こんにちは。コンサルティング部の石山 資（たすく）です。
KPIコンサルタントとして、企業様のWebサイト改善はもとより、
BIツールを用いたダッシュボード作成や運用へ乗せるためのデザイン設計に取り組んでいます。
業界問わずさまざまな企業様の支援をする中、運用にのらないケースを数多く見てきましたが、
失敗している企業には共通点があると考えています。
原因の1つとして、データの前処理がなされておらずうまくグラフ化できなかったり、
そもそもビジネスモデルに適したBIツールを選定できていないという技術的な点があげられます。
ただ、より深刻な要因は
- 利用シーンの軽視：担当者が普段確認しているデータがない
- レイアウト：重要度にそって、関連するデータを1つの固まりで配置していない
- デザイン：グラフが見ずらい、色が多くごちゃごちゃしている
など、担当者が活用しずらいダッシュボードの作り方にあると感じています。
これは業種業界問わない根本的な原因で、克服すれば導入成功をより確実なものにできます。
本記事ではダッシュボードを作成してきた経験から、
技術面だけでなく作成時の課題により焦点をあて業種業界問わず導入に成功するための条件を解説します。
１．BIツールとは？
BIとはビジネス・インテリジェンスの略語で、意味を持たないデータから経営上の意思決定に役立つ知財へ収集・加工されたデータを意味します。
このようなデータを自由自在に組み合わせ、さまざまな切り口で分析ができるものがBIツールです。
導入は比較的容易で、ツールによってはアカウント発行され次第使える点が魅力ですが、
導入しただけで実運用にのっていないという失敗例がしばしば見受けられます。
２．なぜBIツール導入は失敗が後をたたないのか？
技術的な問題
よくある要因の1つが技術的側面です。
一般的に、分析したいデータ自体は集まっているでしょう。
ただし、分析を前提にデータがきちんと収集・整理されておらず、「導入したから即可視化」とスムーズにいくケースはまれではないでしょうか。
この場合、グラフを作成しダッシュボードとしてまとめるためSQLやPythonといったプログラミング言語を用いてデータを使える形へ加工する必要があり、エンジニアの手を借りなければグラフ化すら難しくなります。
また、その他にも
- 作ってみたもののダッシュボードの読み込み速度が遅い
- 広告・アクセス解析と異なるデータソースの連携がうまくいかない
- 技術面でのサポートがあまりない
など、選定したツールが自社に合っていない点も運用にのらない原因でしょう。
ただし冒頭で説明したように、より深刻な課題はダッシュボードが実際に活用する
担当者にとって使いづらいという運用を見すえた設計がなされていない点にあります。
この点を2つに分け、より具体的に深ぼっていきましょう。
何のために活用するか目的が曖昧
そもそも何のため導入し、何をどんな頻度で確認・分析するという目的は明確になっていますか？
導入ハードルの低さと、導入さえしてしまえば運用に乗るだろうという理想が先走り、
導入目的・具体的な活用方法が曖昧になっている点に根本的な失敗要因があります。
導入に際し、「何のために、誰が、どのように使うか」という目的の設定が非常に重要です。
ここから枝分かれするように、どのデータと接続し、どういったグラフにするか詳細が見えてきます。
多種多様なデータを統合しさまざまな切り口から分析ができる分、目的意識がないとグラフやダッシュボードがただ量産され「最初は見ていたけどいつの間にか誰も見ていない」「有意義な示唆が得られない」という事態になりかねません。
現場で使っているデータが適切な表現で可視化されていない
ダッシュボードは利用シーンを意識し、必要十分なデータだけを盛り込む必要があります。
あれこれとデータを入れたものの、実際に現場で普段確認しているデータが載っていなければ
日々確認する意味がないため、だんだんと使われなくなっていくでしょう。
また、
- 使っている色が多すぎる
- データに適したグラフ化ができていない
- グラフから何を読み取ればいいかわからない
といったデザイン面の無配慮も使われなくなる要因です。
例をあげてみましょう。
Google Analyticsのデータをもとに、当ブログの2020年1月～3月の数値を可視化したダッシュボードです。
アクセス解析における一般的な数値はある程度盛り込まれているものの、ただ数値が羅列されているだけで、
