日経テクノロジーOn line（2015/01/22 00:00 更新）
「休憩時間の取り方を変えただけで、受注率が10％以上も向上した 」
http://techon.nikkeibp.co.jp/article/FEATURE/20150116/399345/
Iotの活用はコストがかかるため、普及に時間がかかりそう。と言われていますが、
この記事では、Iotを駆使して、ビッグデータを活用すればこんな効果を出すこともできちゃう。という事が分かりやすく書かれています。
注目すべき点は、「ビジネス顕微鏡」と呼ばれる名札型センサーと赤外線ビーコンを社内で使用してもらうことで、センサーを装着した人たちの行動を計測。その結果と組織の業務を結びつけることによって、経済的価値を生み出す効果があることを２つの具体的な事例で立証していること。
具体的な事例で説明があると、非常に説得力があります。
これまでは、業務と行動を結びつける方法としては、、、
簡単なものでは、タイムカードによる勤務時間の記録がありました。
より細かく業務の状況を知るとなると、詳細に業務を分割して工数の計測をするなどでしょうか。多くの方法が、自己申告による計測が一般的でした。
このような方法では、内容が細かくなるほど、面倒臭い作業を伴ってしまうので、申告者がちょっとサボってしまったり数値がアバウトになってしまう問題が生じたり・・・
PCの稼働時間を計測するなどの方法もあるのですが、作業内容が特定できないなどの難しさがあったり・・・
実際の業務状況を正確に計測するってなかなか難しい作業となります。
が、センサーを付けるだけならば、計測される人も煩わしさがなく、細かな状況を正確に把握することができそうです。
その結果、どちらも経済効果を生み出すために
「少人数のTMでチームを編成し、チームごとに休憩する」
「ホットスポットを含む売り場エリアを担当している従業員をホットスポット位置に重点的に配置するような施策」
といった、作業者の負担になりにくい風変わりな施策によって効果を確認できたことが非常に興味深いです。
これならば、作業者の負担はほとんど増えずに計測できて効率的ですし、詳細な情報を計測できるので、活用の用途が広がりそうです。
しかし、ここでこの記事を読むうえで僕が大切だと思うことは、、、
当たり前かも知れませんが「事象」よりも「手法」であること。
職場によって、タイトルのように「休憩時間の取り方を変える」という事象が必ず効果が上がる施策になるとは限らない。たまたま、この職場では効果が上がる施策になるということが分析できたというだけ。
自社の職場でどのような施策が効果が上がるか知るためには、きちんとした分析の上で自社に合った施策を施さなければなりません。
このような業務分析をするために、「Iotを活用すれば詳細な分析をすビッグるデータを取得できる」という新しい手段の活用。
そしてここでは具体的には書かれていませんが、
「行動データと売り上げデータを統合的に分析し、店内活動に関する約6000個の変数を生成して、これらの変数から顧客単価向上に寄与する要因を求めた」りする、取得データを価値のあるデータへ変換する手法。
ここにポイントがありそうです。
特に6000個もある変数から、どの変数に顧客単価工場に寄与する要因があるかを求める方法などは、とっても知りたいし、自分で取り組んで明らかにしてみたいなぁ。
などと考えてしまいますね。
このような事例の紹介は説得力が増すのですが、事例そのものの事象よりも、そのような事例を生み出す手法に注目して、「このような場合だったらどのような結果が出て、どんな施策につなげられるだろうか・・・」という手法の適用に対して想像を膨らませて読んでいくと面白いかも知れません。
もしかしたら事例よりも素晴らしい結果を得るきっかけとなるかも。。。
KEN
「休憩時間の取り方を変えただけで、受注率が10％以上も向上した 」
http://techon.nikkeibp.co.jp/article/FEATURE/20150116/399345/
Iotの活用はコストがかかるため、普及に時間がかかりそう。と言われていますが、
この記事では、Iotを駆使して、ビッグデータを活用すればこんな効果を出すこともできちゃう。という事が分かりやすく書かれています。
注目すべき点は、「ビジネス顕微鏡」と呼ばれる名札型センサーと赤外線ビーコンを社内で使用してもらうことで、センサーを装着した人たちの行動を計測。その結果と組織の業務を結びつけることによって、経済的価値を生み出す効果があることを２つの具体的な事例で立証していること。
具体的な事例で説明があると、非常に説得力があります。
これまでは、業務と行動を結びつける方法としては、、、
簡単なものでは、タイムカードによる勤務時間の記録がありました。
より細かく業務の状況を知るとなると、詳細に業務を分割して工数の計測をするなどでしょうか。多くの方法が、自己申告による計測が一般的でした。
このような方法では、内容が細かくなるほど、面倒臭い作業を伴ってしまうので、申告者がちょっとサボってしまったり数値がアバウトになってしまう問題が生じたり・・・
PCの稼働時間を計測するなどの方法もあるのですが、作業内容が特定できないなどの難しさがあったり・・・
実際の業務状況を正確に計測するってなかなか難しい作業となります。
が、センサーを付けるだけならば、計測される人も煩わしさがなく、細かな状況を正確に把握することができそうです。
その結果、どちらも経済効果を生み出すために
「少人数のTMでチームを編成し、チームごとに休憩する」
「ホットスポットを含む売り場エリアを担当している従業員をホットスポット位置に重点的に配置するような施策」
といった、作業者の負担になりにくい風変わりな施策によって効果を確認できたことが非常に興味深いです。
これならば、作業者の負担はほとんど増えずに計測できて効率的ですし、詳細な情報を計測できるので、活用の用途が広がりそうです。
しかし、ここでこの記事を読むうえで僕が大切だと思うことは、、、
当たり前かも知れませんが「事象」よりも「手法」であること。
職場によって、タイトルのように「休憩時間の取り方を変える」という事象が必ず効果が上がる施策になるとは限らない。たまたま、この職場では効果が上がる施策になるということが分析できたというだけ。
自社の職場でどのような施策が効果が上がるか知るためには、きちんとした分析の上で自社に合った施策を施さなければなりません。
このような業務分析をするために、「Iotを活用すれば詳細な分析をすビッグるデータを取得できる」という新しい手段の活用。
そしてここでは具体的には書かれていませんが、
「行動データと売り上げデータを統合的に分析し、店内活動に関する約6000個の変数を生成して、これらの変数から顧客単価向上に寄与する要因を求めた」りする、取得データを価値のあるデータへ変換する手法。
ここにポイントがありそうです。
特に6000個もある変数から、どの変数に顧客単価工場に寄与する要因があるかを求める方法などは、とっても知りたいし、自分で取り組んで明らかにしてみたいなぁ。
などと考えてしまいますね。
このような事例の紹介は説得力が増すのですが、事例そのものの事象よりも、そのような事例を生み出す手法に注目して、「このような場合だったらどのような結果が出て、どんな施策につなげられるだろうか・・・」という手法の適用に対して想像を膨らませて読んでいくと面白いかも知れません。
もしかしたら事例よりも素晴らしい結果を得るきっかけとなるかも。。。
KEN