01 経営・戦略支援

KPIを設定しても形骸化する。戦略を立てても現場が動かない。
データと現場に根ざした意思決定の仕組みを、一体で構築します。

このような課題がありますか？

2つ以上当てはまる場合、構造的な課題の可能性があります。

事業PLに基づくKGI・KPI設計｜EC事業（黒字化・V字回復） ▼

課題: 高い売上があるにも関わらず数億円単位の赤字が続いていましたが、原因が特定できていませんでした。クライアントへの販促費の構造が複雑で、商品・施策ごとの収益性が可視化されていない状態でした。
施策: 事業PLを精査し、販促費を含む原価を反映した粗利に近い指標を事業KGIとして再定義しました。全商品の収益シミュレーションを行い、赤字を生み出している商品・施策を特定しました。個人評価指標も新KGIに連動する形で配分ロジックを再構築し、現場の行動変容につながる仕組みを整えました。
成果: 全商品の約30%が、施策による影響で赤字を生み出していることが判明しました。売上水準を維持したまま赤字体質を改善し、翌年にV字回復を実現しました。

回帰分析・機械学習を活用したKPI設計｜メディア事業（KPI精度向上） ▼

課題: 集客人数や会員登録数を左右する要因が多岐にわたり、どの施策を優先すべきか判断できていませんでした。KPI設定の根拠が感覚的で、現場への説明力に乏しく納得感が得られにくい状況でした。
施策: 要素ごとに回帰分析を行いKGIへの影響度を定量化しました。組み合わせごとの傾向はサポートベクターマシンを用いて分析しました。機械学習はブラックボックス化するため、重回帰分析と組み合わせることで解釈可能なモデルを構築し、KPI算定の基礎として活用しました。
成果: データに基づくKPI設計を実現し、施策の優先順位と数値目標の根拠が明確になりました。現場への説明力が向上し、納得感のある目標管理体制を構築しました。

決定木分析による従業員定着の重要変数の可視化｜人材派遣業（離職率改善） ▼

課題: 離職率の改善が経営課題でしたが、定着に影響する要因が年齢・学歴・報酬・管理体制など多岐にわたり、どこから手をつけるべきか特定できていませんでした。施策の優先順位が定まらず、改善が進まない状況でした。
施策: 大量の従業員データを整理・前処理したうえで決定木分析を行いました。3年以上の定着状況を目的変数として採用し、定着率に影響を与える重要変数を可視化しました。優先度の高い要因から具体的な施策に落とし込みました。
成果: 定着に効く要因が特定され、人材マネジメント施策の優先順位が明確になりました。感覚に依存していた判断をデータで裏付けられる状態を実現し、戦略的な介入が可能になりました。

顧客セグメント別マーケティング戦略の最適化｜ブライダル業（広告効果・満足度向上） ▼

課題: 複数の式場を展開していましたが、式場ごとに顧客特性が異なり、効果的な広告戦略の立案が難しい状況でした。担当者の経験に依存した提案が多く、顧客ニーズに合わせた最適化が進んでいませんでした。
施策: クラスター分析により顧客セグメントを特定し、式場ごとの人気顧客層や要望を可視化しました。過去の顧客行動データをもとに提案内容を最適化し、アップセル機会の特定にも活用しました。
成果: 式場ごとに適したマーケティング戦略を構築し、広告効果と顧客満足度を改善しました。データに基づくアップセル提案により収益向上にも寄与しました。

競合サービスとの併用実態の分析｜メディア事業（競合対策の精度向上） ▼

課題: 自社サービスと競合サービスが同時利用されている実態が把握できておらず、競合に対する仮説の検証ができていませんでした。ニーズ別に競合との利用差異があるかどうかも不明で、対策の優先順位が定まらない状況でした。
施策: アソシエーション分析で同時利用パターンを分析しました。カイ二乗検定で有意差を確認し、ニーズ区分による競合利用の違いも検証しました。競合に負けている領域への仮説を定量的に検証し、施策立案につなげました。
成果: 競合との利用実態が定量的に把握でき、自社が弱い領域に対する仮説が検証されました。データに基づいた競合対策の立案につながり、施策の優先順位が明確になりました。

戦略・データ・業務を分断せず、一体で設計・実装します。