ビジネス分析モデル構築ガイド

1) 4P、4C、SWOTなどをデータと組み合わせるにはどうすればいいですか？

2) LR、SVM、CNNなどはビジネスとは程遠い

ビジネス分析モデルは、固定された指標 + 固定された分析ディメンションを通じて、ビジネス状況を反映し、ビジネス上の問題を診断します。ビジネス分析モデルを構築するための鍵は、次の点を理解することです。

1. 事業部門は現状を把握していますか?

2. ビジネス上の同僚は問題の原因を理解していますか?

3. ビジネス上の問題に対する解決策はありますか?

4. 事業展開の動向について予測はありますか？

当然ですが、人によって状態は異なります。したがって、モデリングの前に、まず次の点を整理する必要があります。

1. 私が勤務したい部署はどのレベルですか?

2. 現在、最も差し迫った問題は何ですか?

3. ビジネスプロセスは明確ですか?十分なデータが収集されていますか?

生徒は下の図のように明確な判断を下すことができます。

したがって、一般的に使用されるモデルは次の 4 つです。

1.現状説明モデル

2. 質問分類モデル

3. ビジネス最適化モデル

4. ビジネス予測モデル

以下、一つずつ紹介していきましょう。

現状記述モデルは、ビジネス開発の初期段階で使用されます。複数の指標を使用してビジネスパフォーマンスを説明し、それによってビジネス監視システムを確立します。よく話題になる AARRR、PRAPA、RFM、ファネル モデルなどは、すべてこのカテゴリに属します。

現在の状況記述モデルは、ビジネス プロセスから派生します。一般的なプロセスには、直列プロセスと並列プロセスという 2 つのプロセスがあります。

• シリアル: n 段階に分割されたプロセス。次のステップに進む前に 1 つのステップを完了する必要があります。プロセスの最初から始めて、最後で終わる

• 並列: タスクが各ラインに分割され、独立して完了することを指します。全体目標からタスクの終了まで

• ほとんどのビジネスプロセスは、これら2つのモードの組み合わせです（以下を参照）。

現状記述モデルの最大の機能は、責任を明確にし、問題点を明らかにすることです。主要な指標（売上高、生産コストなど）に問題がある場合、ビジネスプロセスを遡って、どのリンクに問題があるかを確認できます。そのため、特に販売管理や業務管理に活用されています。

ただし、現在の状況 ≠ 問題、現在の状況 + 標準 = 問題であることに注意してください。したがって、問題を直接確認できるのは、基準が単一かつ明確である場合のみです。規格自体が複雑な場合は、更なる対策が必要となります。

ビジネスの良し悪しを判断するために 2 つの基準が必要であり、これら 2 つの基準間の相関が低い場合は、マトリックス モデルを使用して分類できます。共通重要緊急マトリックス、ボストン マトリックス、品質/量マトリックスはすべてこの原則に従います (以下に示すように)。

判断基準が3つ以上に増え、交差する判断基準が多すぎると、誰が良いのか、誰が悪いのかを肉眼で判断することが難しくなります。このとき、判定にはDEA法やAHP法などが用いられる。純粋な機械学習方式と比較すると、DEA 方式はよりシンプルで直接的であり、AHP 方式は専門家が関与するため、ビジネスに受け入れられやすいです。

ビジネス最適化モデルは、入力レベルと出力レベルがリソース制約を受ける場合に最適な構成を見つける分析モデルです。たとえば、各部門の人件費が与えられた場合、最適なタスク割り当てを見つけます。最も一般的なのは線形計画法を解くことであり、これは作業割り当てで非常によく使用されます (下の図を参照)。

マーケティング側にも、次のような同様のシナリオがあります。

1) 販売目標を達成するために、各営業チームはリードと販売費用をどのように配分すべきでしょうか?

2) 最高の顧客獲得効率を達成するには、各配信チャネルにコストをどのように配分すればよいでしょうか?

3) 全体の粗利益を最大化するために、各製品ラインにリソースをどのように割り当てるべきでしょうか?

つまり、複数のビジネスが関与するあらゆるビジネス統合の最適化は、このタイプのモデルに適しています。

ビジネス予測モデルは、過去のデータに基づいてビジネスの傾向を予測することです。すべての予測の基本的な前提は、未来の法則は過去の法則と同じであり、過去の出来事が将来も繰り返されるということです。したがって、ビジネス予測を行う際には、一部のビジネスパラメータが固定されていると想定し、将来の状況を推測することがよくあります。

安定した業界では、これらの仮定は多くの場合正確です。ただし、この仮定が当てはまらないケースが 3 つあることに注意してください。

1. 新しいビジネスや新しいシナリオにより、参照できる過去のデータが不足します。

2. 突然かつ不明確な状況により、すべてのコンバージョン率が異常になりました。

3. 業務運営において明らかな問題が発生しており、通常の傾向を逆転させることはもはや不可能である。

ビジネスモデルを構築した後は、問題に遭遇するたびにゼロからスタートして、指標を整理し、仮説をリストアップし、アイデアを検証し、インスピレーションを見つける必要がなくなります...直接適用できるため、効率が大幅に向上します。さらに、これら 4 つのモデルは進歩的です。ビジネスが0から1に発展していく中で、現状記述モデル→問題判断モデル→業務最適化モデル→業務予測モデルを一つずつ構築していくことで、ますます効率的なデータ駆動型開発を実現できます。