What's ISAAC私たちアイザック・マーケティングは、クライアント企業で蓄積されているデータから、統計学やデータマイニングの手法を用い、その企業の置かれている状況を科学的に解明します。
企業独自で解決できない広範囲に渡る多岐の課題を、弊社の持つ【分析・企画力】により解決に導きます。弊社は、企業が情報武装を行う「ビジネス インテリジェンス（BI）化」をサポートする専門家集団です。
BI（ビジネス 自社の情報はもちろん、
自社を取り巻くあらゆる情報をもとに企業の情報武装をお手伝いする。
私たちはビジネス インテリジェンス コンダクターです。
BIと聞いて、何を想像しますか？
昨今「BIツール」を導入した、あるいは検討していると言った企業を多く見受けます。
そして、「BIツール導入→経営指標の見える化」が、「BIの実現である」と考えている企業が多いように思われますが、はたして「BIの実現」とはその様な事なのでしょうか？
BIという言葉は、米ガートナー社のハワード・ドレスナー氏によって使われたのが最初だといわれており、彼の主張するBIとは、「企業内外の事実に基づくデータを組織的かつ系統的に蓄積・分類・検索・分析・加工して、ビジネス上の各種の意思決定に有用な知識や洞察を生み出すこと」と言っています。
また、ドレスナー氏も「BIは特定のソフトウエアを導入すればできるものではない。まして、全員が同じツールを使わなければならないなんて、おかしい」と語っています。これは、「BIの実現」という本来の目的が、【ソフトウエアやツールの導入という手段にすり替わってはいけない】と言う事を示唆しています。
ドレスナー氏の指摘でも分かるように、「BI」は手段ではなく、【概念】です。その為、『会社によりBIの実現の形は異なる』べきであり、決してツールを導入したから実現できるものでは無いのです。
会社を経営するための「経営管理の仕組みや思想」が盛り込まれてこそ、「真のBI実現」であると私たちは考えます。 では、なぜ「BIツールの導入≒BIの実現」と考える企業が多いのでしょうか？何事もそうですが、「何かしら形になってこそ評価できるモノ」であり、BIを形にする手段として「BIツール」が選ばれているのは事実です。
しかし、導入はしたものの「うまく使えない」、「思ったものと違う」といった声を聞くのも事実です。
これは「概念」を単に「手段」に置き換えてしまった、典型的な失敗例ではないでしょうか？
私たちが考える ビジネス インテリジェンス とは、
情報の"可視化"と"データインテグレート"=ビジネス インテリジェンス
それがISAACのBIです。
●表現による可視化
図１は、『ある人のクルマの選定時意識』、いわば「人の感覚値」を視覚化した例です。これは、「DEMATEL（Decision Making Trial and Evaluation Laboratory）」のロジックを使用し、評価項目のポジションおよび関連性を可視化表現した例です。
DEMATELは、ある物事に対していくつもある評価項目を、「原因系⇔結果系」および「重要性」の２軸でポジショニングする可視化手法です。「人が頭の中で考えている事」を可視化する事により、他人との考えの違いなどが明確になり、コンセンサスを得るのに有効な手段となります。この例でも分かるように、『ISAACの情報の可視化』とは、定量データを集計しグラフ化すると言ったこはもちろん、定性的な情報も含めた【表現による可視化】を目指しています。
●評価の可視化
「数値をどう評価すべきか？」という観点も、情報の可視化と定義されます。 「対前月比」「対前年同月比」「対前年累積比」「目標対比」「営業所（店舗）あたり売上」…など、数字を評価するにあたり、その評価基準となる指標はたくさん存在します。
しかし、それらはすべて均等に重要な指標でしょうか。
確かに関心を持ってみるべき指標でも、これら全てを的確に判断し評価出来るほど、私たちの能力は優れていませんし、それをできるだけの時間もありません。加え本当に比較検討すべき「見るべき指標」は、その商品特性や市場特性、またその企業の戦略、文化などにより異なるものなのです。
例えば、ある月の売上金額の実績が「高かったのか？低かったのか？」という評価を行うためには、「何と比較して、高いのか？低いのか？」というベンチマーク（比較対象）が必要となります。
簡単な例では、自社の扱う商品が「季節性が強い」のであれば、『昨年同月と比較する』といった評価指標になります。逆に季節的な変動に影響を受けにくい場合には、『前月と比較する』方が望ましいでしょう。また、毎月店舗数が増えている様な状況であれば、『１店舗当たり売上で比較する』といった事が必要となるでしょう。
