- 保有データを営業分析に活用するためのデータ選定、抽出、連携の最適な手法を提案してほしい
- 売上管理のダッシュボードをベースに、様々な指標で商品種類別に分析したい
- データを調査し、要望通りの分析が可能になるようデータを抽出、整理
- QlikViewと各データソースの紐づけにより、QlikView内でのデータ紐づけから整理、分析に至るフローを一気通貫で実現
データ分析基盤を構築するも、その先のステップに進めずにいた
大手農機具メーカーA社では、基本情報や売上などの顧客データを自社で管理していた。データ分析基盤の環境構築に活用していたのは、SAPとQlikView(BI)。システム基盤の構築には技術力を要するが、高いIT知見を持つA社では内製で完結していた。その一方で、保有データを営業分析に活用したいという考えを持ちながらも、必要データ項目の取捨選択やデータ抽出・連携方法における課題を抱えていた。
「営業改善にはどのようなデータを用いればいいか。どのようにアウトプットをすればいいか。売上・契約後のアフターサービス状況を可視化すべく、最適なソリューションを提案してほしいということで、ご相談をいただきました」(INSIGHT LABエンジニア)
必要とする機能や可視化したいデータをA社からヒアリング。売上管理のダッシュボードをベースに、KPI管理、ランキング、トレンド、ABC分析、加えて契約後の再訪問時期を知らせるアラート機能の実装が、希望として挙がった。さらに、業界独自の契約ステータスである、「契約済の未納品」「納品済の未払い」を組み入れることも想定。それら全てを商品種類別で分析するのを理想としていた。こうした要件を踏まえ、データ精査と共に、プロジェクトが始動した。
直感的で分かりやすい。ユーザー視点でUIを設計
まずは、A社の保有データを調査することからスタートしたINSIGHT LAB。システム基盤のSAPに入っていたのは、顧客情報や売上額などの基本的な情報に限られており、契約後の状況を把握できる詳細なデータは見当たらなかった。調査を続けると、顧客先企業への訪問データや、故障時の機材取引や部品手配といった対応履歴は、Excelで管理している営業日報上に保存されていることが判明。SAP、Excelの双方のデータを読み取ることになった。
複数データを集約するアプローチとして、DWH(データウェアハウス)を活用する手法もあるが、A社では構築しておらず、導入も予定していない。そこでINSIGHT LABが提案したのは、QlikViewと各データソースの接続。QlikView内でのデータ紐づけから整理、分析に至るフローを一気通貫で実施した。
「今回の作業で意識したのは、営業現場の方が直感的に操作できるUIの構築。SAPから連携したデータを可視化したとき、数字の羅列になってしまうのは機能的ではありません。ユーザー目線を大事に、利用しやすいシステム構築に努めました」
多岐に渡るデータ分析を実現し、営業クオリティの底上げに貢献
INSIGHT LABが妥協せず開発に臨んだ結果、A社が分析しきれていなかったデータの可視化、アプリケーションの構築に成功。日次のデータ更新やKPI管理、再訪推奨アラートといった当初想定していた機能に加え、地区・商品種類別の売上や新商品の販売予測、型落ち商品の売上下降予測の分析も可能に。A社からは喜びの声が届いたという。
「以前と比べて、営業効率やクオリティが格段に向上したと、ご満足していただきました。さらに保守運用においても、長期にわたりサポート。その後も、うれしいことに、他部署やグループ会社の方など多方面からお声がけいただきました。今後も、データ分析や活用法に悩んでいる企業に寄り添い、課題解決に取り組んでいきたいですね」
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