ダッシュボード体制を構築するための4つの秘訣

こんにちは!Uttyです^^

チームで見るダッシュボードを作成して、習慣がつきましたか?

せっかく作ったのに見る習慣が付かないと全く意味がなくなってしまいます。まだまだDataDrivenチームに程遠いい状態といえます。ではどうして習慣化されいないのか?

以下の5つを常に問うことが重要です。

  1. 本当に見るべき数値ですか?
  2. 見た人は直観的に理解できてますか?
  3. 皆に周知できてますか?
  4. 自己満のダッシュボードになっていませんか?
  5. 見てくれない理由を確認していますか?

せっかく作ったダッシュボードが存分に活用してもらうための手順を紹介します。
もし、ダッシュボードを作成したが中々定着しないという課題をお持ちの方にオススメの方法です。

 

1. 誰のためのダッシュボードか?

誰のためのダッシュボードかによって見る指標、頻度が変わってきます

<役職>

・役員?
・部長?
・現場?

役員や管理職は細かな指標ではなく定期的に大きく状況を把握できれば毎日見る必要がないかもしれません。
一方、現場は常に改善案を考え、常に数値をモニタリングをする必要があるかもしれません。

<部署>

・採用?
・営業?
・マーケティング?
・カスタマーサクセス(サポート)?

によっても全く指標が変わります。

採用は「採用人数」「エントリー数」「〇次面接通過数・率」になってきたり
営業は「売上」「アポ率」「商談率」「契約率」になったりするでしょう。

事前にダッシュボードを活用する人を定義することで本当に必要なデータを絞ることができます。そのため必ずはじめに定義しましょう。

 

2. ダッシュボード見る目的は?

1ではダッシュボード見る人を定義しました。それではその人たちがなんの目的(分析、運用、戦略、戦術)でダッシュボードを見るかを検討する必要があります。

ダッシュボードは主に以下の3つのタイプがあります。

Operational dashboard

時間に敏感な作業を行っているチームに迅速に重要な情報を伝えることを目的としたダッシュボードです。例えば、コールセンターやインサイドセールス、マーケチームなどお客様の問い合わせに対し即時対応する必要があるチームが該当します。

Strategic / Executive Dashboard

経営幹部へ定期的(毎日、毎週、または毎月)にビジネス状態がわかるKPI(主要業績評価指標)を提供します。大手企業であれば、役員層のみになるかもしれないが、中小企業であれば各部署の全体の数値が役員・管理職で見る場合もあります。

Analytical Dashboard

Operationalとは対照的に、分析ダッシュボードは分析と意思決定に使用される一目でわかる情報を利用者に提供します。リアルタイムの必要性は少ない。主な目標は、ユーザーがデータを最大限に理解し、傾向を分析し、意思決定を促進できるようにすることです。

時に管理職者は運用面(Operational)とデータ戦略面(Analytical)両方を見る必要があるケースが多いため2つ別々に用意することがオススメ。

 

3. 正しいデータ・グラフを選択しよう

ついつい様々なグラフを作成していませんか?本当に必要でしょうか?
カッコいいだけでグラフを用いて人を混乱させていないでしょうか?

ここではグラフを作成する前に整理する必要がある内容をお伝えします。

・あなたにとって重要な指標は何ですか?
・その指標が見れるとどのような効果がありますか?
・1つのグラフにいくつの変数を用いますか?
・期間や比較は必要ですか?

上記を洗い出した後、それぞれ棒グラフや、折れ線グラフを使い分ける必要があります。

グラフ別の使用用途を別のコラムで紹介します。

お役立ちコラム I 意外と知られていない!?グラフの正しい選択方法

 

1~3までダッシュボード作成のフローを説明しましたが、以下のように準備フォーマットに

まとめておくといいかもしれません。

image

参考|[準備フォーマット]

 

4. さぁ、アウトプットイメージを書いてみよう!

皆さんお疲れ様でした!必要な材料は十分に揃いました。あとはダッシュボード作成する前に一度ホワイトボードやパワーポイントに絵を描いてみましょう!

作成してみると意外と、

・グラフを並べる順番
・不要なグラフ
・必要なグラフ
・選択すべきグラフ

が見えてくるものです。事前にチームで意見交換を行うと皆が見るダッシュボードに近づくことができます。そこでFIXしたら・・・

あとはDataDeckで作成するだけです!

 

5. DataDeckで作成してみましょう!

Datadeck「はじめてガイド」を読んでいただき、ぜひスタートしてください!

 

今回の記事は以上となります。
最後まで読んでいただきましてありがとうございました。

Utty

北海道の大地で育ったUttyです。文章が苦手ですが、考えていることや共有したいことをメモしていきます。データ界隈に6年勤めていて回帰分析が得意です。

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