株式会社データビークル
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東京都港区にある株式会社データビークルっていう会社。
聞いたことない会社名ですけど…
株式会社データビークルの西内と申します。
なんとも知的なイメージの西内啓さん。
今までになかった仕事は?
スタティスティシャンです。
スタティスティシャン?
スタティスティシャン
世の中には色んなデータが溜まってきていて、そのデータを使って、どうしたら儲かることができるのかをお手伝いしている仕事です。
スタティスティシャンは日本語に訳すと統計家。
近年、インターネットやスマートフォンの普及で一般の人々の買い物行動などのビッグデータが集められるようになりました。
しかし、ズラーっと並んだ数字を眺めても何のことやらさっぱりです。
そこでスタティスティシャンの出番です。
膨大なデータの中から、「どういった商品が売れるのか?」とか「どういった販売員の売り上げがいいのか?」などビジネスに使える情報を見つけ出すのです。
POSデータといって全国のスーパーやドラッグストアでレジを打つとき必ずデータになる。それを集めている会社がいて、そちらのデータを使うとヒットしている商品とそうじゃない商品の違いが分かる。
POSデータとはスーパーなどのレジでお会計すると記録される「どの商品が」「いつ」「どこで」「何個」売れたかを示すデータ。
このビッグデータから西内啓さんは「ヒットする商品」と「ヒットしない商品」の違いを分析できるというのですが…。
カップラーメンでも分かる?
やってみましょう。
カップラーメン
カップラーメン258種類。
全国のスーパーやドラッグストアの過去一ヶ月分の売上データからズバッと分析してもらうことに。
カップ麺だとこの栄養成分で売上が変わりますよねっていうのが…
栄養成分で変わります?
これが入っていると売れ行きに倍くらいの差がついています。何だと思いますか?
正解は?
りんご。カレー味にも結構使っているのと、ちょっと辛めの唐辛子を効かせてるモノも隠し味で入っている。
西内啓さんの分析結果によりヒットしているカップラーメンには原材料にりんごが入っていることが判明。
逆に売り上げが低いものは?
それもある。チキンが入っていると実は売り上げが低い。3割減くらいは…
どうして分かるのか?
カップラーメン258種類のビッグデータには、売上を始め、それぞれの原材料、リピーターの割合、容器の材質、発売からの経過年数、さらに原材料の原産国表示まで実に40項目もあるんだとか。
その分析方法は、例えば縦軸を売上、横軸を麺の硬さの項目にしたグラフの場合、右肩上がりのグラフになっていれば麺が硬いほど売上が上がるという関連性が見えます。
しかしグラフを3次元に表示すると新しい発見があります。
例えば奥行を塩分の濃度とした場合、奥のほうが高い位置になるので麺の硬さより塩分の濃さが売れ行きにより影響があることが分かります。
西内啓さんは売上、麺の硬さ、塩分濃度、容器の材質、リピーター率など様々な要素から分析していきます。
株式会社帝国データバンク
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西内啓さんの仕事現場に同行します。
向かった先は140万社の企業データを持つ株式会社帝国データバンク。
この日、以前渡されていたデータの分析結果をプレゼンするとのことです。
そのテーマは「自動車産業の中小企業はどうしたら儲かるのか?」
2万社の従業員数、自己資本比率、さらには代表者出身地まで、なんと100以上の項目から利益につながる要因がどれなのか徹底分析。
その結果は?
売り上げ規模が1兆円になる会社と取引していると、かなり低い営業利益の傾向がある。大企業だと交渉力があるので利益を取ろうとすると難しい。
西内啓さんの結論、自動車産業の中小企業は大企業よりもちょっと小さめの会社と取引した方が儲かる。
それにしても株式会社帝国データバンクはビッグデータを持っているのになんで分析を依頼するのか?
ビッグデータというのは分からない…。100何万社という会社の中から傾向を見ようとすると、とてもじゃないけど答えが出せない。
データのプロの株式会社帝国データバンクさえもビッグデータを自分たちで有効に使うのは至難の業。
だからどんなことも分析できちゃうスタティスティシャンの仕事のオファーが殺到するワケです。
何でも依頼は去年の2倍以上に増えたそうです。
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