報告書は何が起こったかを示す。インサイトは、なぜそれが起こったのか、次に何をすべきかを明らかにします。データを意思決定マシンに変える
データ・レポートは情報で溢れているが、情報だけでは十分ではない。何が起こったかを教えてくれることはあっても、それがなぜ起こったのか、次にどのような行動を取るべきかを説明してくれることはほとんどない。
問題は、多くのITエグゼクティブがダッシュボードやKPIを戦略的洞察と混同していることだ。
企業価値の解明に焦点を当て、虚栄的な測定基準の落とし穴を回避するビジネス主導のデータ戦略を構築するには、新しいアプローチが必要です。ここでは、単なるレポーティングから真のインサイト創出へと移行する方法を紹介する。今こそ、"指標は何か？"から "動きは何か？"に会話をシフトする時だ。
適切な手を見つけることに関しては、NRIの出番です。当社のデータインサイトは、組織が単一のAI駆動環境から、迅速、正確かつ実用的なビジネスインサイトを得るのに役立ちます。業務の効率性を引き出し、顧客満足度を向上させ、すべてを推進する戦略を実行できるようになります。
洞察の幻想：なぜレポートだけでは不十分なのか
データ・レポートは何が起こったかを示すだけだが、データから得られる洞察は、それを適切に活用すれば、なぜそれが起こったのか、さらに重要なことに、次に何をすべきかを示すことができる。従来のビジネスインテリジェンス（BI）レポートは、過去に焦点を当て、戦略的目標から切り離されていることが多い。
コールセンター会社は、コールセンターの効率を追跡しても、解約のシステム的原因を見逃すかもしれない。例えば、初回コール解決率（FCR）や平均対応時間（AHT）といった指標は、コールセンターのプロセスに焦点を当て、問題の根本的な原因を見落としている可能性がある。電話はタイムリーで効果的な方法で対処されるかもしれないが、顧客の真の不満は、常に修正が必要な粗悪な設計の製品にあるかもしれない。
もし企業が単に電話に対応するだけであれば、許容できないほど高い顧客損失の原因となるシステム的な問題を特定し、対処する機会を逃してしまう。特定のシステム・エラー・メッセージが顧客に問題を引き起こしているのであれば、企業は、不機嫌な顧客に対処する方法について代理店を訓練するのではなく、問題を修正すべきである。
顧客からのフィードバックデータを分析することで、企業は問題のパターンや繰り返し発生する問題を特定し、最大の解約を引き起こす要因に優先順位をつけることができる。
ギャップを理解する：レポーティングと意思決定インテリジェンス
レポートはデータのプレゼンテーションであり、真の洞察は結果の行動指向の解釈から生まれる。データの不整合がビジネスに与える影響には、以下のようなものがある：
- 消極的な意思決定が引き起こす絶え間ない非常事態
- 常に火消しに追われ、戦略的思考の時間を失う。
- 劣悪な顧客体験
- 高いエラー率と一貫性のないサービス
- 高い離職率
- 機会損失に伴う経済的損失
データ戦略が唯一の前進である理由
明確に定義されたデータ戦略には、明確なビジョン、効果的なガバナンス、明確に定義された優先順位、変更可能化プロセスが含まれる。
データを活用して意思決定を強化し、ビジネスプロセスを最適化し、企業目標を達成するための詳細な計画が含まれる。IBMによると「成功するデータ戦略は、ビジネスが市場機会を特定し、製品やサービスを改善し、顧客満足度を高め、競争上の優位性を獲得するのに役立ちます。. . .[成功するデータ戦略は、ビジネスが市場機会を特定し、製品やサービスを改善し、顧客満足度を高め、競争上の優位性を獲得するのに役立ちます。
NRIは、単純な戦術的チェックリストに頼るのではなく、戦略的ロードマップを作成することの重要性を信じています。NRIは、データとお客様のビジネス目標を一致させるよう努めます。私たちは専門的な戦略とプランニングを提供し、表面的な修正に終始することはありません。
私たちは、テクノロジーと目的を慎重に整合させながら、クライアントの成長と変革を支援します。単に最新のテクノロジーを導入するだけでなく、最も重要なこと、すなわちインパクトのある長期的なビジネス目標の達成に焦点を当てます。
例えば、私たちは病院やその他の大手医療機関と協力してリアルタイム分析を活用し、患者のケアとエンゲージメントを高めると同時に、業務効率を向上させている。
データ戦略の策定
より良い意思決定のためのデータ戦略を立てるには、3つのレンズのフレームワークから始めるのが効果的である：
- レンズ1：ビジネスの成果が第一- 何を変え、達成し、改善しようとしているのかを決める
- レンズ2：クロスファンクショナル・コンテキスト- 人、プロセス、テクノロジー、データ間の相互依存関係を見る。
- レンズ3：インフラとしてのデータ- 基本的なストレージから高度なアナリティクスまで、すべてをサポートするデータ主導型アプローチのバックボーンを提供する基盤が重要です。
データを活用し、導入するための準備態勢を評価するためには、最初に5つの質問を自問自答することが有効である：
- ダッシュボードを構築する前に、どのような洞察が必要かをご存知だろうか。
- あなたの指標はビジネスのKPIに直接結びついていますか？
- あなたのチームは、システム間のデータ品質を信頼できますか？
- 貴社の分析プロセスはプロアクティブですか、それともリアクティブですか？
- データ活用のための部門横断的なロードマップを持っていますか？
データの効果的な使い方を決めると同時に、時間とお金を無駄にしたり、努力を薄めたり頓挫させたりしないよう、避けるべき落とし穴も見極めなければならない。例えば、明確な目的がないためにツールを過剰にエンジニアリングするという罠に陥らないようにすることだ。昨今、人工知能や機械学習を取り入れたテクノロジーは非常に魅力的だが、しっかりとしたデータ基盤を持たずにそれらを追求するのは大きな間違いだ。また、KPIを取り巻くインセンティブにズレが生じないようにし、IT、ビジネス、アナリティクスの各チームが非生産的なサイロで活動しないようにしましょう。
ケース・イン・ポイントうまくいくと何が起こるか
NRI戦略サービスグループのシニア・ビジネス・アーキテクト、ローラ・マッコイは、AIを活用してよりスマートなビジネス・ソリューションを提供するためのブログ記事で、綿密に計画されたデータ戦略を持つことの具体的なメリットを指摘している。
保険金請求管理に関しては、非効率の検出を自動化することで、プロセスの最適化にテクノロジーを活用することができる。例えば、500ドルを超えるクレームは管理者がレビューしなければならないという要件がシステムにある場合、例えば75％のクレームがこの基準を満たすとボトルネックになる可能性がある。
「AIはこの非効率性を特定し、不正データを分析することで、より良い洞察を提供することができます」とマッコイ氏は説明する。「例えば、不正請求の90%が1,000ドル以上の請求であるにもかかわらず、その範囲に入るのが全体の5%に過ぎない場合、現行のルールは不必要にほとんどの請求を遅らせていることになります。
AIを効果的に活用することで、企業はリスク管理を強化し、クレーム処理を大幅に迅速化することができる。
データ投資の見直し
IT部門の幹部や専門家として、単なる情報に投資するのと真のインテリジェンスに投資するのとでは、どちらに意味があるのかを問う必要がある。ダッシュボードとインサイト・ベロシティのどちらが重要だと考えるべきか？
NRIは、お客様のビジネス戦略を実現するために必要な資金を投入することは、常に賢明な行動です。NRIでは、お客様の時間とコストを節約し、生産性を向上させ、ビジネスのあるべき姿を実現するための戦略とロードマップをご提案いたします。
