初めまして、るると申します。
普段は、とあるEC企業で経営管理とDX推進の業務に従事しております。
私は数ヶ月前にこの会社にジョインしました。
今までデータアナリストとしてキャリアを歩んでましたが、この会社では自分のできる幅を広げたくDX推進担当者として入社しました。
会社の概要と入社背景
入社した会社の詳細を全て話せないですがざっくり言うと、売上50億、1人オーナー社長とそれ以外の従業員40名で構成されている中小企業となります。
この会社では複数ブランドを展開しており、お客様にとっていい商品を作りたいという人で構成されているクリエイティブ集団です。
それが理由というわけではないのですが、社長と会話してて「数値が得意、ロジカルに物事を考えられる」という人が相対的に少ないんだな、という印象を持ちました。
組織自体は典型的な右脳集団であり、左脳的な思考を持った人が少ないと言った感じです。（※これに良し悪しはなく、必要とされる人材は企業のフェーズによって異なると思ってます）
これから売上100億、従業員100名などの壁を突破するにはしっかりとした経営管理、数値意識が必要であること、また企業そのもののDX化が必要であると社長自身課題感を感じている様子であり、転職市場を見渡した結果ちょうど私が引っかかったというわけでございます。
入社後の動き
で、入社後まずは何をやったかというと経営に関わるデータ収集を始めました。
特に全体感を把握するために売上データを探しました。
と言ってもちゃんとエクセルやスプレッドシートにまとまっているというわけではないです。
売上を把握するには管理画面にアクセスして、csvファイルをダウンロードして都度把握する、みたいな運用がなされてました。
ちなみにダウンロードするタイミングによって売上数値が絶妙に違ってくるのも担当者泣かせでした…（ ex. 今日見たら売上100万円だけど昨日では99万円だった、みたいな）
これだとみんなが同じ数値をみて、同じ方向へ進む、ということがやりにくいなと感じました。
で、どうしたか？
データの一元管理にGoogle Cloudを用いる
世の中にはAPIという技術があり、インターネット上で外部サービスにアクセスしてデータを取得することができます。
もちろんAPIを公開しているか否かはサービスによって異なりますが、弊社の場合使ってるサービスはほぼAPIを公開しているサービスばかりでした。
なのでこれらのデータをGoogle Cloudに全て流し込み、そのデータに社員全員がアクセスできれば、みんなが同じデータを見ることができ、同じ数値で議論できるようになります。
事業の変数を理解し取り込むデータを決める
EC事業のビジネスモデルは超ざっくり以下だと思ってます。
- 商品を仕入れる（商品原価）
- 自社・もしくはプラットフォームで売る（売上）
- 広告を回す（広告費）
- 売れた分を出荷する（在庫管理）
さらに、事業性質上見るべき観点を2つに絞ります。
- 売上 – 原価 – 広告費 = 限界利益、でざっくりとした利益把握を行えるようにする
- 売れた数の推移と残在庫を比較することで欠品予測、過剰在庫を把握できるようにする
入社当初EC事業の細かいことは分からないけど、とりあえず上記2点を可視化するだけでも十分価値があることだなと考えました。
取り込んだデータの種類別解説
売上と広告データ
「売上データ」と「広告費データ」についてはAPIを公開しているサービスを使ってることから、それらを自動でデータ取得できる仕組みを構築しデータ取り込みが完了。
取得したデータの一致確認は管理画面の数値を見比べながら地道に遂行。
商品原価データ
「商品原価」は輸入商品とかもあったりと複雑なので、商品IDをデータベースから出力し、それに1つ1つ商品企画者と一緒にデータを付与していくイメージで対応。（商品ID:123という商品があったとして、それに商品原価xxx円、輸送費xxx円とつけていく。）
この時に「こういう切り口で分析したい」というニーズも今後でてきそうなので、商品ごとに大カテゴリ、中カテゴリ、小カテゴリ、みたいなデータもつけてもらいました。
例えば、カバンブランドが大カテゴリなら、中カテゴリはトートバッグ、セカンドバッグ、ショルダーバッグなどバッグの種類、小カテゴリはサイズや色といったところでしょうか。
在庫データ
在庫データは、倉庫会社がとある在庫管理ツールを使っててそのツールもAPIを公開してるのですが、毎日csvファイルを連携してもらってるのでcsvファイルをデータベースへ直接アップロードで対応。
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自動で取れるデータはできるだけ自動化、やむを得ず手動でデータ取得をやってるならできるだけオペレーションを簡略化し対応をしてきました。
今後やろうとしてること
データを一元管理することで、データの収集から集計、可視化までが一気に可能になりました。
ちなみに弊社では、データ分析基盤はGoogle Cloud、データの可視化はLooker Studioを用いてます。
ここから先は取り溜めたデータを積極的に可視化し、どこに事業上問題があるのか課題を見つけていくフェーズになると思ってます。
そして見つけた課題に対してどんな打ち手かあるか、さらにその実行まで関わっていきたいと思います。
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