この様に評価を行うためには、それぞれの企業、商品に合った『適切な指標（ベンチマーク） 』と比較すべきであり、その指標はそれほど多いもの（限定される）ではありません。すなわち、この指標（ベンチマーク）の選定そのものが数字を判断するうえでの非常に重要なファクターとなり、ISAACではこの【評価の可視化】も、情報の可視化として定義しています。
企業がＢＩに利用できるデータは、もともとＢＩ目的で蓄積されるデータではありません。
売上データの様に、別の業務目的で蓄積される『必然的に集まるデータ』であったり、調査データの様に『意図的に集まるデータ』であったりします。さらに、データの形式は、フォーマットに変動がない『定型』である場合と、フォーマットが都度変わる『非定型』の場合もあります。また、各データの中身は、「売上金額」の様な【定量データ】もあれば、「口コミ情報」の様な【定性データ】もあります。上記の様に様々なタイミングや形式で蓄積されるデータを『そのままBIツールに取り込んだ』としても、これらを有機的に利用する事は不可能です。
例えば、『ある月にテレビ出稿にかなり投下したが、どのくらいブランド認知率が向上し、ＷＥＢでどのくらい話題になっていたか？』といった広告効果を把握したい場合、「年月別広告投下実績」「月別認知率調査データ」「月別口コミ情報（件数および内容）」といった、形式の異なるデータをあるキーにより連動（この例の場合、年月）させて分析する必要があります。
それぞれの企業により、BIに求める帳票が異なる事は、前述しました。当然、「目的が異なるために蓄積させるデータの形」なども異なる事となります。つまり企業ごとの『目的』に従って各データの加工を行い、『意味のある使えるデータ』として、整形・蓄積しなければ、目指すBIには到達できません。
このＤＢ設計および加工が『データインテグレート』です。
「データは蓄積しているけど、うまく活用できていない」というお悩みは、実はこの「データインテグレート」がうまく出来ていない場合が多いのです。『適切なデータインテグレート』これも優れたBIを実現するための、重要要素です。
| 必然的に集まる | 意図的に集める | |
|---|---|---|
| 定型（固定的） | ●生産実績データ ●生産計画データ ●販売計画データ ●在庫（or 資材在庫）データ ●WEBサイトアクセスログ ●売上データ（通販、店舗 etc） ●資料請求者リスト など |
●出稿実績データ ●見込み客リスト（or 来場者リスト etc） ●営業活動情報 ●商圏情報（世帯、競合 etc） ●店舗情報（売場面積、駐車場 etc） など |
| 非定型（流動的） | ●コールセンター問合せ情報 ●WEBサイト問合せ情報 ●プロモーション計画 ●商品開発情報 など |
●ネット調査データ ●CTL調査データ ●来店者アンケートデータ ●FGI発言録 ●ネットの口コミ情報（Twitter etc） など |
| 必然的に集まる | |
|---|---|
| 定型（固定的） | ●生産実績データ ●生産計画データ ●販売計画データ ●在庫（or 資材在庫）データ ●WEBサイトアクセスログ ●売上データ（通販、店舗 etc） ●資料請求者リスト など |
| 非定型（流動的） | ●コールセンター問合せ情報 ●WEBサイト問合せ情報 ●プロモーション計画 ●商品開発情報 など |
| 意図的に集める | |
|---|---|
| 定型（固定的） | ●出稿実績データ ●見込み客リスト（or 来場者リスト etc） ●営業活動情報 ●商圏情報（世帯、競合 etc） ●店舗情報（売場面積、駐車場 etc） など |
| 非定型（流動的） | ●ネット調査データ ●CTL調査データ ●来店者アンケートデータ ●FGI発言録 ●ネットの口コミ情報（Twitter etc） など |
BIはツール導入によって確立できるモノでは無く、各企業の「オペレーションの仕組み」や「思想」が反映されてこそ、「最適なBIの確立」となる事は、前述したとおりです。
つまり、BIの実現には「非常に時間がかかる」事が、ご理解いただけた事だと思います。ただし、昨今の競争社会において、【情報武装】の遅れが与える影響は、企業にとって無視できるものではなく、多大なる損失を被る危険性があります。
その『スキマ』を埋めるのが我々の役目です！
御社にとっての「最適なBIを確立」し、円滑に運用できるまでの[情報武装・ＩＴ推進・運用]についての「つなぎ役」として活動するとともに、「真のBI確立」に御社を導く、いわば『ビジネス インテリジェンス コンダクター』が、我々アイザック・マーケティングの役割です。
業務（サービス）一覧
