・運営分析: 財務、運営、人的資源のデータを一緒に分析し、全社的な運営最適化戦略を導出
・要因分析: 店舗利益要因を分析し、利益率改善の方策を策定
・KPI最適化: 勤続期間の最適条件を発見し、店舗生産性指標を改善
データ分析を通じた運営戦略の最適化
世界中の120か国で愛されている
グローバルファストフードチェーンA社
120か国以上で店舗を運営し、世界中で愛されているグローバルファストフードチェーンA社は、国内でも約400店舗を展開しています。店舗運営の複雑性が増し、市場環境が急速に変化する中で、効率性と収益性を向上させる新しいアプローチが必要とされていました。

運営最適化の観点で利益に影響を与える要因の特定
店舗の利益を高める最大の要因は売上であることは明らかです。しかし、同じ売上を上げていても、利益と顧客満足を持続的に生み出せる店舗とそうでない店舗の違いは、最終的に運営効率性の観点から見つけなければなりません。
A社は、数百店舗から蓄積されるデータを基に、利益に大きな影響を与える指標を導出し、競争力向上の基盤を整えるため、HEARTCOUNTを活用したデータ分析を行いました。
HEARTCOUNTソリューションの活用
A社が保有する数百店舗の運営データを効率的に分析するためには、さまざまな変数間の関係を自動で分析し、最も有意義な値を導き出す機能が必要でした。また、この関係を個別データレベルで視覚化し、歪みなく理解するためのEDA(探索的データ分析)が重要でした。
HEARTCOUNTは、自動分析機能である[要因分析]と、個別レコードレベルの視覚化機能である[スマートプロット]を活用して、利益に最も大きな影響を与える主要な要因(人件費、配達注文比率、生産性)を自動で発見し、改善策を導出することができました。
運営データ統合分析で利益KPIに影響を与える主要な要因を発見
HEARTCOUNTの自動要因発見機能である[要因分析]を利用し、店舗ごとの利益の差に影響を与える主要な要因を特定しました。その中で、配達販売が増加するほど店舗の純利益が悪化するという事実を発見しました。

以下のチャートは、デリバリー販売比率と人件費比率が店舗の利益に与える影響を[スマートプロット]で視覚化した結果です。
デリバリー販売比率をX軸、利益をY軸に設定し、各店舗を円で表し、人件費を円の大きさで視覚化しました。その結果、デリバリー比率が高いほど人件費も増加し、それが利益に影響を与える根本的な要因であることを直感的に確認できました。

従業員の勤続期間最適化のためのルールを発見
利益と相関関係を持つもう一つの重要な指標は従業員一人当たりの生産性でした。そこで、決定木(Decision Tree)アルゴリズムを活用し、異なる2つの集団(勤続期間1年以上の集団と、勤続期間30日以下の集団)を分類するルールを自動で生成する[セグメンテーション]機能を利用して、勤続期間(Tenure)最適化のルールを発見しました。これにより、勤続期間を最適化できる管理可能な従業員の特性を導き出し、採用戦略の策定に活用することができました。

データ主導の意思決定基盤の構築
データ分析は、現実を定量的かつ視覚的に理解するのに役立ちます。
こうして実務担当者と意思決定者が信頼できる方法で情報を共有し、データに基づいた意思決定を行うことができます。
A社は HEARTCOUNT を活用し、さまざまな分野のデータを統合分析し、運営最適化のための最適なルートを発見しました。これにより、効率的かつ実用的な意思決定を支援するデータ中心の組織へと進化する重要な一歩を踏み出したと言えるでしょう。
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