データ統合で店舗経営を効率化！課題や実現方法をわかりやすく解説
店舗ビジネスのデータはさまざまな形で取得できるようになっていますが、有効活用できているケースは少ないのが現状です。各データがバラバラに保管され、一部の店舗や部署だけで利用されている状態では、大きな効果を生み出すのは難しいでしょう。それらを解決する「データ統合」の必要性は高まっているものの、具体的な方法や課題についてはまだ十分に理解されているとはいえません。
本記事では、データ統合が店舗経営にもたらす効果や実現に向けた課題、具体的な実現方法について詳しく解説します。店舗データの統合に課題を感じている方は、ぜひ参考にしてみてください。
データ統合が店舗経営にもたらす効果
データ統合を実現できれば、店舗経営に以下のような効果をもたらします。
- 店舗管理の精度向上
- データ関連業務の効率化
- データ管理コストの削減
順番に見ていきましょう。
店舗管理の精度向上
データを統合することで、各店舗の管理精度が向上します。近年注目されている「サービス・プロフィット・チェーン（SPC）」というフレームワークによると、店舗状態に関連する各指標は連動していることがわかります。サービス・プロフィット・チェーンでは、従業員満足度（ES）からお客様満足度（CS）、企業利益までが一貫して相互に作用するとされているのです。
店舗の売上や顧客満足度、従業員スキルなどをすべて統一の指標で比較することで、より正確な店舗状況の把握が可能となります。これにより、経営者や本部担当者、各店舗の責任者は迅速かつ適切な意思決定が行えるようになります。例えば、売上の低下が顧客満足度の低下と連動している場合、その原因を早期に特定し、改善策を講じられるようになるでしょう。
データ関連業務の効率化
データ統合を行うことで、データに関連する業務の効率化を図れるのもメリットです。
データの収集や加工、クリーニング、ダッシュボード化といった業務をそれぞれの部署や店舗で行うのは効率がよくありません。これらのプロセスには多くの工数がかかり、人が介在するためミスも起こりやすいでしょう。データ統合を行うことで、これらの業務を一元化し、効率的かつ正確に処理できるようになります。例えば、全店舗の売上や原価、人件費などのデータを自動で集計し、リアルタイムでダッシュボードに反映させることで、手間をかけることなく常に最新の情報を把握できます。
データ管理コストの削減
データ統合を実現できれば、管理コストの削減にもつながります。
部署ごとに異なるツールを使っているケースでは、チェーン全体で統一のシステムを導入することでコストを削減できるでしょう。個別にツールを導入するよりも、統合システムを導入するほうが総合的なコストパフォーマンスは高くなる傾向にあるといえます。チェーン全体で導入するとなると金額が大きく見えがちですが、実は個別対応のほうがトータルの費用は高いというケースも少なくないのです。
店舗のデータ統合における課題
さまざまなメリットをもたらすデータ統合ですが、取り組む際には以下のような課題に注意が必要です。
- 管轄部署のバラつき
- データ管理ルールの違い
- 現場目線の欠如
管轄部署のバラつき
各データの管轄部署がバラバラな状態では、それらを集約するのは簡単ではありません。売上や原材料コスト、顧客アンケートの結果などをそれぞれ異なる部署が管理している場合、集約してダッシュボード上などに統一の指標でまとめるのは大きな手間がかかります。まずはどの部署がどのデータを持っているのかを洗い出し、それぞれからデータを吸い上げて整理する必要があります。
データ管理ルールの違い
データの管理ルールが異なる場合、クリーニングに時間や手間がかかる点にも注意が必要です。同じような名称の指標でも、計算方法や定義が実は異なるというケースが少なくありません。コストの計算方法が違う状態で集約してしまえば、誤った判断をする原因になりかねません。判断の精度やスピードを高めるためにデータを統合したにもかかわらず、誤った判断につながっていては本末転倒です。
現場目線の欠如
本部主導でデータ統合を進めた結果、「本部では使いやすいが現場では使いにくい」といったダッシュボードが出来上がることもあります。現場の改善が重要な目的であるにもかかわらず、現場目線で使いやすい統合データになっていなければ活用される場面も少なくなるでしょう。現場での活用を見据えたうえで、改善のアクションに直結するようなダッシュボードを構築していく必要があります。
店舗データの統合方法を3ステップで解説
具体的なデータ統合の手順として、ここでは以下3つのステップを見ていきましょう。
- 対象データの決定
- データの加工・クリーニング
- データの集積・活用
対象データの決定
まずは、データ統合の対象とするデータを決定します。最終的にどのようなダッシュボードにするかを想定したうえで、対象データを選定する必要があります。例えば、売上や顧客満足度、従業員スキルを可視化する場合、それぞれでどのような項目を設定し、どのように集計するかを定めなければなりません。
対象データを決定したら、管理工数を抑えるために自動でデータを吸い上げる仕組みを構築するのがよいでしょう。理想的なダッシュボードを構築できても、現場の管理工数が大きければ継続的に取り組むのが難しくなります。
データの加工・クリーニング
次に、対象データを整備します。フォーマットの統一や欠損データの処理、重複の削除などを行い、データの正確性を確保します。異なるフォーマットで提供されるデータを統一の形式に変換し、整合性をとることが重要です。また、データの内容を正しく把握し、使用者が誤解しないようにダッシュボードを設計することも大切です。
データの集積・活用
最後に、データを集積・活用して店舗経営の改善につなげます。店舗同士を比較することでチェーン全体および個別店舗の強み・弱みが見えてくるでしょう。例えば、各店舗の売上・利益をリアルタイムで共有し、優れた店舗の数値を細かく分析することで、成功事例の水平展開が可能になるはずです。同じ物差しで分析できる仕組みがあれば、チェーン全体の経営効率向上につなげられます。
統合したデータを活用するには、本部だけで利用するのではなく、現場も利用できる形で集約・見える化することが大切です。
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まとめ
本記事では、データ統合が店舗経営にもたらす効果や実現に向けた課題、具体的な実現方法について詳しく解説しました。
データ統合は店舗経営の効率化において重要な役割を果たします。うまく実現できれば、店舗管理の精度が向上するだけでなく、データ関連業務の効率化やデータ管理コストの削減につながるでしょう。しかし、データ統合には管轄部署のバラつきやデータ管理ルールの違いなど、多くの課題があります。
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