社内の埋もれたビッグデータを掘り起こす

「人」に注目し、社内に眠る真正な価値に気付く。社員やアルバイトの活動履歴・言語から発生する膨大な非定型データを用いて、人材適性と人間関係を分析し、埋もれた優秀な人材を発掘します。

ビッグデータの活用事例

企業経営にもたらすBIの重要性が飛躍的に高まるなか、正確な経営判断を下すため、リアルタイムかつスピーディーなデータ分析が求められています。

ビッグデータの活用事例として、多くの流通小売企業において活用が進んでいます。ある大手回転寿司店では、皿にICタグをとりつけ、レーンに流れる寿司の鮮度や売上のビッグデータを活用し、売上向上に成功しました。また、ある大手コンビニでは、ただ一番売れる商品を探すのではなく、ビッグデータから売上31位の糖質制限スイーツが一番ついで買いされているという実態を把握し、売上を伸ばし続けています。

ある大手ガスメーカーでは、コールセンターの依頼内容という非定型のビッグデータから、何万もの部品の内、今回の修理に必要なものを自動的に選び出し、生産性を上げることに成功してます。ある大手ホームセンターでは、従業員の行動データ、商品の陳列データから、顧客単価の高いスポットに従業員を配置し、売上を15%アップさせることに成功した事例があります。

このように、IT技術の発展に伴い、多くの企業がビッグデータの活用に取り組んでいます。さまざまなデータを保有するあらゆる企業が、いかに有益なデータを集めて企業価値を増大するか、それが戦略の肝になってきてます。

個に徹した米国ザッポスの事例

米国のネット靴店ザッポスは、圧倒的な顧客支持をうけて急成長しました。今ではアマゾンが買収し、アマゾンのアパレル販売部門となってさらに成長を続けています。
このザッポスは、顧客接点である「社員」に徹底した顧客サービス権限をもたせ、一切の売る行動を禁止して、徹底的に個人としてアドバイスすることに徹してます。その結果70%以上のリピート率を武器に急成長を実現しました。

ここで学ぶべきことは、顧客と社員が「人」と「人」としてつながることを基本として、「ドリルを売らずに穴を売れ」的な顧客の五感を満足させる顧客サービスです。顧客の「個」と社員の「個」に徹底的にこだわり、そのやりとりを徹底的に収集し、その相関関係の分析から効率を判断します。これは、まさにビッグデータの勝利ともいえる希有な戦略であると言えます。

ガルフネットの考える定型データ/非定型データとは

ガルフネットの非定型データ活用事例

ガルフネットでは「人」に注目し、その行動プロセスの全てから、社内に眠る真正な価値を取り出しています。社内SNSとBIシステムを導入し、社内SNSから人の言動、「金の卵」のデータを分析し、人事評価、管理職登用に繋げます。

今の流通小売企業のデータ分析では、本社にとって有効な作戦はほとんど導き出せていない現状があります。重要な事業戦略はあっても、日々の決戦に必要な、戦える武器情報は顧客を知っている店舗や現場部門にしかありません。その店舗や現場部門の「人」の声を日常的な仕掛けで収集し、それをビッグデータとして認識し、分析することが重要であると言えます。

本社から遠く離れた店舗の状況は、真の意味で見ることはできません。写真や映像、人の声や意見に、どれだけ意味のある情報が含まれていることでしょう。ビッグデータは、その理解から始める必要があると言えます。

非定型データの活用:社内 SNS から人材適正分析

社内SNSの発言を分析 ⇒ 投稿数の期間累計、管理職適正分析、投稿・返信による社員関係分析グラフで、発言者の思考、行動特性、教養、他者との関係性を分析
社員の活動履歴・言語から発生する膨大な非定型データ⇒人材適性と人材関係を分析⇒個人別に「表現」「行動背景」「価値基準」などを数値化
人材適性分析の例

単なる業績データの集計から得られるものは、もはや少ないのです。社員が現場で抱える問題意識や意見、顧客との経験知など、人のデータにフォーカスする仕組みこそが、真のビッグデータ分析として今後の企業を真に発展させる仕組みになるでしょう。

特に、多店舗展開企業では、店舗社員一人一人にフォーカスをあて、日々のオペレーション履歴からリアルタイムにリスクを把握し、前向きな意見や顧客との経験知を全社的に共有する仕組みこそが、真の経営インフラとなるシステムと言えます。

全ての企業経営者は見せかけのビッグデータなどに捕われている場合ではなく、自分の会社をシステムに潰されないようにするためにも、今すぐ再点検が必要ではないでしょうか。

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