データ活用のヒント

効果的なパイロットプロジェクトを行うための5つのポイント

パイロット・プロジェクト(先行的、試験的事業企画)は、新技術への評価と本格的な導入へ向けた手始めとして、非常に一般的な方法であり、分析ソリューションを対象としたパイロットも例外ではありません。今回は、小売店向け分析ソリューションのパイロット・プロジェクトを成功へと導く近道をご紹介します。


パイロット・プロジェクトとは、新しい技術を本格導入する前に行う、試験的で選考的な事業企画のことを指します。

今回は、「小売店向け分析ソリューション」のパイロット・プロジェクトを成功へと導く近道をご紹介します。

TOPICS:

1. まずは「成功」を定義する

2. プロジェクトを行う店舗選び

3. パイロット店でのデータを本展開に使用していく

4. 将来の計画を立てる
 
5. 支出に見合う結果を得る
 

 

1.まずは「成功」を定義する

小売分析ソリューションのパイロット・プロジェクトを成功させるために最も重要なこと...それは、プロジェクト指導前にパイロットの「成功」を定義することです。

小売店によりプロジェクト成功の定義は異なりますが、いくつか考えたい重要項目があります。


 ①データ精度について
・データの正確性にどの程度のレベルを求めるか明白にする
・対象となるソリューションは許容範囲内の正確さを持つか
・精度を高めるための調整が可能か

  ②ベンダーの選択
・ベンダーのサポートチームは、技術的問題を解決できるか
・システム導入の初期段階から、一貫して指導やサポートがあるか
・利用者に向けてのトレーニングや研修の提供があるか

  ③配信データ内容と配信方法について
・タイムリーなデータ配信が可能か
・データが見やすく、使いやすいフォームか
・どの部署のスタッフが使っても使いやすいものか
・主要KPIデータとPOSデータ等が統合できるレポーティングサイトがあるか

  ④使い勝手
・日常業務の中で容易にデータ利用ができるか
・必要な時に必要な場所でデータ入手できるか
・必要とする全てのスタッフがデータにアクセスできるか

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2. プロジェクトを行う店舗選び

一般的には、フラッグシップ・ストア(旗艦店)ではない、経験豊富で知識豊富なマネージャーのいる店が望ましいといえます。

目標は、パイロット・プロジェクトのキーパーソンと共に協力し合うマネージャーをチームの構成員に含むことです。

そのマネージャーと共同でプロジェクトを運営し、新システムを充分に使用し、最適な戦略のためのフィードバックを生み出していきます。

将来的に他店舗のマネージャーをプロジェクトへ引き込んでいくイメージです。

 

3.パイロット店でのデータを本展開に使用していく

パイロット・プロジェクトにより収集されたデータは、基準数値としてその後の展開に活用するべきです。

データによって、導入店舗で一体何が起こっているのかを理解しやすく、注力すべきマネジメントもしくはオペレーション箇所を見極められる様になります。すると他店舗への導入拡大が容易になります。

また、プロセスから何を得たいかが、この時に明確になっているとより一層成功に近づきます。

データ分析


4. 将来の計画を立てる

パイロット・プロジェクトのその先は何でしょう?

パイロット後、最初のパイロット対象店のみの測定にとどめ継続していくのか、全ての店舗に展開するのかを見極めます。

私達の豊富な事例から、パイロット・プロジェクト後に導入拡大計画を持つリテール企業が、社内的な推進力とプロジェクトから得る知識の両方でメリットを享受していることかわかってきています。 

 

5. 支出に見合う結果を得る

最後に重要な点はコストです。

パイロット・プロジェクトは、簡易的な小規模無料トライアルから、主に大手リテール企業にて行われる複数店舗への多額投資まで、幅広い規模のものが存在します。

無料で新技術が試せることは魅力的ですが、実際には、費やした時間と機会費用を考慮するとかえって高価であり、滅多に成功には至りません。
何故なら、無料パイロットは社内優先順位的に非常に低く、スタッフはプロジェクト成功に必要な時間と労力を費やすことがないからです。
これにより、運営改善のための大きな機会において会社に損害をもたらす可能性すらあるのです。

人生においても「安物買いの銭失い」とはよく言いますが、知識・経験不足なベンダー、無関心なスタッフとプロジェクトリーダーは、全てのいわゆる「無料トライアル」につきまとう危険要素なのです。

もし予算内での小規模パイロット投資が不可能であり、プロジェクト成功のために少なくとも2人の人員を割当てられなければ、時期を改めることが一般的には得策です。

また、提案段階においてベンダーをしっかり選別することも重要です。信頼出来るベンダーであるか、目標や予算について出来るだけオープンに情報をシェアし、あなたの会社の利益のため最善の働きをしてくれるかどうかを観察しましょう。

もしそうでなければ、他のベンダーを探しましょう。

 
 

 
 
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株式会社Flow Solutionsは、2016年にデータ活用プラットフォームの提供を開始し、アパレルや雑貨店、家電量販店など、これまで100社以上・800店舗以上へのシステム導入と3,000以上のセンサー接続実績があります。リテールデータ活用AIプラットフォームFlowは、IoTによる人流計測データや既存データとの連携によって店舗状況を可視化し、AI技術を用いた多次元なデータ分析を可能にします。店舗データの活用によって売上改善や業務効率化に効果を発揮するソリューション・ベンダーとして、小売業の課題解決にあらゆるソリューションを提供しています。
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