データドリブンだと「分析に基づいた施策で効果最大化」

データドリブン推進支援

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購買分析やECサイトのアクセス解析を実施し、 現場の経験則や感覚だけでは捉えきれない真の課題やニーズ
を可視化

課題

根本的な原因は経験に即した

  • ー顧客・トレンド分析
  • ー施策創出
  • ー意思決定

導入後の効果

アパレル企業様にて

ECアプリにおける流通量308%向上を達成

棒グラフが右肩上がりに伸び、流通量が308%向上したことを示す図

選ばれる理由

分析より先に「現場で使われること」を
前提に設計

現場の経験や感覚だけでは、真の課題や成長機会を
見落とすリスクがあります。
当社は、多様な業務・運用データを横断的に活用し、
事実に基づく課題の可視化と意思決定を支援。
データを「貯める」だけでなく、
改善アクションにつながる形で活用できる状態を実現します。

ご支援プロセス・体制

  1. 01

    課題設定
    (貴社にて設定)

    概要

    ※必要に応じて、課題設定に必要なデータ抽出などの
    サポートを組込み可能

  2. 02

    要件定義(4日)

    概要

    • 課題ヒアリング
    • 分析観点精査
    • 仮説設定
  3. 03

    データ分析(4日)

    概要

    • 過去データ分析
    • 予測値算出
    • 提出資料作成
  4. 04

    効果測定(4日)

    概要

    • 事後データ分析
    • 提出資料作成
  5. 05

    定期測定(週1回x4)

    概要

    • データ抽出
    • 提出資料作成※継続したデータ分析
      サポート等の後続対応可能

体制

  • BizDevOpsコンサルタント: 1人月

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お役立ちコラム

  • ノートパソコンのキーボードに「DIGITAL MARKETING」と関連項目の図が重なった記事サムネイル
    • #BizDevOps
    • #デジタルマーケティング
    • #デジマ基盤

    最短で勝ちパターンに辿り着く!
    最大の効果を得るための
    デジタルマーケティング基盤開発の秘訣とは?

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  • 「ビジネス視点を持った開発により生まれる効果」と書かれた、スーツ姿の男性3人の記事サムネイル
    • #BizDevOps
    • #ECサイト
    • #効率化

    コスト削減と事業成長を同時に実現。
    「BizDevOps」が切り拓く、
    ECサイト運営の新時代

    記事を読む

よくある質問

  • Q

    データ分析のノウハウがなくても大丈夫ですか?

    A

    問題ありません。専門知識がなくても扱える形で、意思決定につながるデータ活用を支援します。

  • Q

    BIツールの導入だけをお願いできますか?

    A

    可能ですが、当社では「使われないBI」にならない設計を重視しています。
    活用シーンまで含めた支援をおすすめしています。

  • Q

    現場の感覚は否定されませんか?

    A

    否定しません。経験や感覚をデータで裏付け・補強することを目的としています。

その他ご提供サービス

  • 業務構想・要求整理支援

    課題
    上流起因の設計・開発
    フェーズのトラブル頻発
    導入後の効果
    手戻り工数約20~30%削減
    詳細はこちら
  • DevOps導入伴走支援

    課題
    リソース遅延/コスト増加
    システム障害多発
    導入後の効果
    リリースコスト60%削減
    87%障害件数削減
    詳細はこちら
  • 属人化リスク解消支援

    課題
    外部ベンダー依存
    改修が遅延・高コスト化
    導入後の効果
    内製チーム確立
    月間リリース数6倍増
    詳細はこちら
  • 健全性モニタリング導入支援

    課題
    障害検知遅延
    原因特定の難航
    導入後の効果
    障害検知時間短縮
    原因特定時間30%減
    詳細はこちら
  • 運用プロセス標準化支援

    課題
    運用の属人化
    障害復旧の難航
    導入後の効果
    平均障害復旧時間80%減
    運用コスト削減
    詳細はこちら
  • 既存システム巻き取り支援

    課題
    社内リソース不足/既存ベンダーのコスト・品質
    導入後の効果
    保守コスト 20%~30%減
    障害数87%減
    詳細はこちら

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