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データ活用の事例10選!得られる効果や活用手順も解説

データ活用の事例10選!得られる効果や活用手順も解説

事例の課題やよくいただくご相談を基に、サービスの活用方法をご紹介します。

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「いつか何かに使えるだろうから…」そう思って日々集めている事業のデータ。活用の仕方に悩んでいる事業者は多いのではないでしょうか。

事業運営の中で集めたデータは、顧客行動の予測や業績予測などさまざまな用途に活用でき、業務改善に役立ちます。この記事では、収集したデータを事業へ活かす方法や事例を紹介します。データの活かし方にお悩みの場合は、ぜひご一読ください。

また、実際にデータ分析を事業に導入したい事業者様向けに、どんな分析ができるかの解説資料をご用意しました。
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データの活用と考えられる効果

事業で集めたデータを有効活用できれば、業務改善など大きな効果が得られます。では具体的にデータの活用とは何なのか、また、どんな効果が得られるのでしょうか。

それぞれ解説します。

データ活用はさまざまな意味で使われている

データ活用は、データ管理からビッグデータの活用まで、さまざまなシーンで使われる言葉です。一般的には蓄積されたデータを元に、業務効率化やマーケティング、商品開発など、企業活動の指標となる情報を作ることを表します。

データ活用は継続的に企業活動に活かすことができれば、大きな効果を得られるのが特徴です。

実際に総務省の報告書によると、多くの業務領域でデータ活用による「効果があった」と回答している企業が多いことがわかっています。

では、具体的な効果を見ていきましょう。

データ活用の3つの効果

データを活用することで得られる効果は、以下の3つです。

  • 現状を把握できる
  • 問題点・改善点を洗い出せる
  • 新たなアクションが打てる

人の頭だけで考えるとどうしても主観的になってしまいますが、データは客観的な事実です。活用すると今まで見えていなかった課題や改善点を見つけられます。

また社内で施策を進める際の裏付けとして効果的です。たとえば集客施策として広告を打っていたとします。広告費の増額を打診するときに「成果が上がっているデータ」が整理されていれば、相談しやすいのではないでしょうか。

このようにデータを活用して得られる効果はとても多いです。続いて、データ活用事例を見ていきましょう。

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データ活用事例10選

ここからは、データを活用した事例を紹介します。

  1. コンバージョン、退会などの顧客行動の予測
  2. 成約などの顧客行動の予測
  3. 購入などの顧客行動の予測
  4. 需要の予測
  5. 入電数予測
  6. 苦情・レポートなどの分類予測
  7. デフォルト予測
  8. 業績や退職の予測
  9. 故障の予測
  10. 不正の検知

順番に見ていきましょう。

【事例1】コンバージョン、退会などの顧客行動の予測

  • ▼課題
  • ・顧客への対面営業はコストがかかる
  • ・サブスクリプションの継続率を高めたい
  • ▼効果
  • ・成約する可能性が高い顧客のみを絞り込んで営業できる
  • ・退会しそうな顧客を見つけ出し、フォロー施策を実施できる

データを活用すれば、顧客の行動を予測し業務に活かすことも可能です。

興味関心度の高い顧客に絞り込んで営業することで、効率よく業績の向上につながる可能性があります。成約の見込みがない顧客を回る必要がなくなるので、人件費と工数の削減にもつながります。

また、退会する前によくある行動がわかれば、顧客にフォローして継続利用してもらえる可能性もあるでしょう。

このように、顧客行動を予測するときもデータ活用は役立ちます。

【事例2】購入などの顧客行動の予測

  • ▼課題
  • ・なぜ商品が売れないのかを分析したい
  • ・適切なキャンペーン施策を実施したい
  • ▼効果
  • ・多角的な分析を行い、多角的な戦略立案ができる

