生産数に過不足が起きた場合や、予測と結果が異なった場合に、データにもとづいてその要因を確認できるようになりました。

需要予測のロジックや業務フローが見える形になったことで、経験やノウハウに頼っていた判断を振り返りやすくなっています。

導入によって得られた変化として、以下のような内容が挙げられます。

• 生産数に過不足が起きたときの原因を確認できるようになった
• データを根拠に意思決定できるようになった
• 経験値から決めていた生産量や余剰量が見える化された
• 欠品額を4割削減できた

需要予測は、単に販売数を予測するだけでなく、在庫や生産量をどう判断するかに関わる業務です。

デザインフィル様の事例は、属人的だった判断をデータで振り返れる形に変えた事例といえるでしょう。

※参考：Caccoのデータサイエンス導入事例「株式会社デザインフィル様」

【事例2】顧客分析を施策判断に活かした事例

株式会社アーバンリサーチ様は、アパレルやライフスタイル雑貨を展開する企業です。

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に、Caccoのデータサイエンスをご活用いただきました。

導入の背景から結果までの概要は、以下の通りです。

この事例では、購入金額だけでは見えにくい顧客の買い方を分析し、施策判断に活かした点が特徴です。

• 導入の背景（課題・ニーズ）

導入のきっかけは、離脱率の改善と、会員をどのようにアクティブ化するかが課題になっていたことです。

キャンペーンで一度購入したお客様が次の購入につながりにくく、継続利用を増やすための打ち手が求められていました。

年間購入金額だけでは、お客様ごとの購入ポテンシャルや買い方の違いを十分に把握しきれない課題もありました。

• データ分析した内容

Caccoのデータサイエンスでは、個人情報を除いた顧客情報と、実店舗・ECサイトの購買データをもとに顧客クラスタリングを行いました。

属性やブランド、購入頻度、値引き率などの観点を掛け合わせ、購入金額だけでは見えにくい買い方の特徴を明らかにしています。

この分析では、顧客を以下のような観点で捉え、どの顧客層にどの施策が合うかを考える土台を作りました。

• 顧客の購買傾向
• ブランドごとの特徴
• 年齢層や値引き効果との関係
• 想定と実際のデータのズレ

商品や売上金額だけで見ると、顧客ごとの買い方の違いまでは見えにくい場合があります。

顧客の行動をもとに分類することで、施策を考えるための判断材料をそろえやすくなります。

アーバンリサーチ様の事例では、顧客起点で次の施策を検討するための材料づくりにつながりました。

• 導入の効果

顧客クラスタリングによって、顧客グループごとの特徴を施策判断に活かせるようになりました。

購入ポテンシャルや買い方の違いを把握したことで、どの顧客層にどの施策を届けるかを考える材料も増えています。

導入によって得られた変化として、以下のような内容が挙げられます。

• 顧客グループごとの特徴を把握できるようになった
• 購入ポテンシャルを含めて施策の優先順位を考える材料ができた
• 商品中心の見方に加えて、顧客起点の見方を組み合わせられるようになった

顧客を購入金額だけで見るのではなく、買い方の違いまで含めて分析できると、施策の狙いを定めやすくなります。

顧客データはあるものの、どの顧客層にどの施策を打つべきか判断しづらい場合は、Caccoのデータサイエンスにご相談ください。

※参考：Caccoのデータサイエンス導入事例「株式会社アーバンリサーチ様」

Caccoにデータ分析を外注する際によくある4つの疑問

外注先にデータ分析を相談する前に、準備するものや費用の発生範囲を確認しておくと、問い合わせ後の流れをイメージしやすくなります。

特に、顧客データや購買履歴を扱う場合は、セキュリティやデータの管理方法も事前に確認しておきたいポイントです。

ここでは、Caccoにデータ分析をご相談いただく前によくある疑問を整理します。

• 【疑問1】データ分析を外注する前に準備すべきことはありますか？
• 【疑問2】顧客データや機密情報を外部に渡しても大丈夫ですか？
• 【疑問3】AIやBIツールがあれば外注は不要ですか？
• 【疑問4】費用はどの段階から発生しますか？

