NinjaCatの共同創業者兼CEOであるポール・デラバル氏は、マーケティングテクノロジー、AI、エージェンシーの成長分野で20年以上にわたりイノベーションを推進してきたソフトウェア業界のベテランである。
デジタルトランスフォーメーションの時代において、データがあらゆるビジネスの原動力であることは間違いないが、「重要なことを測定しているのか、それとも単に測定が容易なことを測定しているだけなのか」と立ち止まって考える企業は少ない。消費者向けアプリの「アクティビティの増加」は、スタートアップや世界的テック企業にとって勝利のように思えるかもしれないが、最も使用されている機能がカスタマーサポートだと気づくまでは。厳しい現実：すべてのデータがダッシュボードに値するわけではない。
データポイントが多すぎると、実際には存在しない因果関係が描かれる機会が生まれ、洞察よりもノイズを生み出してしまう。多くの企業が平凡なレポートを見て「何を変えるべきか？」と問うようになっているが、どのデータポイントが真に実行可能かを判断することにもっと時間を費やすべきだ。
指標であふれる世界で勝利するチームは、データポイントを見て「何をすべきか、どれだけ速くテストすべきか、そしてそれが機能したかどうかをどのように知るか」を言えるチームである。
実行可能性が重要な理由
私たちは洞察のための洞察の時代を過ぎている。データは単に何が起きたかを示すだけでなく、行動を導くべきだ。データはストーリーを語り、可能な限り他のデータと連携して、何かが変化したという事実だけでなく、なぜ変化したのかを明らかにすべきである。
しかし、ほとんどの組織では、データは文脈、所有権、または明確さが欠けているため、未使用または誤解されたままになっている。フォレスターによると、「企業内のすべてのデータの60%から73%が分析に使用されていない」という、未活用の可能性を示す驚くべき数字がある。ダッシュボードはコントロールパネルではなく、スコアボードになってしまっている。これは問題であり、同時に大きな機会でもある。
分析ツールが急速にAIと自動化を採用する中、指標から行動へ移行することは現在、競争上の優位性となっている。自動化によって節約された時間をどう活用するか悩んでいる企業にとって、KPI（重要業績評価指標）の調整は強力なスタートとなる。
週次実行可能性監査の導入
簡単な解決策がある：より良い質問をより頻繁にすることだ。KPIは毎週変更すべきではないが、従業員とビジネス全体のパフォーマンスドライバーの監査を年次リトリートまで待つべきではない。
以下の12の質問は、四半期にわたって毎週1つずつ、最も使用されているレポート、KPI、ダッシュボードに適用できる。四半期の終わりまでに、監視している指標が実行可能で、ビジネスパフォーマンスに本当に重要かどうかがわかるだろう。いくつかの質問はすべてのデータポイントに適用できるが、他の質問は単一のKPIに最適である。
データを実行可能にする12の質問
1. このデータは今後30日間でどのような意思決定に役立つか？
指標が近い将来の意思決定を導かないなら、それはおそらく単に興味深いだけで、有用ではない。多くの組織がここで苦戦しており、ビジネスリーダーの77%が受け取るダッシュボードやチャートが直接的に意思決定に影響していないと述べている。
例：「直帰率」は悪く見えるかもしれないが、意思決定に結びついていなければ、実行可能ではない。
2. この数字が10%変化した場合、ビジネスに実際に何が起こるか？
これにより、指標を具体的な成果に結びつけることが強制される。
例：顧客獲得コスト（CAC）が10%下がれば利益率が直接改善するなら、それは実行可能な洞察である。
3. この指標に基づいて行動する責任者は誰か？
誰も所有していなければ、何も実行されない。所有権が指標を推進力に変える。ギャラップによると、「従業員のわずか21%が、自分のコントロール下にあるパフォーマンス指標を持っていると強く同意している」。
例：解約率が上昇しているのに、顧客維持を担当する人がいなければ、その数字は動かない。
4. このデータの解釈を変える可能性のある、欠けている情報は何か？
この質問は、チームに前提条件を検証し、盲点を明らかにするよう促す。
例：サイトトラフィックの急増は、品質によって素晴らしいことにも無意味なことにもなりうる。
5. この数字に基づいて行動を自動化できるか？
これはデータの信頼性と予測可能性をテストする。
例：「7日間未対応のリード」は自動的にフォローアップをトリガーすべきである。
6. このデータが正確で最新であると信頼できるか？
データを疑っていれば、行動に移せない。
例：ツール間でMQL（マーケティング適格リード）の数字が矛盾していると、信頼性が損なわれる。
7. この指標に基づいてテストを実施したり、変更を加えたりしたことがあるか？
データが実験につながらなければ、成長を促進していない。
例：件名のテストを行わずに何カ月も開封率を追跡することは、洞察の無駄遣いである。
8. この指標は現在の戦略にまだ適合しているか？
優先事項は進化し、KPIもそうあるべきだ。指標と戦略の再調整は重要である：「上級管理職のわずか26%が、自社の重要業績評価指標が組織の戦略的目標と一致していると強く同意している」。
例：「無料トライアル登録数」は、エンタープライズ販売モデルに移行した場合、無関係になる可能性がある。
9. この指標の追跡を1カ月間停止したら何が起こるか？
これは重要性の良いテストである。何も壊れなければ、重要ではないかもしれない。
10. このデータは意思決定を導くのに十分な頻度で更新されているか？
鮮度が関連性を高める。
例：予算の進捗管理には月次ではなく日次データが必要である。
11. これを顧客、チャネル、またはキャンペーンごとに分解できるか？
セグメンテーションが行動を可能にする。
例：プラットフォーム別の広告費用対効果（ROAS）を知ることで、支出を再配分できる。混合した視点ではそれができない。
12. このデータのおかげで前四半期に実際に何を変更したか？
究極の監査：このデータは何かを変えたか？
例：NPS（顧客推奨度）が下がったのに何のアクションも取らなかったなら、それは価値を生み出していなかった。
測定から行動へ
これら12の質問は、測定を推進力に変えるためのフレームワークを提供する。ガートナーの報告によると、組織の65%がデータを「主に事前に決定された決断を検証するために」使用しており、多くの企業がダッシュボードをバックミラーのように扱っていることを示している。
結果を推進するには、データがリアルタイムで意思決定を形作る必要がある。それは明確さ、所有権、フォローアップを優先することを意味する。実行可能性があらゆる指標の基準になると、チームはより速く動き、よりスマートにテストし、重要なことに焦点を合わせ続ける。価値はより多くのデータを持つことではなく、それを活用する方法を知る文化を構築することにある。
