立場上、データで価値を出し、
業績を上げる方法をよく聞かれる。
まず言い切っておこう。
起業初期やスモールビジネス段階の場合、
多くの人が想像するようなKPIなどのデータは、
効果がイマイチかほぼ無意味だ。
というのもこの段階では、
・商品やサービスや運営の品質が低い
・「お客様の成功」がない
・お客様や見込み顧客が密集する動線がない
ために、いくら分析しても価値が乏しいか、価値があっても動線がないため「データ分析は時期尚早」なのである。
データを扱うには、
商品・サービスについて「お客様の成功(誰のどんな悩みを解決する？)」を具体的に作り、
運営がゴタつかないように仕組みを整えて、
売上が一定の厚みを持つようにお客様の動きを束ね、
その上で行動していくことが始まりだ。
これを満たしていない場合のKPIは無意味である。
というのも、一定以上の規模を持たない段階ではデータがスカスカであり、
偶然なのか計画的なのかわからない。
このとき、
「分析でマヒせず、さっさと『お客様の成功』で楽勝の行動を重ねて売上を取れ」
で終わってしまう。
要は初期段階の分析とは、
まず自分の商品やサービスの「お客様の成功」という価値を濃くし、
この価値を享受するお客様や見込みのお客様を密集させることなのだ。
密集すれば、パターンに落とし込める。
データ分析とはパターン化であり、
まずは勝ちパターンとして、
「お客様の成功はあるか？」
「どんなお悩みの解決に、誰がおいくらお金を払ってくれているのか？」
「お客様の成功がある、似た事例の商品やサービスの市場はあるか？限定的でいいので真似できるか？」
「単価を、スケールメリットのある大企業の安値に寄せて自滅していないか？」
「ここに見込み顧客が多く集まる動線を確保できているか？」
を見定めて価値を固めるのだ。
KPIはそのあとの話である。
現実解。
まずは「お客様の成功」を作って淡々と有効打を導き、見込み顧客を密集させるのだ。
「お客様の成功」が機能した上で、一定程度のお客様の数を密集させられるようになってからが、データ分析の始まりである。
追記。
業界と「お客様の成功」の有無によるが、
概ね年売上5千万円〜3億円くらいが、KPIを使ったデータ分析可能な最低ライン。
「お客様の成功」がない・乏しい場合だと、年売上高5〜10億円くらいがKPIを使える下限。
言わずもがな、社内がゴタついてKPIで可視化も行動管理もできない場合、いくらお客様が密集していてもデータ分析は不可能。
ボックスコックスネット、遠藤武。