1. データ活用の重要性
課題解決の提案を行う際、感覚や経験だけに頼るのではなく、データを根拠とした説明が求められます。
たとえば、ある小売店チェーンでは、「在庫過剰」の問題が経営課題として挙げられていました。経営者が提示する数値だけでは全体像が見えないため、私は店舗ごとの売上データや在庫回転率を詳細に分析しました。
その結果、在庫過剰の原因が「販売予測の精度不足」にあることが判明しました。
このデータを基に、改善の方向性を具体化し、AIによる販売予測システムの導入を提案しました。
こうしたデータに基づく提案は、経営者に信頼されるだけでなく、実行可能性も高まります。
2. 説得力を高めるためのビジュアル化
データの提示においては、単に数字を並べるだけでなく、視覚的に分かりやすくすることも重要です。
たとえば、在庫回転率の変化をグラフで示すことで、現状と目標のギャップを明確にしました。
また、改善案の効果をシミュレーションし、導入後の期待される売上増加を具体的に示しました。
経営者からは、「数字とグラフの組み合わせで理解しやすかった」との声をいただきました。
提案内容が視覚的に伝わりやすい形で表現されていると、合意形成がスムーズに進みます。
3. 実行フェーズでのデータ追跡
提案を実行する際には、データを活用して進捗状況を追跡することが欠かせません。
ある店舗では、新たな販売予測システムを導入した後、1カ月ごとに効果測定を行いました。
その結果、過剰在庫が徐々に減少し、約半年後には在庫回転率が目標値に達しました。
こうした成果は、データを使ってモニタリングし続けたからこそ得られたものです。
改善の進捗を可視化することで、スタッフにも「自分たちの取り組みが効果を生んでいる」という実感を持ってもらえます。
第5回へ続く
