BIツールの効果的な使い方は？
BIツールを導入したものの、活用方法が理解できていないかったり効果的に使えていない企業も少なくないでしょう。
そこで、まずは効果的な使い方や分析方法について詳しく解説していきます。効果的な使い方として以下の4つの方法があり、経営判断やマーケティング活動においてBIツールの効果を得るためにもしっかり理解しておくことが重要となります。
- 予実分析を行う
- データマイニングを行う
- ABC分析を行う
- 在庫回転率分析を行う
BIツールを的確な経営判断やビジネスの可能性を広げるためにも、効果的に活用していきましょう。
使い方1：予実分析を行う
まず有効的な使い方として紹介するのは「予実分析」を行う使い方について紹介します。
予実分析とは、予算と実績を比較して分析することであり、スピーディーな経営判断に活用することができます。利益を生み出すためにも的確な予実分析を行うことが重要となりますので、ぜひ参考にしてください。
ここでは、以下の3つの予実管理の手法について紹介していきます。
- ドリルダウン
- ダイシング
- スライシング
また、予実分析を行うにあたって「予実管理」も重要となります。「予実管理」については、以下の記事「予実管理とは？簡単に取り組める5つの手順をわかりやすく具体的に解説」で詳しく解説していますので、ぜひ一読ください。
ドリルダウン
ドリルダウンとはもともと『掘り下げる』という意味があり、データ分析でいうと概要から詳細へとデータを掘り下げていくという手法です。
例えば、年数別で見ていたデータをある年数の月別で集計し直し分析を行うことです。
ドリルダウンは、予実分析において非常に有効な手法であるといえます。しかし、的外れな視点でドリルダウンを行ってしまうと全く意味のない分析となってしまいます。そのため、ある程度仮説を立てた上で視点を絞りドリルダウンを行うことが重要です。
ダイシング
ダイシングとは、イメージとしてサイコロの面をコロコロと変えてさまざまな視点から分析を行う手法です。
例えば「年間の売上推移」を「年間の経費推移」や「年間の原価推移」といった集計軸を変えて表やグラフを作成する方法となります。
スライシング
スライシングとは、「年間の売上」というかたまりをそれぞれの項目で薄く切り分け（スライス）データを取り出すイメージです。
例えば「年間の売上推移」を「商品別売上推移」や「支店別売上推移」といった項目別で表やグラフを作成していく方法となります。
使い方2：データマイニングを行う
データマイニングとは、大量データをBIツールなどの分析手法から「知識」を見出すための技術です。
データマイニングを行うことで得られる知識は以下の4つに分けられ、下に行けばいくほど有用性の高いものと判断されます。
- データ：整理されていない数値
- 情報：データを整理・カテゴライズしたもの
- 知識：情報から得られる傾向・知見
- 知恵：知識を利用して人が判断する力
データマイニングについて詳しく理解したい方には、以下の記事「データマイニングのメリットは？精度の高い分析の手法とAI導入のすすめ」で詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。
使い方3：レポーティングを行う
BIツールには、分析結果を簡単にレポートにすることができるレポーティング機能があります。
レポーティングを行うことで、企業が最適な意思決定を行うことに役立つだけでなく、必要な情報の提供や、事業内容・財経状況などの分析結果をよりわかりやすく説明することにも役立つでしょう。
レポーティングを行うにあたってBIツールを活用することで、特別な技術がなくても柔軟かつスピーディに分析が行えます。
レポーティングのみを行うことができるツールも存在しますが、的確な経営判断やビジネスの可能性を広げたいと考える場合は、BIツールの導入が最適であると言えます。
使い方4：ABC分析を行う
ABC分析とは、提供する商品やサービスの売れ行きの良さ悪さが判断するのに有効な分析方法です。特に顧客管理や販売管理の分野でよく使われています。
ABC分析は、過去の膨大なデータの全てを分析する必要があるため、Excelなどでは分析を行う際に限界があります。そこで、BIツールを利用することで全商品・サービスを過去の売上が多い順に並べ替えたり、各グループごとからさらに分析を行うことが簡単にできます。
また、分析完了後には表やグラフにまとめることも簡単ですので、業務効率化の効果も期待できるでしょう。
ABC分析のやり方や注意点については、以下の記事「ABC分析のやり方や注意点を詳しく解説！無料ツールも紹介！」で詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。
使い方5：在庫回転率分析を行う
