分析力と構築力

皆さん、こんにちは。
　食品スーパーで店長をしている「てっちゃん」です。


データからの分析。

　　今やデータからの過去の分析は定番化してきたと言える。

それはPOSデータのシステム化により、過去のいろいろな数値データが抽出され、それらのデータを駆使してどこに課題があるのかという分析技術が進化してきたという経緯がある。

　　結果としていろいろなデータ分析からの提案が登場してきた。

挙げ句の果ては、上司からのデータ分析の提示により、現場がそにれ振り回される事態にまで発展してきたのではないだろうか。

　　データは日々毎日更新されて抽出される。

よって、昨日のデータ分析から新たな提案が為され今日の売場に反映させることを提案され、更に今日のデータから明日の売場に反映させることを強要される。

　　要はデータに振り回される状況であろう。

しかしそれでは、せっかくのデータという事実から提供される今後の実施項目が継続されずに単に昨日のデータから右往左往しているだけとなる。

　　スピードを以ってデータ分析の結果を如何に継続して実践するかがより重要なのである。

あくまでもデータとは過去の事実。
過去の事実とは、それ以前からのお客様の店舗への期待値の積み重ねである。

　　期待値の積み重ねとは一時の買い物行動ではない。

それは長い間の店舗とお客様との関係の結果である。
そしてそのデータを分析し、新たな発見をし、その対策を売場に反映したならば、再び長い時間をかけてお客様の期待値を変えていかねばならない。

　　その期待値の変化には時間がかかるということだ。

売場に反映させてからお客様の期待値を変えるまでは、その買い物行動の変化はなかなかデータには現れてこない。

　　最低でも１ヶ月は要するのではないだろうか。

その最低でも１ヶ月をしっかりと検証しなければならない。

　　その１ヶ月の中で需要なこととは。

それは、分析から実践への橋渡しであろうか。

　　その橋渡しが「構築力」である。

データからの「分析」によって事実が明らかになり、その次にその事実を如何に明るい未来へと連動させていけるか。
その為には、その分析を現場の人間の行動を変え、売場を変え、継続させ、そしてお客様に伝えていくか。

　　それが構築力ということではないか。

データ分析から実行計画が立案され、それを如何に現場の人間が行動に移せるかというところに「構築力」のレベルの高さが問われるのである。

　　行動に移してそれを継続させる力である。

継続しなければお客様の期待値に結び付かずに、その実践効果に十分に直結せずに、途中でその効果に対しての諦めに繋がるからである。

　　そんな構築力という特性。

両面を大切にしながら、現場が継続していくという支援を如何にデータ分析者が実践できるかということも重要ではないだろうか。