それぞれの疑問について、Caccoの実際の取り組みや考え方を詳しく解説します。

【疑問1】データ分析を外注する前に準備すべきことはありますか？

データ分析を外注する前に、すべてのデータをきれいに整えておく必要はありません。

まずは、何に困っているのか、どのようなデータが社内にあるのかを大まかに確認しておくだけでも、相談が進みやすくなります。

上の表は、相談前に完璧な資料を作るためのものではなく、現状を外注先に伝えるための確認リストです。

特に、ECモールや外部ツールのデータを使う場合は、自社で利用できるデータかどうかも確認しておくと話が進めやすくなります。

わかる範囲で現状を書き出しておくと、外注先との初回相談で、どのデータから見るか、どこまで支援を依頼するかを話し合いやすくなります。

【疑問2】顧客データや機密情報を外部に渡しても大丈夫ですか？

顧客データや購買履歴を使った分析を相談する場合は、データの利用範囲や管理方法を事前に確認することが大切です。

Caccoのデータサイエンスを提供するかっこ株式会社では、情報セキュリティ方針を定め、取り扱う情報資産を適切に保護するための体制を整えています。

具体的には、以下のような取り組みを行っています。

※参考：かっこ株式会社｜情報セキュリティ方針

• ISMSの国際規格である「ISO/IEC 27001：2022」の認証を取得
• 国内規格である「JIS Q 27001：2023」の認証を取得
• 情報資産を内容に応じて分類
• 情報資産の重要性に応じたセキュリティ対策を実施
• 情報セキュリティ管理体制を整備

実際にどのデータを渡すか、どの方法で受け渡すかは、相談内容や自社の社内ルールによって変わります。

データの受け渡し方法や分析後の取り扱いは、相談内容や社内ルールに合わせて事前にすり合わせておきましょう。

【疑問3】AIやBIツールがあれば外注は不要ですか？

AIやBIツールがあっても、データ分析の外注が不要とは限りません。

ツールは数値の可視化や定型作業の効率化に役立ちますが、分析結果をどの業務判断に使うかは別途考える必要があります。

外注を検討した方がよいケースには、次のようなものがあります。

• BIツールを導入したが、会議や施策判断で使われていない
• 売上や顧客データはあるが、どの指標を見るべきかわからない
• AIを使って集計しているが、結果の見方や判断基準が定まっていない
• 分析結果を出しても、次にどの施策を変えるべきか決まらない
• 需要予測や顧客分析など、業務判断に直結する分析を進めたい

BIツールで売上を可視化できても、売上が下がった理由や次に優先すべき施策まで自動で決まるわけではありません。

Caccoのデータサイエンスでは、ツールの導入そのものではなく、データをもとに売上改善や業務改善につながるアクションを考えます。

ツールはあるものの社内で使いこなせていない場合は、既存のデータをどの判断に使うべきかを相談するところから始めるとよいでしょう。

【疑問4】費用はどの段階から発生しますか？

Caccoのデータサイエンスでは、ヒアリング結果をもとにした課題抽出から、課題解決に向けたアプローチ手法の提案まで無料で相談できます。

データ集計や分析、可視化などの実作業に進む段階からは費用が発生します。

データ分析の外注費用の目安や見積もりの見方について詳しく知りたい方は、『データ分析の外注費用相場一覧と見積もり判断のポイント』の記事をご参照ください。

まとめ

今回は、データ分析を外注したい企業に向けて、外注先を選ぶときのポイントや、「Caccoのデータサイエンス」に相談できる内容を解説しました。

データ分析の外注先を選ぶときは、費用や知名度だけでなく、自社の課題に合う進め方を提案してくれるかが重要です。

外注先を比較するときは、次のポイントを押さえておきましょう。

• 人手やノウハウが足りない場合は、データ分析の外注を検討する
• 外注先は、自社の課題に近い実績や、進め方の具体性、セキュリティ体制で判断する
• AIやBIツールがあっても、課題設計や施策への落とし込みは別途考える
• スムーズに相談できるよう、事前に分析目的やデータの場所などを可能な範囲で整理しておく
• 無料相談の範囲と、費用が発生する作業を事前に確認する

データ分析を外注する目的は、グラフやレポートを作ることだけではありません。

外注先と一緒に、どのデータを見て、どの施策を改善するのかまで決めることで、分析結果を社内の判断に活かしやすくなります。

「Caccoのデータサイエンス」では、本格的な分析作業に入る前の課題の洗い出しや、解決に向けた道筋のご提案までを無料で相談できます。

データ分析の外注先選びや、自社データの活用方法でお悩みの際は、以下からお気軽にお問い合わせください。