デジタル時代の経営は、データをいかに活用できるかが勝敗を握っています。
勘や経験に頼らず、荷主をデータで理解し、課題や解決策を考えて自社にしかできない価値提供をすることが大切です。

そこで本コラムでは、データ分析のポイントについてご紹介します。

自社に合ったデータ分類とは

まずは、「荷主」を一括りにしないことからがスタートです。

例えば、依頼頻度が高く継続期間の長い安定荷主もいれば、依頼頻度が低くスポット中心のライト荷主もいます。 他には、依頼頻度が低いが、一回当たりの台数が多いという荷主もいるでしょう。

そのため、荷主を頻度・期間・物量・業種などで、どう分類することができるのかを自社の事業モデルを元に整理する必要があります。

ここで、重要なのが、データドリブン（データ中心の）経営です。

全体で何社ほどの荷主がいて、自社のファンにさせるための課題がどこにあるのかをデータ分析を行うことで明らかにし、改善活動をしていくというのが、既存荷主に対する、データドリブン経営で品質向上する正攻法パターンです。

「荷主データの蓄積」が不可欠

これらを実現するためには「荷主データの蓄積」が不可欠です。 
どのようなデータがあるべきか、例として次でまとめています。

①荷主情報

社名、担当者名・連絡先、業種・規模・エリア、取り扱い商材、今までの見積もり書、今までの契約書

②受発注データ

過去商談履歴、過去依頼履歴（商品・物量・エリア・金額など）、進行中の商談情報

③行動データ

メルマガ・DMなどの開封履歴
社サイトでどのページを閲覧したのか、どの程度滞在したか
自社サービスのなにに興味関心を持っているか

④定性データ

お問い合わせや輸送品質アンケートへの回答内容など

これらの情報をそれぞれのデータベース化することで、横断的に統合して分析できるようになり、より荷主への理解と、荷主からどう見られているかの理解度が上がります。

データドリブン経営で業績アップを実現

上記のようなデータ経営は、デジタル用語でMA（マーケティングオートメーション）・SFA（セールスフォースオートメーション）・CRM（カスタマーリレーションシップマネジメント）などに属します。

データを巧みに使い、品質の向上と荷主の期待に応える輸送を実現することが、データドリブン経営での業績アップになりますので、ぜひ一度考えてみてください。

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