概要

SFAに蓄積されたデータの利活用を促進し、営業効率改善と収益向上を目標とした施策立案をご支援しました。SFA分析に基づき、売上に関するKPIツリーを作成し、顧客セグメンテーションの自動化や優良顧客の客観的基準設定、成約要因の明確化を実施。データに基づいた戦略立案を通じて、営業リソースの最適化と成約率向上に貢献しました。

課題

プロジェクト開始時、クライアント企業では以下の課題を抱えていました。

• 蓄積データの活用不足による営業効率・収益改善の機会損失
• SFA上の主要テーブルの具体的な利活用方針が未確定
• 顧客属性の把握が難しく、セグメンテーションが主観的で優良顧客が埋没している可能性
• 受注・失注要因が不明瞭で、成約率向上のためのKPI設定が困難
• SFAデータを基盤へ接続するためのドキュメントが未整備

解決策

SFA分析と項目精査を通じ、営業効率と収益アップを実現するための施策立案を支援しました。

KPIツリーに基づく改善機会の抽出と顧客セグメンテーション

売上に関するKPIツリーを作成し、論理的な改善機会を抽出。顧客の複雑な属性を把握するため、セグメンテーションを自動化し、クロスセル戦略立案を可能にしました。

優良顧客の客観的基準設定とリソース最適化

主観的になりがちな優良顧客の分類に対し、要因分析を実施し客観的な基準を確立。これにより、全社統一の基準での分類と営業リソースの最適化を実現しました。

成約要因の明確化とKPI設定

受注・失注要因を明確化し、複数提案の有無など、成約に影響を与える要因を特定。これをKPIに設定することで、成約率の向上に繋げました。

SFA項目の精査とデータ基盤整備

現状のSFA項目の統廃合や新設を整理し、事業部関係者との協議やデータ移行支援を実施。データ利活用を促進する基盤整備に対応しました。

成果

• 顧客セグメンテーションの自動化により、クロスセル戦略の立案・実行を実現
• 優良顧客の客観的基準設定に基づき、営業リソースの最適化を達成
• 成約要因の明確化とKPI設定により、成約率の向上に貢献
• SFA項目の精査と統廃合により、データ利活用基盤を整備

概要

データ活用支援業務の付加価値を定量的に評価する指標を確立するため、本プロジェクトでは、事業貢献を金額換算する方法と、非金額指標で測る方法の2軸の検討・策定について支援を行いました。これにより、データ戦略担当各業務の事業貢献度合いを算出し、モニタリング運用方法を提案することで、データ活用業務に対する明確な評価基準がないという課題に対応しました。

課題

プロジェクト開始時、クライアント企業では以下の課題を抱えていました。

• データ活用支援業務に対する明確な定量的評価指標の欠如
• 業務増加に伴い、データ活用支援が事業に貢献する付加価値を可視化する仕組みが未確立
• 事業貢献度合いを金額および非金額指標で測るための算出方法が未定義

解決策

データ活用支援業務の付加価値を定量化するため、3ヶ月間で評価指標の提案と算出方法の確立を支援しました。

事業貢献の金額換算

施策効果（利益）とクライアントさまご部門の関与度に基づき、併走支援業務の金額貢献度を算出する方法を設計・提案しました。昨年度の数値を用いた仮計算と、計算に必要なデータ特定、ワークシート作成を実施しました。

非金額指標（事業貢献指標）の定義

金額換算が困難な業務について、事業貢献度を図る非金額指標（定性業務価値ポイントなど）の定義と算出方法を確立しました。

モニタリング運用の提案

定量評価した事業貢献度合いを継続的にモニタリングするための運用方法を提示しました。

成果

• データ活用支援業務の事業貢献度合いを定量的に評価する指標と算出方法を確立。
• 金額換算（施策効果×関与度）と非金額換算（定性業務価値ポイント）の両面から評価体系を構築。
• 評価結果をモニタリングするための運用方法と金額算定用ワークシートを提案し、継続的な評価体制の基盤を整備。

概要

鉄道事業において、自動改札機データ等の豊富なデータをグループ外向けにどのように収益化するかは喫緊の課題でした。本プロジェクトでは、長期戦略策定の知見や実例が不足しているという課題に対し、データ外販の施策立案、収益化が見込める提携パートナーの提案、および中期経営計画策定支援を実施しました。具体的には、データ外販事例調査に基づきレポート販売施策を立案し、クライアント商流に密着したパートナー候補へのヒアリングを通じて、実現可能なビジネスモデルを創出しました。最終的にROI試算を含む長期戦略ロードマップを提案し、グループ外向けデータ収益化の基盤構築に貢献しました。

課題

プロジェクト開始時、クライアント企業では以下の課題を抱えていました。

• 長期戦略策定に必要な知見・実例の不足：
  グループ外向けデータ収益化の長期戦略を策定するためのノウハウが不足していた
  
• 具体的な収益化施策の不明確さ：
  「どのデータを」「誰に」「どのように」販売するかという実現可能性に基づく施策の整理が必要だった
  
• 自動改札機データ等の活用価値検討とビジネスモデル創出の必要性：
  保有データの具体的な活用価値検討、および外部事業者との連携を実現するビジネスモデルの創出が課題だった

