『「数値化すれば、こんな問題も解決できるのか」というワクワク感！』という著者の言葉通りの読後感。数字に苦手意識があり、できるだけ避けて通りたい私でも、「楽しそう&やってみたい&できる！」と思わせる、魔法のように軽快な数字本です。
事例がソフトバンクなどの実際のビジネスでイメージが湧きやすく、how-to部分は実際に再現できるよう懇切丁寧に解説してくれる（エクセルの使い方なんて、解説サイトかと思うわかりやすさ！）。どのような精度で実行できるかは別問題として、「やれる、やりたい」と思える数字本、私にとっては非常に珍しいです（できれば避けて通りたい…）。
覚えとくべき「五つの数字」は
- 顧客数
- 顧客単価
- 残存期間（顧客でいてくれる期間）
- 顧客獲得コスト
- 顧客維持コスト
下記の式で営業利益は表せます。
（顧客数✖顧客単価✖残存期間）-（顧客獲得コスト＋顧客維持コスト）
この５つの観点から問題を解決する、ということですが、その決断時に使うべき”数値化仕事術”が、下記の“７つ道具”です。
- プロセス分析
- 散布図と単回帰分析（二つの数字の関係性を数字でつかめる）
- 重回帰分析
- パレート図分析（何から手をつけるべきかを決める）
- T勘定
- 差異分析
- LTV分析
例えば、重回帰分析を使って…
ヤフー！BBの販促キャンペーンで、販促場所の立地・アルバイト熟練度など、様々な変数がどれくらい結果と相関しているかを数値で確認し、精度の高い売上予測を立てた
とか、公開されているアンケート結果をパレート分析して…
英会話スクールの開業にあたり、サービスや料金・立地などのどの要素を優先して注力するか決めた
組織が何を軸に動いているか、により数値に対する感覚は驚くほど異なることは、よくよく経験してきましたが、自分は苦手気味ですが、無駄な議論をせず、予測と結果の差異も確認しやすく、”数値化”して仕事するべきだ、と強く思います。
”伝わる言葉”にこだわる物書きよりの私としては、無料のテキストマイニング＝KH Corderというのも、とても気になるので、色々いじって遊んでみたいです！
＜本書とは無関係な参考情報＞ 実際に”数値化仕事術”を使う時に、、、こんなサイトさんたちにもう一度教えてもらいたいと思います。。。
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