はじめまして!
ダーウィンズクライアントグループヘルスケアチームの立野(たつの)です。

 

最近DZの本社が渋谷から水道橋に移動したのですが、
それに伴って家から会社までの移動時間が往復で約2.5時間掛かっております。
寝ることが大好きな私は寝る時間を奪われ、日々何時まで寝られるかを研究しておりますが、
さすがに引っ越しを検討し始めました。※ただ今の家も更新したばかり。。。

 

そんな私ですが、体を動かす事も好きでジムに行きたいと思っています。
思ってから行動に移すことが遅いので、なかなか行けておらず今年こそはと思い2年が経ちました。
今年こそは行きたいと思います。(3度目の正直です)

 

さて、今回は私から「データを正しく見るということ」をお話させて頂きたいと思います。

 

◇データを見分ける

データといっても様々なデータがあります。

コールセンターに特化してお伝えすると
・年代
・性別
・お断り理由
・お客様の属性
・累計購入回数
・最終購入日           ・・・等

数えきれないほどのデータで囲まれております。

データがあることで課題や改善策が見えてきますが、
データを見間違ってしまうと正しい結論も導き出せなくなります。

 

例えば、性別データ。
男女でも特徴がかなり違います。

ある企業様のインバウンド業務(受電)において、
男女別データをみると女性の定期コース加入(定期引き上げ率)が6割以上に対し、男性は4割以下とかなりの差がありました。
それが数か月続いたため、この企業様はこのデータから「広告を女性よりにしよう!」と一度はなりましたが、
男性のデータを細かく見ていくと、長く続けているお客様が多い(継続率が高い)のは男性でした。

更に、定期引き上げ率と継続率のデータをひも解いていくと、
女性だけに絞るよりも女性の引き上げ率と男性の継続率を掛け合わせた方が売上が増えることから、
広告は変えずに実施することになりました。

あの時女性寄りの広告を提案していたら結果的にLTVは低く、
クライアント様が喜ぶ=業務拡大のお話も頂くことはなかったかもしれません。

 

もちろん上記で紹介したデータも、出稿媒体?出稿日は?時間は?訴求は?等のデータをみて高いのか判断する必要があります。
データって奥が深い・・・。

 

もう一つ例を挙げると、
別の企業様で休眠顧客と呼ばれている最終購入日が半年以上のお客様への
アウトバウンド業務を1年以上かつ数十万件も実施させて頂いております。
最終購入日が10年以上も前のお客様へのアウトバウンドのお仕事も頂いたときもございました。

もちろん、10年以上前に購入した商品なんて私も覚えてない(覚えているのは宝物のぬいぐるみとか・・・w)
ですし、お客様もいきなりのお電話で覚えてないお客様がほとんどです。

しかし覚えていなくてもニーズがあって以前購入して頂いているため、
ある年を境目に最終購入日が古いお客様の方がご注文頂いているケースもございました。
そういう属性を見つけ最善なご提案をしていくのが私の仕事です。
正しくデータを見分け、クライアント様の売上を向上できるように、日々格闘しております。

 

 

◇データを正しく見ること

 

上記のように正しい判断をするため、ダーウィンズでは様々なデータと日々にらめっこしてます。
ここはこうであれはああでと、正しい道に導けるよう営業と現場が意見を出し合っております。

 

その中で生まれたのがDZCompassです。
営業も現場も同じ認識でデータを見ることが出来るよう、年2~3回実例をもとにテストもやっています!
※私はデータをにらみがちですが、ニコニコ楽しそうにする人ももちろんいます。

定期的に実施することでデータに強くなり、壁にぶち当たったとしても飛び越えられる、
むしろぶち壊しちゃう勢いで、解決できるようになります。
それがいずれ、業務の拡大や別業務のお話も頂くようになるきっかけになります。

 

データとひとくくりにしてしまうとすごく難しく聞こえがちですが、
見る角度や視点を養えば、とても単純で簡単です。

嫌わずに仲良くなることが一番の近道なので、ぜひデータと仲良くなってください。
それが、自分の力の糧にもなると思います!

 

私も「企業様のため」が自分のためになることを信じて、これからも頑張りたいと思います!

最後まで読んで頂き、ありがとうございました。
では、また!!