データ主導であると考える多くの組織は、まだ最初の段階にあります。単に大量のデータを収集することから、収益性を向上させるためにモデルを微調整する方法を実際に教えてくれるビジネス分析機能を設定することへとどのように移行しますか？
Toptalのビジネス分析ディレクターであるTravisAndersonにインタビューし、企業内の中心的な機能の設定、報告バイアスの除去、データ使用の重要性、および潜在的な落とし穴に関する洞察とビジネス分析のヒントを入手しました。 Toptalのビジネス分析ディレクターとして、アンダーソンはビジネス戦略をデータアクティビティ（データ分析、レポート、診断分析、データサイエンス）と結び付けることでデータ主導の意思決定を可能にするチームを率いています。
ビジネス分析は、販売、マーケティング、財務、製品、運用、人事など、ビジネスのすべての機能領域をサポートします。アンダーソンは、Vivint Smart Home、Symantec、Brigham Young University、および彼のスタートアップであるMaplineを含む、分析およびエンジニアリングチームの構築と指導に10年以上の経験をもたらし、ビジネスの大幅な成長を推進しています。彼は、ブリガムヤング大学で機械工学とMBAの理学士号と修士号を取得しています。
MicroStrategyの2020GlobalState of Enterprise Analyticsレポートによると、ビジネス分析により、マネージャーはより適切で情報に基づいた意思決定を行うことができ、マネージャーがリソースをより効率的に利用し、最終的に収益を最適化できるようにすることで、運用効率を高めることができます。
Toptalの場合、アンダーソンは私たちのビジネスと顧客の生涯価値を推進するための中心となる4つの信条を特定しました。
これらの4つの信条は、企業がデータおよびビジネス分析のROIを測定する方法でもあります。
アンダーソン氏によると、Toptalに入社したときに最初に直面した課題は、分析への内部アプローチの変革でした。当時、ほとんどの社内機能チームが分析を行っていました。ほとんどのチームにはデータアナリストがいて、それぞれがデータ作業を行っていました。データ作業は主にレポート、分析、傾向分析に集中していました。データ文化が存在し、ラインマネージャーが意思決定にデータを利用したとしても、セットアップは非効率的でした。
チームごとに異なるアプローチがあり、それはメッセージが混乱したことを意味しました。各グループには内部データ機能があるため、定義とKPIに一貫性はありませんでした。経営陣の議論はしばしば和解に焦点を合わせ、それは気を散らす可能性があります。定義が異なるため、データからの学習が失われることがありました。
分散型のデータ収集とレポート作成から生じた2番目の問題は、各チームがデータの提示に偏りを持っていることでした。各機能は、自分自身を最もよく描写するためのデータを選択していました。この慣行は、焦点の欠如と潜在的な制御の欠如を生み出しました。
アンダーソンは、会社のアプローチとビジネス分析フレームワークの完全な見直しに着手しました。 優先事項は、中心的な機能を作成することでした。それは、ビジネスラインの外部に存在し、コントロールポイントとして機能する卓越した分析センターです。中央機能により、データが均一に収集および分析され、報告バイアスが排除されます。
センターが設立されたら、適切な人員を確保する必要があります。優先順位の最初の順序は、スキルのギャップを特定することです。効果的で影響力のあるチームを構築するには、確かな技術スキル、強力な問題解決スキルだけでなく、ビジネスの洞察力も備えた人材が必要です。
アンダーソン氏によると、中央データおよびビジネス分析機能を作成することの主な付加価値は、パフォーマンスの向上とコストの削減です 。ビジネスが長期にわたって一貫してパフォーマンスを測定するまで、経営陣がパフォーマンスを大幅に改善することは困難です。
最初のステップは、メトリックの一貫性を確立し、これらの合意されたメトリックに基づいて目標を定量化することです。これには、スタッフのやる気を引き出すという本質的な行動効果があります。アンダーソンが指摘するように、目標がない場合、どのようにして人々をやる気にさせるのでしょうか。さらに、定量的な指標はどれも優れています。アンダーソンの意見では、「1つのことだけを測定し始めると、それに影響を与えることができるか、関連性がないことがわかるため、真のメリットを確認できます。」
アンダーソンのチームはすべてのビジネス機能をサポートし、それぞれで毎週および隔週のチェックインを行います。仕事の最初の部分は、正しいデータの収集を確実にすることです。このコレクションは、人々が仕事をし、パフォーマンスに「スコア」を割り当てるように動機付けるという行動目標を提供します。