顧客の行動データに基づいて商品陳列・ラインナップに反映させることで、売上向上につなげやすくなります。

顧客の動向は季節や気象、トレンドなどの外的要因で大きく変わるため、同じ商品やサービスを出し続けても売れるとは限りません。

そこで、購買データだけではなく、気象データ・行動データ・グーグルの検索結果など多角的な分析を行うことができれば顧客の行動予測が可能となります。

顧客が欲しい商品やサービスを適切なタイミングで提供することで、売上の向上はもちろん、売れ行きが悪い商品を入れ替えるなどコスト削減にもつながるでしょう。

消費者の購入傾向とデータ活用は「最適な売上予測の方法とは?Excelのメリットデメリットや精度を上げるポイントを解説」の記事で詳しく解説しています。具体的な方法も記載しているので、ぜひ参考にしてみてください。

【事例3】需要の予測

  • ▼課題
  • ・仕入れたが原料が多すぎて廃棄が多くなってしまう
  • ・見込んでいた販売数があわず無駄な在庫が増えてしまう
  • ▼効果
  • ・来店数を予測し、仕入れ量を最適化できる
  • ・出荷数を予測し、最適な生産計画を立てることができる

商品・サービスの販売データの活用で、将来の需要予測も可能になります。需要予測を行うメリットは、仕入れおよび出荷を効率化できることです。

需要に応じて仕入れを行うことで、不良在庫を抱える心配をせずに済みます。また在庫不足による機会損失の発生も防げるでしょう。

需要の予測は「需要予測にAIを活用するメリットとは?必要とされる理由や活用事例も解説」の記事で詳しく解説しています。実例もいくつかピックアップしているので、ぜひ参考にしてみてください。

【事例4】入電数予測

  • ▼課題
  • ・コールセンターの入電数を予測し、オペレーターの配置人数を最適化したい。
  • ▼効果
  • ・入電数を参考にし、オペレーターの配置人数を決定できる

現在までの入電履歴に基づいた、入電数の予測も可能です。入電数を予測するメリットは、最適なオペレーター数を配置できることです。

過剰な人員を配置してしまう心配がないので、人件費の抑制につながります。

また、オペレーター数を最適化することで、顧客満足度を向上できるでしょう。逆にオペレーターの人数が足りていない場合、適切な対応ができず大きなクレームにつながってしてしまう恐れがあります。

入電数予測は「入電予測とは?具体的な3つの方法と計算例を解説」の記事で解説しているので、ぜひ参考にしてみてください。

【事例5】苦情・レポートなどの分類予測

  • ▼課題
  • ・確認で顧客を待たせてしまい、不満が大きくなってしまう
  • ・最適なフォローができず、更に大きなクレームになってしまう
  • ▼効果
  • ・過去データを活用し、適切な対応ができる

苦情やレポートなど、テキストデータの分類予測にも役立ちます。お客様から寄せられる苦情を適切に分類できれば、過去の事例を探しやすくなります。

クレームが発生したときに、同様の事案が過去に起きていた場合は、データから探し出すことでスムーズに対処できるでしょう。苦情をわかりやすく分類することで、顧客が抱えている問題を迅速に解決でき、顧客満足度の向上につながります。

【事例6】デフォルト予測

  • ▼課題
  • ・取引先への貸し倒れリスクを軽減したい
  • ▼効果
  • ・よりリスクが高い融資先を洗い出し、再審査の実施ができる

取引先および融資先の企業がデフォルト、つまり債務不履行に陥るリスクも、データを活用で予測できます。関わりのある企業が債務不履行に陥ってしまうと、融資を回収できなくなったり、サービス提供が滞ったりとリスクが大きいです。

企業のデフォルトを事前に予測できることで、今後付き合うべきか否かを判断できるようになります。無用なトラブルに巻き込まれるリスクを未然に防げるようになるので、安定した経営が実現できるでしょう。

【事例7】業績や退職の予測

  • ▼課題
  • ・案件状況をスムーズに把握したい
  • ・人手が足りるように適切な採用計画を立てたい
  • ▼効果
  • ・営業活動の可視化が実現し、他部門との連携ができる
  • ・退職予測を行い、後任の育成計画や採用計画を組みやすくなる

業績を予測することで、将来の経営・営業戦略を立てやすくなります。業績が読めないまま戦略を立てた場合、当てが外れたときに大きな損失を出してしまう恐れがあります。予測した業績に基づいて行動することで、前もって次の一手を打てるようになり、円滑に経営を進められるようになるでしょう。

