DXで解決しやすいビジネス課題とは？DXの活用事例を5つ紹介

近年注目を集めているDX。デジタル技術を導入して業務や組織の改革をしたいと考えている企業も多いのではないでしょうか。DXを実現するためには、デジタル技術で解決したい課題を明確にし、計画性をもって取り組むことが大切です。この記事ではDXで解決しやすいビジネス課題とはどんなものかを解説し、実際のDX活用事例を紹介していきます。

DXで解決しやすいビジネス課題とは

DXではどんな課題でも解決できるわけではありません。DXにそぐわない領域に導入しても失敗に終わってしまう可能性もあるため、導入領域は慎重に検討しましょう。

DXによって解決しやすいビジネス課題には、主に次の2点があります。

1．十分なデータが揃っている領域の課題であること

1つ目は、分析できるデータが十分に揃っている領域の課題であることです。

DXでは何十万、何百万と蓄積されたデータを分析し、その結果から戦略を立てていきます。そのため、データがない、あるいは少ない場合にはDXによる課題解決はしにくいといえます。

例えば、「初めての取り組みだが成功すれば莫大な利益が得られる」という事業の場合、過去データが存在しないためDXを活用して成功に導くことは難しくなります。

2．安定的に推移している領域の課題であること

2つ目は、データが揃っていることを前提として、それが安定的に推移していく領域の課題であることです。

例えば、十分なデータが揃っている事業で解決したい課題があるとします。その事業の実施環境やその他条件がこれまでと同じであれば、データ分析によって戦略を立てることができます。

しかし、同じ事業でも実施環境や条件が変わる場合には、これまでと同じデータを分析をして戦略を立てることは難しいでしょう。

以上のことから、DXで解決しやすいビジネス課題とは「データが十分に揃っていて、かつ安定的に推移している領域での課題」であるといえます。

DX活用事例

では、実際にビジネス課題を解決するにあたってDXはどのように活用されているのでしょうか。活用事例を5つ紹介します。

営業部門：B to B営業

営業部門はデジタル化が遅れている領域といえます。

SFA（営業支援システム）を導入していても参照程度にとどまっているケースが多く、生産性を上げるまでには活用しきれていないのが現状です。こうしたアナログで行われがちな営業現場でDXを導入した事例です。

BtoBで新規顧客を獲得したい場合、多くのケースでは次のプロセスで行われます。

①展示会を開催する
②参加企業にアンケートに協力してもらう
③アンケートで反応があった企業に直接電話を掛ける／企業リストをコールセンターに共有してアプローチし、反応があった企業を訪問する

こうした一連の営業活動を通じて、営業部門では展示会参加企業、アンケート結果、訪問企業、成約企業などについてデータを抱えています。
これらのデータをDXツールで分析することで、成約企業と契約にいたらなかった企業の違いが分かってきました。

そして成約企業に見られるパターンから推測して選定した企業にアプローチしたところ、数千万円の受注につながりました。

この受注はDX導入により詳細にデータ分析した結果得られた成果であり、従来のアナログな営業活動では達成できなかったといえます。

営業部門：B to C営業

BtoC営業の課題をDXで解決した事例です。

従来のBtoC営業では、RFM分析（顧客分析）の結果を見て「最近よく買ってくれているようだ」「なんとなく買ってくれそうだ」と判断した客にDMやクーポンを送付する手法がとられてきました。

しかし、こうした経験や勘に基づく手法で注文を獲得するには限界があります。顧客ニーズを的確に把握して受注につなげるには、経験や勘ではなく実際のデータに基づいて判断することが大切なのです。

ＢtoC営業を続けてきた営業部門には、DM発送時に利用した顧客リストがあるでしょう。また、ID-POS（顧客の購買行動を解明できるID付きPOSデータ）を導入している組織も多く、それらは貴重な分析データになります。

顧客リストやID-POSデータを分析ツールで分析することで、従来よりも具体的なターゲット設定が可能になりました。そして新たなターゲット層が明確になったことで、その人たちにより響く広告を作成したり、DMのデザインを変えたりといった戦略を立てられるようになりました。

人事部門：新卒採用活動

新卒採用では参考にできる前職歴がなく、将来的に誰が活躍するかを推測しづらいものです。大量に採用してもその多くがすぐに辞めてしまうと、組織にとっては大きな痛手となります。

そこで、長く活躍してくれる人物を見極めるべく、採用活動にDXを導入した事例です。

データ分析の対象は、採用後3年程度が経過した従業員です。採用から3年後というと、その人物が組織に貢献しているかそうでないかの差が表れてくる時期です。このタイミングで両者の採用活動時の状況について比較し、以下のような観点から分析していきました。

・採用のプロセス（インターン経験者か、求人媒体からの申し込みか）
・採用時に取得した資格
・採用時の評価

この分析によって、現在組織に貢献している人材の採用時の状況が明らかになり、今後活躍しそうな人物を採用時に見極める手掛かりになりました。

マーケティング部門：出店分析

従来は地図や周辺人口を参照して行われてきた出店分析にDXを導入した事例です。

DXにおける出店分析では、各店舗のデータを収集して、
・店の規模
・立地情報（周辺に何の施設があるか）
・公的統計に基づく周辺住民の属性（性別、年齢等）
といった観点でデータ分析を行いました。

この分析により、「営業利益が高い店舗の周辺には○○の施設がある」「周辺住民に××の属性の人が多い方が有利」などの傾向が判明し、より集客できる店舗を出すための戦略を立てることができました。

タクシー会社：危険予測

タクシー会社ではヒヤリハットの分析にDXが活用されました。

タコグラフ（自動車に搭載される運行記録用計器）のデータと乗務員へのアンケート調査結果を分析し、どのような状況で急ブレーキがかけられたかを解明していきました。

これにより、事故につながりそうなシーンを推測し、対策を講じることができました。

この取り組みは、すぐに大幅な利益にはつながらないかもしれません。しかし、事故を起こせば保険料が上がり、大幅なコスト増となってしまいます。危険予測により事故を防ぐことができれば、コスト抑制という効果が期待できます。

また、物流業界において安心・安全は非常に大切な要素です。こうした取り組みが世の中に認知されることにより、企業のイメージアップにつながります。

DXで解決できる課題を見極めることが大切

実際のDX活用事例を紹介してきました。

DXを実現することによって、売上増やコスト抑制、人材育成、企業イメージの向上などさまざまな面で効果が表れていることがお分かりいただけたのではないでしょうか。

本記事で紹介した活用事例は、すべて「DXで解決しやすいビジネス課題」で挙げた2つの条件に当てはまっています。だからこそ、DXを実現することで明確な効果が得られているのです。

DX推進を考える際には、自社のビジネス課題はDXによって解決できそうかどうかを十分に検討することが大切です。

 

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