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ウチの会社にも「データ分析力」が必要かしら?と考えてみるワークショップ。

ワークマンさんが絶好調です。すごいです。

もう作業着だけ、というイメージじゃないですね。少し調べると「データ分析力」がすごいことがわかります。

では、この記事を読んで、社内でワークショップを考えるネタにしてみましょう。設定は、「ウチの会社にもデータ分析力が必要かどうかを検討する会」です。

■事前課題①上記の記事を読んでください。

■事前課題②次の問題に答えを用意してきてください。
(1)ワークマンさんは、来店されたお客様をどうやって「プロ客」と「一般客」に見分けているでしょうか?
(2)4-5月のワークマンさんの店舗がどんな状態だったか、想像してみましょう。
(3)ワークマンさんが「駐車場が混んでいるからプロ客が逃げた」とわかるのは、どこでどんなデータを見ているからでしょうか?
(4)ワークマンさんの取り組みで自社に活かせることはなんでしょうか?

■回答の方向性と自社取り組みへの展開
(1)商品管理に「プロ」「一般」のタグをつけている。購買した後でわかる。
★自社顧客の属性はどう区分されますか?その属性はどうやって判断・記録していますか?その属性判断ゴトにどのようなサービス特性・価格特性がありますか?その情報は、社内全員に共有されていますか?

(2)売上高が前年同月で120%。購買単価は減少とあるので、「客数が増加した」。かつ時短営業とあるので、時間単位あたりは通常時よりももっと増加=混雑してるはず。さらに、客層が変わった(プロ向け→一般向け)とあるので来店時間の傾向も変わったかも。
★お客様の属性が変わったとき、購買単価が変わったとき、その変化がタイムリーにわかりますか?その結果はマネジメントに即応できていますか?なにが起きているかわからない、対応が後手になっている、などと感じるときはどういう時でしょうか?

(3)知りたいこと→①駐車場がいっぱいかどうか。②駐車場に入ってくる車種(乗用車orトラックorそれ以外くらいの粗さでOK)。③駐車場に入ろうとしたけど入れなかった車の存在と車種。
どうやったら知れるかな?のアイデア→①駐車場を俯瞰するカメラで画像認識or1スペース毎に画像認識or1スペース毎に地面に接触センサーいれるetc、②駐車場入り口に車種判別カメラ、③駐車場に入ったか引き返したかが判別できるカメラ。
もっとアナログに、スタッフ定期目視して記録するとかもありますね。
★ワークマンさんでいう、「駐車場に入ろうとしたのに引き返した」お客様を把握するすべはありますか?その情報は社内で共有されていますか?

(4)自社の事業において、データをうまく使えるともっと価値向上できるポイントはありますか?その取り組みをしたとき、お客さま自身が感じるメリットはなんですか?もしお客様が離脱してしまった場合、そのお客様はどこに行ってしまいますか?
★ウチの会社で、データ分析力を鍛える必要はありますか?あるとすれば、だれから鍛えるべきでしょうか?同じ効果を、「データ分析力向上」以外の方法で実現する道はありませんか?


社員のみなさんと考えてみませんか?


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