【全四回】株式会社NOVASTO CEO 佐藤秀平｜第二回「データ経営の基本」

前川　美華株式会社ものばんく 2020/11/09

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「データ経営の基本」

株式会社NOVASTO
CEO 佐藤秀平

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【テーマ】　　　? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ????
?はじめに ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
?「リユース・質業界のデータ経営を考える」? ?
?データ経営の基本 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
?どんなデータを取れば良いのか？? 　　　　　?
?買取と販売の層を重ねる? ? ? ? ? ? ? ? ? ?　　　　　?

?データ経営の基本

それでは、データ経営を分解して考えて行きましょう。まず、データドリブン経営にはいくつかのステップがあります。
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①データ収集
②継続的なデータ可視化
③データ分析
④アクションプランのPDCA　

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が主な流れです。1つずつ見ていきましょう。

①データ収集

データドリブン経営へ取り組むためには、当然のことながら「データ」が必要になります。従って、まずは効率よくデータを収集するための環境が必要です。一般的には、POSシステムなどを使っていれば、この①のフェーズはクリアです。まだ、POSシステムなどを入れていない場合は、たとえば買取りの際に必ず来店動機を聞いて正の字で記録しておくなど、アナログな方法でも良いので、収集していきましょう。
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②継続的なデータ可視化

データを収集するためのシステムや仕組みが整っていても、データを可視化するための仕組みが無くては、膨大なデータを加工するのに多くの時間が割かれてしまいます。よくあるケースは、システムは入れているが、帳票などを出力しないとデータが可視化されなかったり、データの可視化のために別途データ加工の時間をかなり使ってしまっているケースです。弊社のPOSに変えたお客さまから頂いたお声ですが「常に数字が見える環境にしてからスタッフの意識が変わりました」というように、常に継続的にデータが見える環境の構築がデータ経営を行っていく上で、非常に重要です。データ経営を実践するキーワードは「アクセスのしやすさ」ともいえるでしょう。後ほど詳しく解説しますが、ファーストステップとしては、Googleスプレッドシートを活用するのも良いでしょう。私の長いコンサルのお客様でも一番初めにやったのは、スプレッドシートでのKPI(※重要経営指標、重要業績指標)の数値の可視化でした。

③データ分析

データを集め可視化したあとは、実際に分析をしていきましょう。「なんでこの数値になったのだろう、つまり、なんでお客様はこの行動を取ったのだろう」と考えることがこのフェーズです。お客様の実際の行動の結果を集計したデータから、仮説を立てることが重要です。具体例を出して考えてみましょう。
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（例1）自社のあるお店は、平均の買取成約率が95％なのに、高額時計の成約率が60％でした。

ということは、シンプルに高額時計持込のお客様に、満足されていない。考えられる可能性としては、

（1）買取金額が、他店に負けている？→（調査）他店の価格を調べてみる
（2）バイヤーの知識が足りていない？→（調査）時計が強い店舗の成約率をしらべてみる
（3）売るつもりがあまりないお客さんを集客してしまっている？→（調査）その後、そのお客さんが、高額時計をどうしたかを電話で追客してみる
（4）成約までの期間を伸ばしたら実は変わらない？→（調査）集計の期間を変えてみる

これらが考えられます。これらの仮説を立ててそれを実際に調査してみるのです。
大事なことに気づかれましたでしょうか？簡単なデータ分析のポイントは、他社（他店）との比較です。私は、経営コンサルティングも行っていますが、コンサルティングの基本も繁盛店との比較です。要は、比較をしたり、異常値を見つけるために、データの取得?分析を行うわけです。非常にシンプルな具体例で考えてみましたが、もう少し深く見ていきましょう。

（例2）自社の商材別のリピート率（1年以内に再度買取を行うお客さんの割合）を調べてみた結果、男女別のリピート率を見ると、女性の方がリピート率が高いと思っていたが、実は男性の方が年代問わずリピート率が高かった。更に、貴金属が相場が上がっているので集客強化をしていたが、実際は貴金属を持ち込む40~50代女性が一番リピート率が低く、楽器を持ちこむ50代男性が一番リピート率が高かった。

貴金属を持ちこむ人は、常に相場が高いところを探しているのではないか？という仮説が成り立つ。では、新規集客のコストを掛けて、狙うべきは楽器を持ちこむ50代男性ということになります。
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④アクションプランのPDCA

データ分析結果からアクションプランを立てる際は、データから得られた情報を適切に捉えて、適切な方法でアクションプランを考えます。先ほどの例2のケースで行けば、楽器を持ちこむ50代男性が一番利益に繋がるという事実は間違いないことがデータから分かりました。では、どうしたらこのターゲット層を集められるだろうかということを考えて実行するのがこのフェーズです。例えば、50代の男性がよく行く地元の〇〇楽器店とコラボレーションして催事買取企画をやってみるとか、facebookで楽器に興味がある50代男性にターゲティングして広告を配信してみる、といったかたちです。実行してみて、新規買取顧客獲得に掛かったコスト（CPO）を測ってみて、ベストな施策を見つけていきましょう。

ただ、ここまで来ると、必ずしも楽器を持ちこむ50代男性が一番狙うべきターゲットかどうかは分からなくなってきます。顧客獲得コスト（CPO）というデータが出てきます。つまり、いくらリピート率が高くてもCPOが高ければ、ベストなターゲティングとはいえなくなるのです。もうあなたもお気付きだと思いますが、商材では粗利率という概念も絡んできます。
顧客層と買取商材のかけ算で「〇〇を持ちこむ、〇〇代男性or女性」という、比較的LTV(Life Time Value)が高いターゲットを発見し、それに獲得コストを掛けあわせて、販促コストの配分を考えていく。これがデータ経営の基本になります。

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