在庫を持つ企業であれば、適正な在庫管理を行い過不足を最小限に抑えたいと考える企業が多いでしょう。しかし、適正な在庫量を商品ごとに設定するのは難しく、うまくいかないことが多いです。
そこで、BIツールを活用して在庫回転率分析を行うことで、効率的にかつ適正な在庫管理を行うことが期待できます。
BIツールで最初に設定しておくことで、毎日在庫状況についてのデータが更新されていきますので、リアルタイムでの可視化や季節や担当者ごとに分類し在庫回転率分析を行うことが簡単です。
BIツールで作れるグラフは？
BIツールを活用することで、それぞれ分析結果をグラフや表を簡単に作成することができますが、作れるグラフにはどのような種類があるのでしょうか。
ここからは以下の4つの作成できるグラフについてそれぞれ詳しく解説していきますので、ぜひ参考にしてください。
- ペン図
- レーダーチャート
- ヒートマップ
- 散布図
- カスタマージャーニーマップ
グラフ1：ベン図
ベン図とは、異なるコンセプトやデータをそれぞれの円で表し、データの比較や共通点の分析、確率の測定に最適なグラフです。
例えば、各商品・サービスに対して購入者の男女別や年代別などの分析軸によって分類し、購入者数を円の大きさに比例させることで、どの商品・サービスがどの年代や性別によって多く購入されているかを把握することができます。
ベン図を活用することで、どの商品・サービスが人気であるかや主要購買層の比較・確認が視覚的にわかりやすいので、BIツールでよく利用されているグラフです。
グラフ2：レーダーチャート
レーダーチャートとは、複数の指標と項目を総合的な観点から比較できるグラフです。
一つ商品に対し複数の項目の結果を表示し、それぞれの項目がどのように影響しているかが大小で把握できるだけでなく、構成比にそのバランスや特徴を見ることができます。
アンケート結果や人事評価で主に使用されているグラフですが、商品の強みや弱みを把握する上でも役立つグラフであると言えるでしょう。
グラフ3：ヒートマップ
ヒートマップとは、データを可視化するために数字データの強弱を色を用いて視覚化する方法です。
数値だけの表と比べて、色の強弱から重点的に見るべき部分が直感的に見極められることから、経営判断などにおいての重要な部分の見落とし防止にもつながるでしょう。
BIツールでは、このヒートマップを動的に表示させることもできるため、ヒートマップの変化を時系列でアニメーション化することで、新商品の企画やビジネスの可能性を広げることにも効果的となるでしょう。
グラフ4：散布図
散布図は、あるデータをもとにして縦軸と横軸の2つの項目で量をとり、データが当てはまるところに点を打って示すグラフであり、分布を表現するために使用します。
散布図は経験則とも重なることが多いと言われていますが、状況の変化などにおいて経験則が通じなくなっている場合に、いち早く状況を把握するのに役立つでしょう。
散布図から確認できる相関には以下の3つがありますので、ぜひ参考にしてください。
- 正の相関：要因が大きくなればなるほど特性も大きくなる
- 負の相関：要因が大きくなればなるほど特性も小さくなる
- 無相関：要因の大小関係なく特性が傾向を示さない
BIツールでは、マウスのクリック一つで散布図を簡単に切り替えられるようになっているため、作業の効率化にも役立つでしょう。
グラフ5：カスタマージャーニーマップ
カスタマージャーニーマップとは、顧客が商品やサービスを購入するまでのプロセスを図式化したものです。新規顧客への販売戦略とリピーター向けの販売戦略そそれぞれ立案することに役立てることができます。
特に購入するまでのプロセスが複雑と言えるBtoBビジネスの場合は、カスタマージャーニーマップを活用することで整理や検討・実施が効率的にできるようになります。
BIツールでは、カスタマージャーニーマップも簡単に作成することができるのでぜひ活用してください。
また、カスタマージャーニーマップについての理解を深めたい場合は、以下の記事「BtoBにおけるカスタマージャーニーマップの作り方」で詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。
まとめ
この記事では、BIツールの効果的な使い方や作成できるグラフについて解説しました。効果的な使い方を理解しておくことで、BIツールの導入を成功させることができるでしょう。
BIツールの導入を検討する際には、まず実際の業務の中で前述した効果的な使い方からどのようにBIツールを活用できるかを明確にしておくことが重要です。具体的なイメージが完成したら、資料の取り寄せやBIツールを提供している各ベンダーに相談を行い導入を慎重に検討していきましょう。
経営判断やマーケテイング活動だけでなく、業務の効率化の効果も期待できるツールであると言えますので、ぜひ検討してみてください。
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