DXを進める時に重要な観点は、次の3つです。
1.Think Big:全体最適化
ビジネス全体を捉えて、大きく考えること
2.Start Small:出来ることから始める
小さくても良いので、結果が出る部分からやること
3.Move Fast:即実行・即改善
No.1であるために、他社より早くはじめること
「ビジネス全体を捉えて、大きく考える」ために、次の3つを知り、進める必要がある。
全体とは社会・顧客・自社が含まれる。全体を見渡せるトップのコミットは必須、初めは結果が見えづらいので戦略が必要である。
(1)「全体最適化」を考える。会社で目的・目標を決める。
(2)トップの責任において、部署間の調整を行う必要がある。
(3)戦略投資用(イノベーション)の予算であると認識し、進める。
「小さくても良いので、結果が出る部分からやる」ために、次の3つを知り、進める必要がある。結果が出そうなところ、結果の効果が大きいところを理解する必要がある。
出来る限り多くの人、組織の成功体験につながると良い。やるべきことが明確な場合はこの部分は飛ばすことも可能である。
1.小さくても良いので結果が出る業務から始める。
2.結果が出るまでは決してやめてはいけない。
3.成功体験が重要である。
「No.1であるために、他社より早くはじめる」ために、次の3つを知り、進める必要がある。実際に解析を行い、自社の活動を解析に基づき変化させる必要がある。
どの程度改善したかが、具体的な数字で把握できると更に良い。時に、AI・データ解析リテラシーの向上のために、研修を行う必要がある。
1.早く始めないと、競業他社に負ける。少なくともデータをためるのは、早い方が良い。
2.使ってもらってこそ、データが溜まる。面倒でも使ってもらう必要がある。
3.使ってもらい行動を変容した結果を検証して、出来る限り具体的な数字で結果を理解する。
3つの考え方と進め方でも述べましたが、今一度まとめておきます。大きく分けて、次の3つの役割の人が、うまく進めるために必要です。
特に考えるべきは、全体最適化です。流れが出来るまでは、結果が分かりづらくても、投資を続ける判断をする必要があります。また、部署間の調整を現場の責任者に任せてはうまくいきません。一定の範囲内では、他部署に指示を出せる程度の権限を与える必要があります。
自らが主導で部署間へ指示を行うのも、一つの進め方です。
顧客、社内、世間から多くの改善点の要望を聞くことになります。すべての事を同時に行うことは出来ません。現在のチームを考慮したうえで、効果の大きさや、進めやすさを考慮したうえで、重要度を判断して進められる能力が必要です。
1週間を目途に改善を行うイメージで、チーム内のモチベーションを保ち、意見の調整をする事も求められます。
自らの役割を果たせるプロフェッショナルである必要があります。結果を出すためには、まわりの人の業務も一定以上理解しておく必要があります。チーム内での意見の対立が起こる前提で、適切な主張とバランスをもった判断が求められます。
まずは、業務責任者を決めて権限を付与するだけでも十分です。本格的に始まると次のようなチームが必要となります。
今や、様々な教科書になる本が出版されています。簡単にまとめれば次の通りです。
・グロースハックチームを作り
・1週間に1度の改善という名のグロースハックを行い
・AARRRモデルを進める
※「Acquisition(獲得)、Activation(活性化)、Retention(継続)、Referral(紹介)、Revenue(収益)」の頭文字をとって、AARRRモデル。
チーム内の役職は、例えば、
・チームリーダー
・データアナリスト
・システムエンジニア、デザイナー
・マーケティング、プロダクトマネージャー
である。企業やビジネスのサイズによって、専門性は変わる。
すぐに自ら推進出来る企業は良いのですが、「はじめから何をしてよいかわからない」が本音ではないでしょうか。形式にとらわれ進まないぐらいなら、責任者を決め権限を付与する簡単なチームでも良いので、成功体験を早く積むことが重要です。
DX化を進めると、すぐに問題に突き当たります。事前に悩みを知っておくことも、メリットのあることです。
実際の悩みは、非常にシンプルです。次の観点に分類できます。
(1)データ
(2)リーダシップ
(3)テーマ
(4)アナリティクス
(5)人材、および、教育
です。
もう少し細かく書けば次の通りです。
(1)データ
・そもそもデータがない、電子化されていない
・集めたが使える形に加工できない。
(2)リーダシップ
・そもそも何から始めてよいかわからない
・上司はやる気だが現場はやり方が分からない、逆に、現場はやる気だが上司が分かっていない
・費用対効果をどう考えてよいか、想像もつかない。
(3)テーマ
・やる気になったが、どのテーマが一番良いか分からない
・テーマごとの難しさ、成果の出やすさが分からない
・自社に関係する事例を多く聞いて、イメージをつけたい
(4)アナリティクス
ここは、悩みをもう少し細かく分類できます。
(4−1)ツール
・ITリテラシーが高い企業なのだが、どのツールを使ったらよいか分からない
・ツールを使っているが、もっと効率を上げたい
(4−2)解析に併走
・解析を行うことが出来るが、プロと一緒に一度解析をして経験を積みたい
・解析手順の一般論を知らずに、自己流で行っているので、一般論を知りたい
(4−3)システムも含めた総合支援
・自社専用のエンジンを構築したい
・解析アルゴリズムがあるが、必要なスピードで動かすためのシステムを構築したい
・業務全体とシステムを連動させ、効率の良い運用をしたい
(5)人材、および、教育
・そもそも、解析を行ったりする人材がいない
・当面は外注でも良いので、人材派遣や、オンサイト解析を受けたい
・解析に関するリテラシーが低いので、教育を受けたいが何を学べば良いか分からない
・上司にも理解して欲しいので、上司を教育して欲しい
心当たりがあるものが多いのではないでしょうか?
他社の解決事例を学ぶのも重要なことです。当社が過去に、多く喜ばれたことの例を挙げると次の通りです。
(1)KPIの達成等明確な目的の達成
(2)「売上」「利益」等の財務数値に結果が示せたこと
(3)業務が変革(行動変容)を実感できること
(4)専門人材を受入れ業務が効率化されたこと
(5)これまで着手できなかったこと(例えばDX化)への取組が始まったこと
(6)経営層の意識が高まったこと
「B2BサービスでのAmazonサイトを目指します!!」
「月1万円のDXなのに、営業も真っ青!」
百聞は一見に如かず、次のページから早速使ってみて下さい。
このホームページをうまく活用する方法を説明しています。DXを体験して下さい。