はじめに
はじめまして。ヒューマンキャピタル事業本部事業企画部の武田です。
私はデータ戦略室に所属しているわけではなく、若年層特化型人材紹介サービスのハタラクティブを運営している事業部に所属しています。そのなかの事業企画部という部署のデータアナリティクスチームというところで働いています。
これまでの経歴を説明すると、3年前に営業職で入社をして営業とチームのマネジメントをしてきました。そして、去年の5月に部署内でデータ分析の専門チームを立ち上げるということで、その一人目としてアサインされたという経緯になります。
ここまで読んだところで「わざわざ事業部内に作る必要はないのでは？データ戦略室に任せれば良いのでは？」と思われた方も多いかと思います。
私も初めに事業部内にデータアナリティクスチームを作るという話を聞いたときに、上記のように思いました。
ただ、1年間事業部内のデータアナリストとして動くなかで、事業部内で専門性を持つことの価値と意義がいくつか出てきました。そして、2年目を迎えるにあたり事業部内におけるデータアナリティクスチームの目指す方向性が見えてきたので、来年度の方向性の言語化も兼ねて記載していきます。
事業部専任のデータ分析組織の価値
①小さい粒度の意思決定にも貢献できる
事業部内でデータアナリティクスチームを作ることで、事業部の小さな意思決定にも関わることができます。これはリソース面と能力面の二つの側面があるからこそできることです。
部署横断型の組織だと、合理的に考えて取り組む判断基準が部署レベルのインパクトの大きさになります。部署専任になることで部署のために活かせるリソースが増え、グループやチームといった小さな部署単位の分析にも関わることができます。
また、部署専任という性質上、部署内のビジネスモデル／ビジネスプロセス／これまでの意思決定の経緯など、部署に対するドメイン知識を深めることができます。自分が部署内の職種を経験していることもあり、小さい粒度で発生する事象への解像度が上がるので、課題設定や現場が見たい観点に対する質を担保できていると思います。その結果、専門的な知見を活かしつつ現場の課題からずれることのない解決策をスピード感を持って提供できています。
これまで取り組んだ事例としては
- ロジスティック回帰分析を用いて、特定のグループにおける書類通過率と求職者の属性の関係性を明らかにし、KPI改善のための戦略を立てる
- 特定のチーム単位での面談がキャンセルされず実施される確率を二項分布を用いて計算し、面談の予約ができる枠の上限値と下限値を算出
など事業部全体だけでなくグループやチーム単位での意思決定にも貢献しています。
そうすることでグループやチーム単位での意思決定の質が高まり行動に割ける時間を増やせたのではないかと思います。
②事業部の柔軟な変化に対応できる
事業部における意思決定の優先順位は目まぐるしく変化します。市場の変化や組織内の変化によって意思決定対象の重要度と緊急度が変わるため、求められるものも日々変わっていきます。事業部に所属していて日々現場や経営層とのコミュニケーションを取れていることによって、事業部の状況に応じて取り組む分析の優先順位を柔軟に変えることができることができます。
実際に起きた例として
- 予測モデルのプロジェクトを進めていたが、営業KPIに新しい概念が追加されるためその妥当性の調査とモニタリング化に移行
- 事務作業の際に読むテキストデータに対して不要な文字列を分類するプロジェクトに着手していたが、予算精度の向上が喫緊の課題となったため、それを実現するためのツールの作成に移行
など事業推進起点で優先度を柔軟に変えながら対応してきました。
そうすることで事業がスピード感を持って行いたい意思決定に貢献することができたのではないかと思っています。
③依頼起点ではなく発案起点で取り組むことができる
これは私自身がこの1年でやりきれなかった部分なので、2025年度への決意として書きます。
事業部に所属しているからこそ、事業部の状況やこの先に起こり得るチャンスやリスクを素早く察知することができます。また、現場よりも俯瞰で数字を見ていて経営者よりもデータに触れている時間が長いからこそ見えてくる課題があります。
こういったことを現場から問題提起されるよりも先に提案できることが事業部内のデータアナリストに求められていることだと思っています。
- 稼働難易度の可視化
- 営業KPI向上施策の効果検証
など事業部が取り組んでいないかつ今後の意思決定に大きなインパクトを残すことができるものを自分起点で発信していきます。
さいごに
今回、このブログを書くことで事業部におけるアナリティクスチームの存在意義を言語化することができました。改めてアナリティクスチームのミッションは「情報の選定を通して事業部の意思決定の速度と質を隅々まで上げること」だと思いました。
事業推進は決断と履行の二軸で成り立ちますが、決断をする経営陣や履行する現場は意思決定に必要な情報の収集や解釈の精度を上げることに割ける時間は非常に少ないです。また、ひとつの意思決定を誤ることによって無駄な履行に時間を割いたり、そこから派生する別の意思決定を追い求め続けたりと事業推進における非生産的な時間が雪だるま式に増加していきます。
意思決定の質と速度を上げる役割をデータアナリティクスチームが担うことで、それぞれの役割がそれぞれの機能を最大限果たすことができ、事業推進を加速度的に進めていくことができると考えています。そのような存在になることができるよう、2025年度も事業部のためのデータアナリストとして邁進していきます。
部署内専任のデータ分析組織を作るうえで何か得られるものがあれば幸いです。
