【今日から始める！】データ活用の第一歩！ 売上アップに繋がる実践ノウハウ公開！
※お申し込みの前に必ず個人情報の取り扱いをお読みください
概要
「データ活用を始めたいが、何から手をつければ良いかわからない」
「高価な分析ツールを導入したが、現場で活用されず売上につながらない」――。
本セミナーは、このような課題を抱える企業様を対象に、データ活用を成功に導き、
着実に売上アップを実現するための「第一歩」を具体的に解説する実践的な内容です。
多くの企業がデータ活用に挫折する理由を解き明かし、成功企業との決定的な違いを明らかにします。
さらに、データ活用における「現場の巻き込み方」「ツールの選び方」「売上への繋げ方」という3つの重要な視点を、
豊富なケーススタディと共に解説します。
セミナー後半では、大手飲食チェーン様の売上8%向上事例や、
モバイルゲーム会社様の売上安定化を実現したRFM分析事例、生成AIを活用した業務効率化事例など、具体的な成功事例をご紹介。
明日からすぐにExcelで実践できる分析の基本から、スモールスタートで始める体制づくりのコツまで、
貴社のデータ活用を成功へと導くためのフレームワークを具体的にお伝えします。
データ活用の最初の一歩でつまずかないための、実践的なノウハウが満載のセミナーとなっております。
コンテンツ
1. オープニング：会社/講師の紹介・セミナーのゴールの共有（5分）
・会社・登壇講師の紹介（ライトアップ）
・セミナーの目的・流れの紹介
2. なぜデータ活用が重要なのか？よくある失敗は？（10分）
・データ活用の重要性
・成功企業と失敗企業の決定的な違い
・なぜ多くの企業がデータ活用に挫折するのか？
3. ケーススタディ：データ活用の「3つの視点」（15分）
・視点①：どうすれば現場社員が「味方」になってくれるのか？
・視点②：なぜ「高価な分析ツール」は使われないのか？
・視点③：どうすれば、データは「売上」に変わるのか？
4. 事例/実績の紹介
・事例①【大手飲食チェーン様】：スモールスタートで実現したデータ分析体制の構築と売上向上
・事例②【モバイルゲーム会社様】：RFM分析で実現したロイヤル顧客の可視化と売上安定化
・事例③【ネット印刷会社様】：生成AIによるデータ分析業務の効率化
5. 明日から実践できる！成果を生むデータ活用フレームワーク（20分）
・データを「売上」につながる状態にするために必要な3ステップ
・エクセルで実践！データから「気づき」を得るための分析の基本
・小さな成功から始める、現場の巻き込み方と体制づくり
6. まとめ・アンケート/個別相談のご案内（5分）
・まとめ
・アンケート/個別相談会（ワークショップへの参加）の案内
サービスメリット
■課題
・エクセルで「集計」はできるが、売上が上がらない
・データが分断され、有効な打ち手が見えない
・専門家不在で、最初の一歩が踏み出せない
■サービスメリット
・「集計」だけで終わらせない、「売上向上の施策」へつなげる
・「実店舗とオンライン」「既存事業と新規事業」など、分断されたデータを繋ぐ
・経験豊富な少数精鋭のプロフェッショナルが、お客様の状況に合わせたきめ細やかにサポート
実績・実例
■事例①【大手飲食チェーン様】：スモールスタートで実現したデータ分析体制の構築と売上向上
・課題/悩み
ネット注文の売上を向上させなければならないがデータ分析体制が未整備
ネット注文とリアル店舗でデータ連携できておらず現場でのデータ活用が進んでいない
スモール＆クイックなデータ分析体制を整え、売上を年8%向上させる
・支援内容
現場へヒアリングしてKPIツリーを構築
スモール＆クイックな分析体制の構築
まずはスプレッドシートで分析開始
分析業務の高度化のためにBIツールにより、ダッシュボードを構築
・Before➡︎After
ダッシュボード構築などにより、データ分析体制が徐々に高度化されていった。これによりネット注文の売上は年8%向上を大幅に超える結果になった
■事例②【モバイルゲーム会社様】：RFM分析で実現したロイヤル顧客の可視化と売上安定化
・課題/悩み
本来は一緒に考えるべき事業のデータが分断されており統合的な施策を打てない
事業を横断して全体の顧客状況を把握しやすくし、効果的な施策を打てる環境にしたい
・支援内容
顧客データを統合
RFM分析により売上85%を構成するユーザーの特徴を把握
ロイヤリティユーザーの再定義することで、事業全体を把握できるようになった
ロイヤリティの傾向を把握して、その傾向に合わせた施策を提言
・Before➡︎After
動向を即座に確かめることができるようになり、その傾向に合わせた施策を打てるようになった。これよりロイヤリティユーザーの離脱が下がり事業全体の売上安定化大きく繋がった
■事例③【ネット印刷会社様】：生成AIによるデータ分析業務の効率化
・課題/悩み
データ抽出に時間がかかっており最も重要なデータ分析の時間に時間を割くことができない
・支援内容
生成AIによるSQL生成によるデータ抽出業務の効率化
・Before➡︎After
生成AIによるSQL生成によりデータ抽出時間を効率化。
講師情報
持田貴洋
株式会社キューバリュー データアナリスト
新卒で公官庁に入庁。税務データの分析や企画を担当。またAIの企画も主導した。
その後、ベンチャー企業にデータアナリストとして転職。
通信会社のポイントカードの購買データの分析を担当。
またマネージャーとしてはデータアナリストの採用と教育も主導した。
ベンチャー企業を2年半勤めたあとに生成AIを用いた人材サービスの立ち上げを行うが挫折。
現在はキューバリューにデータアナリストとして勤務中。
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