ここから何を解釈し、どんなアクションを立てればよいか考察しにくいでしょう。
本来、ダッシュボードを作るにあたっては前述した目的の設定にくわえ、
実際の使用者とロールプレイングなどのすり合わせを重ねて完成形を目指すものです。
現場を知悉していないIT部門や情報システム部門主導で作成した結果、
日々のKPI管理に活用できないダッシュボードとなり、誰も見なくなくなってはいませんか？
また、ビジネスサイド完結で作成できないという技術的な要因とも絡み、
遅々として構築が進まない結果誰も触れなくなった、という憂き目にあう可能性があります。
このように、導入に失敗する要因は技術的な制約だけでなく、
目的の曖昧さ、実際の利用シーンが考慮されていない点にあると考えます。
３．運用に成功するBIの条件
運用に成功するための条件は3つです。
１．目的の明確化
もっとも重要な点です。
最低限、下記のような粒度で洗い出す必要があります。
このように目的を明確化してはじめて、どのグラフを作成しどのようなダッシュボード仕上げていくかの輪郭が浮かび上がります。
２．ビジネスサイド完結
多くのBIツールは多くのデータソースへ接続可能で、簡単にデータをインポートできると思います。
ただし、データ接続・インポートの容易さだけでなく、後工程である元データの加工・処理がどの程度必要かも考慮にいれましょう。
データとのつなぎこみを終え、グラフ化する段になって元データを大きく加工する点が判明しては元も子もありません。
また、KPI管理といった日々の確認内容が頻繁に変わったり、はじめてダッシュボードを導入するケースでは、運用にのるまで幾度とないすり合わせ・修正が必要となり、極力ビジネスサイド完結でグラフ化・ダッシュボード作成できる必要があります。
単にデータソースの豊富さやデータ入れ込みの容易さだけでなく、ビジネスサイド完結で作成まで可能か確認しましょう。
３．活用シーンの意識・簡潔なデザイン
3つ目の条件として、実際の利用シーンを想定したデータのみを盛り込み、普段見られている切り口から
グラフを作成することでダッシュボード全体を簡潔にデザインするとよいでしょう。
第2章でとりあげたダッシュボードの改善版を例にとります。
（こちらから実際のダッシュボードを確認できます。ぜひご覧ください）
まず、ダッシュボードの利用者を「ブログ担当者」と想定します。
BtoBブログにおける重要な指標としてユーザーの訪問者数であるため、
注目がもっとも集まる最上部左上にユーザーを配置し、関連指標を右に並べています。
もともとあったページ/セッションや平均セッション時間はこの担当者の場合確認しないと仮定し、余分な指標として割愛。
グラフもユーザー数だけに絞り簡素化を図っています。
また、デバイスの割合や流入チャネルの比率は急激に変化する指標ではない、
つまり頻繁に見る指標でないため最下部に移動しました。
細部も修正し、例えば見出し文はグラフの特徴から「グラフから何を読み取るか」という質問形式に変更しています。
こうすることで、見る人ごとに何を確認すればいいかという目線がブレなくなります。
４．まとめ
BIツールをもちいたダッシュボードの導入失敗の要因として、もちろん技術的な要因も大きいでしょう。
ただ、見過ごされがちな目的意識の欠如・実際の利用者が想定されていない点もハードルとなっています。
これは業種業界を問わない本質的な要因です。
- 目的の明確化
- ビジネスサイド完結
- 活用シーンの意識・簡潔なデザイン
この3点を考慮に入れることで、導入に成功する確率は飛躍的に上昇します。
BIツールを導入したものの運用に乗っていないとお悩みの方は、これらの観点を取り入れていただけると幸いです。
弊社は上記3点を解決できる第三世代BIツールSisenseを提供しています。
元データさえあれば、ElastiCubeと呼ばれる独自のデータ加工技術により、
IT部門に頼ることなくビジネスサイド完結でデータの整形が可能です。
また、導入にあたり隠れたボトルネックになっている制度面でも支援。
「誰が・どの用途で・どれくらいの頻度で・いつ使うか」まとまるまで数ヶ月かけるなど
何を可視化したいか、目的の明確化およびダッシュボードの完成を徹底的にサポートします。
このように目的から作成～運用にあたってやることを落とし込むので、
完成まで無駄な作業工数を大幅に削減することができます。
少しでも関心がある方はこちらからお気軽にご相談ください。