また、退職の傾向を可視化しておけば、採用活動の計画も立てやすくなります。退職の予測をすることでゆとりを持って後任探しに着手でき、適切な人材の確保が可能です。

【事例8】故障の予測

  • ▼課題
  • ・生産ライン機器の定期点検で、故障件数を減らしたい。
  • ▼効果
  • ・故障可能性が高い機器から優先的に対応し、不良品出荷リスクの軽減につながる

蓄積したデータを活用することで、機器の故障の予測も可能です。

データの予測に基づいて故障可能性が高い機器類から優先的に点検することで、未然に故障を防げます。

たとえば、データを活用して故障確率の高い機器のリストを作成できればどうでしょうか。故障する前に機器の不調に気づければ、ダウンタイムを回避し生産性の向上に繋がるでしょう。また機器の不具合に気づかずに生産することによる、品質の低下も防げます。

【事例9】開発におけるパラメーター予測

  • ▼課題
  • ・開発において、複数の原材料の最適な混合量を調べたい
  • ▼効果
  • ・特性値を参考に、最適な混合量の組み合わせが決定できる

商品開発部門におけるデータ活用の方法として、開発時のパラメーターを予測できることです。これまでにテストした何百何千ものデータを分析することで、適切な数値を算出してくれます。

開発時のパラメーターを予測できればテスト回数を抑えられ、開発までにかかる時間とコストの削減が可能です。開発コストを抑えられれば商品の利益率が上がり、業績アップにつながります。

また、新商品をいち早く世に出せるようになるため、ビジネスチャンスを掴みやすくなります。

開発におけるパラメーター予測でデータを活用することで、低コストかつ優良商品をいち早く顧客の元へ届けられるようになります。

【事例10】不正の検知

  • ▼課題
  • ・不正を未然に防ぎたい
  • ▼効果
  • ・不正検知を自動化することで、業務全体の作業効率を向上できる

これまでに蓄積した不正データを活用することで、不正の検知を自動で行ってくれます。従来の不正検知方法は人の目で行っていましたが、それだけではどうしても見逃しが発生してしまいます。

しかし、データを活用した不正検知機能であれば、見逃しの心配がありません。また、人の手を煩わせないので、生産性の高い別の業務に配置でき、作業効率の向上にもつながります。

不正検知が気になる人は「AIツール」の記事で詳しく解説しているので、ぜひ参考にしてみてください。また、弊社ではPrediction Oneの使い方に関する資料を配布しています。具体的な利用方法を知りたい人は、以下のリンクよりお問い合わせください。

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企業でデータを活用するための手順

最後に、データを活用する手順をご紹介します。手順は、以下の5ステップです。

  1. 目的を決める
  2. データを集める方法を決める
  3. データを集める
  4. 分析する
  5. ビジネスアクションを行う

まずは、
・売上アップ
・生産性の向上
・顧客満足度の向上
・従業員満足度の向上
など、達成したい目的を決めましょう。すぐに思いつかない場合は、業務上解決したい課題を整理することをおすすめします。

次に、データを集める方法を検討しましょう。メールや顧客情報など、業務を進めていく上で貯まっていくデータもあるため、その点も考慮しながら整理します。

データの準備ができ次第、分析を進めていきましょう。とはいえデータ分析を行う場合、分析に明るい従業員がいないと進めづらいことも多いのではないでしょうか。

このような場合は、ツールを導入するのも1つの手です。

もしも専門家の手を借りずに分析を進めたい方は、「Prediction One」の無料トライアルを試してみてはいかがでしょうか。データさえあればすぐに分析ができるだけでなく、データの中でどの項目が影響を与えているか確認も可能です。

具体的な利用イメージについては、以下より資料をダウンロードしてご確認ください!

まとめ:まずはできる範囲でデータ活用を始めてみよう

総務省のデータで紹介したとおり、実際にデータを活用して効果を実感している企業も多いです。紹介した事例やデータ分析の手順を参考に、社内でデータ活用を進めてみてはいかがでしょうか。

なお、AIを活用したデータ活用事例については、以下の資料で詳しくまとめています。社内でデータ活用を進める上での参考資料として、ご活用ください!

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