一貫性のある高品質のデータが収集されると、最大の課題が発生します。それは、各ビジネスユニットに適切なKPIが何であるかを評価することです。評価はトップダウンから始まります。ビジネス分析チームは、選択したビジネス分析KPIが洞察を提供するという点で有用であり、トップダウンレベルとビジネスレベルの両方で重要であるように、データ内の企業戦略を計画します。
適切なKPIの確立につながる質問のいくつかは次のとおりです。
ビジネス分析チームがビジネスとその戦略を完全に理解することが最も重要です。 Toptalでは、組織の使命に対して社内で強力なサポートがあります。
データは、健全な統計モデリングと予測を利用して処理および調査されます。ただし、分析の出力は決定ではなく、より適切な選択を行うのに役立つ定量的な入力であることに注意することが重要です。最終的に、すべてのビジネス上の決定はビジネスリーダーの責任です。反復プロセスを通じて、利害関係者とデータおよびビジネス分析チームの間にパートナーシップがあります。決定が下されると、データはそれをサポートする必要があります。だけでなく、KPIを定期的に再評価して、KPIが常に会社の戦略的優先事項と一致していることを確認します。
プロセスは必ずしも痛みがないわけではありません。データには多くのフィードバックがあるため、利害関係者間で摩擦が生じる場合があります。すべてのマネージャーがそのようなフィードバックを等しく受け入れるわけではありません。アンダーソンは、消化可能な推奨事項を提供し、データから抽出された洞察を解釈する方法について経営幹部を教育することを自分の責任と見なしています。
アンダーソンは、データの収集と分析に不十分な内部規律がある場合に企業が遭遇する可能性のある潜在的な悪影響に触れました。以前のエンゲージメントで、彼は会社の収益のかなりの部分を担当する大規模なビジネスユニットを持つビジネスに遭遇しました。このビジネスユニットには、2億ドルを超える収益をまとめて担当する営業担当者が何人かいました。ただし、このチームは他の会社とは異なる方法で収益を測定し、別のシステムで報告しました。
経営陣の変更中に、新しい幹部はデータに一貫性がないことに気づかず、すべてのチームメンバーを解雇しました。彼らはデータから誤った洞察を得て、チームがパフォーマンスを発揮していないと信じていました。この決定は、ERPシステムの欠陥のある一貫性のない数値に基づいて行われました。それは結局5000万ドルの間違いでした。この逸話は、特にM＆A統合を実施している企業にとって、マスターデータ管理の規律が重要である理由を明確に示しています。 。
アンダーソンは、データ分析の調査を開始した企業で2つの典型的な問題に遭遇しました。これらの問題は、スペクトルの両端に当てはまります。まず、企業は、最終的には使用されない完全なデータを収集するための大規模なイニシアチブに着手することがあります。 2つ目の問題は、データの質が低いために企業が分析を開始しない場合です。アンダーソンがここで提供する重要なアドバイスは、データが信頼できない場合でも、いくつかの重要なKPIを測定することで有用な洞察が得られるということです。そうすることで、会社は入力をより信頼できるものにする方法を学ぶことができます。
適切なKPIを測定することは不可欠ですが、データが多すぎる（または無関係なデータ）ことが必ずしも良いとは限らないことに注意してください。焦点の定まらない測定は意思決定を混乱させ、気を散らす可能性があります。いくつかの重要なデータポイントを一貫して正しく測定することから始める方が効果的です。
アンダーソンのチームの有効性は、上記の4つの信条、つまり顧客獲得、フットプリントの拡大、顧客維持、およびコストの最適化を参照して測定されます。これらのそれぞれについて、影響が測定および定量化され、チームの作業にROIが提供されます。チームが多くの分析を行ったが、変化を引き起こしていない場合、その作業は効果がありません。最終的に、チームの成功は、測定可能な影響力を持つことを意味します。
アンダーソンの多くの洞察は、データ分析の実装を成功させるためのいくつかのビジネス分析のヒントにまとめることができます。
第一に、そのようなチームの使命は、定量的な対策を通じて経営幹部の心を変え、毎日彼らに影響を与えることです。これらは、継続的な反復と改善によって影響を与える小さな段階的な変更になります。
第二に、ビジネス分析チームは意思決定を提供するのではなく、経営幹部を導くことができる情報を提供します。ビジネスリーダーは依然として企業の戦略に常に責任があります。
第三に、ビジネス分析機能の影響は測定可能であり、ROIが必要です。
最後に、限られたビジネス分析KPIのセットから始める方が、データをまったく測定しないよりも優れています 。このプロセスは、組織に卓越したデータの文化を生み出すだけではありません。これを適切に行う企業は、たとえ最初は技術的にトリッキーで高価であり、文化の変化を必要とする場合でも、常にパフォーマンスを上回ります。プロセスを継続してうまくナビゲートする企業は、才能を維持し、業績を向上させ、説明責任の企業文化を促進する傾向があります。