解決策

自動改札機データ等のグループ外向けデータ収益化長期戦略作成を3ヶ月でご支援しました。

施策立案と販売体制の設計

外販対象データの確認、事例調査、対象業界の選定を通じて、実現可能性の高いレポート販売施策を立案しました。これに基づき、外販施策の設計と営業体制の設計を実施しました。

提携パートナーの検討と選定

クライアント商流に密着し、収益化が見込める外部事業者をパートナー候補として提案しました。各候補へのヒアリングを通じて課題を特定し、将来的なMaaSへの参画可能性も含めた提携パートナーの選定を行いました。

中期経営計画への組み込みとロードマップ策定

提案したデータ外販戦略に基づき、経営層向けにROI試算とレポート作成の想定概算を算出しました。これにより、3～5年間のデータ外販戦略ロードマップとPL（損益計算書）を作成し、戦略を中期経営計画に組み込む支援を行いました。

成果

• グループ外データ収益化戦略の策定：
  自動改札機データ等の活用価値を具体化し、外部事業者との連携による収益化を見据えた長期戦略とビジネスモデルを創出
  
• データ外販施策とパートナー選定：
  データ外販事例調査に基づき、収益化が見込める事業者への提案（MaaS参画含む）と、具体的な施策（レポート販売など）の立案を実施
  
• 中長期経営計画への組み込み：
  経営層向けにROI試算、3～5年間のPL作成、データ外販戦略ロードマップを策定し、戦略の実現性を提示

概要

自動車業界において、新車販売戦略や残価設定ローンの精度向上には、中古車市場の動向把握が不可欠です。しかし、中古車価格は多様な要因が絡み合い、その構造的な解明は極めて困難でした。そこで本プロジェクトでは、全メーカーを網羅的に俯瞰するマクロレベルと、メーカー個別を深掘りするミクロレベルの二層を投影した市場データ分析モデルを、日本・北米を対象に構築しました。

課題

自動車業界ならではのこんな課題を抱えていらっしゃいました。

価格変動要因の構造的理解の難解さ

中古車価格は多様な要因が絡み合うため、その構造的理解は極めて困難でした。

様々な要因の中古車市場の需給バランスへの影響力の理解の不足

新車販売台数や価格推移は中古車市場の需給バランスに影響を与えるとされていますが、それらの与える影響の大きさは定量的に把握できていませんでした。

解決策

以下のように段階的なアプローチを採用してデータ分析とコンサルティングを実施しました。

仮説立案と構造定義

中古車流通構造をマクロ的に可視化し、新車販売台数・価格推移と中古車市場規模および需給バランスの関係性を整理しました。

多角的なデータ分析

全メーカーを網羅したマクロレベルの市場分析を行ったうえで、特定メーカーに焦点を当てたドリルダウン（深掘り）分析を実施しました。

高度な統計モデルの適用

共分散構造解析（SEM）を活用し、複数の要因が中古車価格に与える影響を因果モデルとして構築することで、市場構造の理解の深化を目指しました。

成果

中古車市場の構造的理解

本プロジェクトにより、中古車市場の構造的理解が進み、残価設定ローンの予測精度向上につながりました。さらに新車販売戦略や価格設定の最適化や中古車流通在庫の適正管理に貢献しました。

概要

競合車比較を中心に性能目標を設定した従来の車両開発では、しばしばユーザー・開発にとって過剰な性能の開発に繋がっていることがありました。そこで本プロジェクトではコネクトデータを活用し、ユーザーの使用状況や求めているものの「実際」を定量化しました。それに基づいた開発により、過剰性能によるコストを抑制しつつ、不足している性能を確実にリカバリーした市場適合性の高いモデルの性能目標の策定を目指しました。

課題

ユーザー実態と開発目標の乖離

開発において、特定の走行シーンにおいてユーザーがストレスを感じる設定が存在している可能性があることを仮定しています。しかしながら、ユーザーがどの程度の頻度でどのような性能を必要としているのか十分に把握できていないまま開発目標が設定されるために、実態以上に高い目標設定となり、不必要なコストや重量増を招いていました。

解決策

本プロジェクトはお客様と弊社で分業し、適切な目標設定に必要な情報を集めました。

お客様：課題理解と解釈

• 分析したい走行シーン（ユースケース）の定義
• 分析結果に基づく性能目標値の最終決定

グラフ：データ分析

• コネクトデータからのユーザー行動の抽出
• サンプリング周期の同期処理
• 特定道路環境でのフィルタリング・分析
• 複数テーマを並行して継続的に分析

成果

実データに基づく意思決定を取り入れることで、より合理的な性能目標の設定が可能となりました。

商品競争力の最大化

ユーザーの「実使い勝手」を反映した車両開発により、使用品の魅力と競争力の向上につながりました。

収益性の改善

過剰な性能の開発を目指していたことによるコストを削減できるようになりました。

開発プロセスの高度化

過剰性能によるコストを抑制しつつ、不足している性能を確実にリカバリーした市場適合性の高いモデルの性能が目標として設定できるようになりました。