流通業におけるBI（Business Intelligence）導入に向けて

シニアマネジングコンサルタント 西田 武志

あるIT個別製品市場分析によると、Business Intelligence（以下BI）は経営者が最も期待する領域でありながら、一方では最も費用対効果が不明瞭であるという調査結果が出ています。これは基幹系システムのトランザクションデータが蓄積・集約され、“好きにデータを見ることができる環境”が整備されるはずのこのシステムが、実は企業を支える武器になっていないという現実を物語っているのではないでしょうか。

企業の情報システム部門においては、BIの導入を決めた現場・経営に対して、どのような手順でアプローチされているでしょうか。ともすればDWH(*1)エンジン、OLAP(*2)ツールなどの手段の紹介（＝検索のスピードや自由度の訴求）を中心に行い、実は経営・現場の真の狙いである情報活用ノウハウを提言できていなかったのではないかと感じています。実際に導入済みのお客様内でも、“実は使われていない、使い物にならない”という現実に直面してしまうケースが多くあると聞きます。真の狙いである、経営上・業務実行上の意思決定高度化ということは何か、この議論をせずして構築されるBIの末路は火を見るよりも明らかです。

富士通総研では、これまでのコンサルティングプロジェクトを通じ、BIの構築において流通業の業種別・業務別の重要な意思決定局面の整理とその分析パターンをノウハウとして蓄積しています。

例えば、顧客情報の場合、RFM分析(*3)など分析技術を語るだけではなく、

• 離反しそうなお客様を抽出し、アプローチを行い、再来店に繋げる
• 離反してしまったお客様を抽出し、アプローチを行い、再購入に繋げる
• ブランドスイッチを起こしたお客様の共通要素を抜き出し、未然に低付加価値ブランドへのスイッチを防止する

など具体的な分析シナリオを用意しています。加えて、その意思決定に基づくアクションプラン、結果分析の方法提供までをシナリオ化し、コンサルティングに当たっては以下のラインナップを揃えています。顧客情報分析だけでなく、

• 衣料品を中心にしたマーチャンダイジングKPI(*4)
• 消費財卸の経営KPI
• 商社における経営KPI

なども体系化しており、これらの領域における意思決定支援システム、すなわちBI構築の提案・企画工程に有効活用できると考えています。

企画工程プロジェクトの進め方としては

1. 対象領域の絞り込み（中長期視点で優先度付け）
2. 領域毎の分析軸設計、分析要素の定義
3. 意思決定シナリオ、アクションプランの策定
4. 策定したシナリオに沿ったアウトプットイメージの作成
5. アウトプットに必要な要素（≒基幹側業務システム改修要件整理）定義

という、5つのステップを基本に考えています。基本的に実施期間は3～4ヶ月が標準です。

ポイントとしては、上記(2)を定義することによって、“何でも見ることが出来るが、見るべきものが定義されていないため、大した使い方が出来ていない”という状態を回避します。また(4)を定義することによって、実際の意思決定者（経営層やユーザー）と直接確認を取れ、誤解の少ない要件定義を実現するとともに、導入の気運を高めていきます。これらの検討・導入プロセスについては、コンサルティングフェーズだけでなく導入時点で訴求できれば、現場の満足度は格段に上がると考えています。是非、富士通総研の取り組みを有効に活用いただけたらと思います。

注釈

*1 DWH ： Data Warehouse

*2 OLAP ： Online Ananalytical Processing

*3 RFM分析 ： 顧客分析手法の1つ。Recency（最新購買日）、 Frequency（累計購買回数）、 Monetary（累計購買金額）の3観点から指標化。

*4 KPI ： Key Performance Indicator

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