データの「レポート」が魅力を失った理由 – インドの e コマースの難問
公開: 2020-03-15ビジネスでのレポートの使用は、長い道のりをさかのぼります
インドの e コマース業界は依然として物流面で大きな課題に直面しています
e コマース企業は通常、予備データを使用して、どの配送業者が最も業績が良いかを判断します。
ペースの速い e コマースの世界では、データが王様です。 ビジネス リーダーが業務を最適化し、買い物客を必要な製品に結び付け、オンライン コンバージョン率を高めるために必要な情報を提供することで、すべての重要な決定の原動力となります。 正確でタイムリーなデータは、エコシステムのサプライ チェーン エンドで特に重要です。わずかな遅延や取り違えでも非常に大きな問題が発生する可能性があります。
データレポートが神聖なものとして保持されていると仮定するのが唯一の自然であることを知っている. 結局のところ、それらがなければ、システム全体がトランプの家のような構造的完全性を持つことになります。 残念ながら、常にそうであるとは限りません。
Nykaa、Pharmeasy、Realme などの主要な名前を含む、インドのほとんどの大規模な e コマース企業が、当社のプラットフォームを使用しています。 しかし、ビジネス ミーティングでは、レポート プラットフォームについて話し合うことに関心を示したことがある人はわずか 10% でした。 経営コンサルティングのバックグラウンドを持つ者として、これは最初は当惑しました。
コンパイルされたデータをインテリジェントに適用することは、私が作成したレポートの基礎として常に機能してきました。e コマースの世界でも、それ以上ではないにしても、同じことが当てはまると思っていました。 多くの熟考と、この分野の同僚や企業との多くの会話の後、私は最終的に何がこのような状況につながったのかを理解しました. この重要な用語の乱用。
ビジネスにおけるレポートの使用は、長い道のりをさかのぼります。 企業は、製品の機能を改善し、顧客プロファイルを構築し、販売およびマーケティング戦略を微調整するために、ターゲット市場に関する情報を収集しようと常に試みてきました。 しかし、市場が成熟し、グローバリゼーションが地元企業を多国籍企業に変えて初めて、この分野が真価を発揮するようになりました。
これらの巨獣の新たに拡大されたリーチと莫大な富により、彼らはこれまで想像を絶する規模でデータを収集することができました。 この蓄積された大量の情報を整理し、それを実用的なレポートに変換するタスクは、人工知能 (AI) などの新しく開発されたテクノロジーによって大きく支援されました。 その結果、これらの活動から収集された洞察は、ビジネス上の意思決定に積極的に影響を与え、形成するようになりました。
これらのレポートが提供する明らかな利点にもかかわらず、関係する企業のリソースに関係なく、これらの大量のデータをくまなく調べる行為は、依然として面倒で費用のかかる作業でした。 これにより、市場にギャップが生じ、タスクをアウトソーシングできる企業への需要が生まれました。サービス企業 (特にソフトウェアおよびコンサルティング業界) は、その需要を迅速に満たすことができました。 提供を急いでいるサービス会社は、さまざまなレポートおよびダッシュボード サービスを売り込み始めました。
ただし、これらのサービスの大部分は、生データから抽出された実際の洞察を持たない、スタンドアロンの数値だけで構成されていました. これは最終的に、「レポート プラットフォーム」や「ダッシュボード サービス」などの用語が意味をなさないほど乱用される状況をもたらしました。 洞察がなければ、数字は何の意味もありません。 そしてそこに悲劇があります。
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このような状況と、現在報告が無関心であると見なされていることを考えると、行動主導の報告の重要性を強調することが不可欠であると私は信じています. インドの小売市場は現在、6,000 億米ドルの価値があると推定されています。 つまり、現在、e コマースは全体の 5% しか占めていません。 米国市場における e コマースの株式の 15% と比較すると、まだ成長の余地が十分にあることが明らかになります。
それにもかかわらず、インドの e コマース業界は依然として物流上の大きな課題に直面しています。 インド全土の返品率 (RTO) は、特に代金引換 (COD) 注文が関係する場合、頑固に高いままです。 現在、COD 率は大都市圏の 50% と比較して、Tier III および IV 都市では 90% 近くに達しています。 ただし、これらの同じ都市では、RTO 率は実質的に 2 倍になります。 業界が問題に直面していることは明らかであり、私たちがすでに持っている情報を解読することによってのみ、解決策にたどり着くことができます。
その点で、この状況を変える責任は製品会社と分析会社の両方にかかっています。前者は報告の重要性を受け入れ、後者は報告の利点を提示する方法を変える責任があります。
企業がレポートを (製品またはサービスとして) 販売したい場合はいつでも、クライアントと一緒に座って、レポートが推進する正確なビジネス上の意思決定を計画する必要があると私は信じています。 定量分析よりも定性分析の提供を強調し、それに応じてレポート ダッシュボードを構築することで、ストーリーを織り込み、特定のビジネス成果につながるような方法で、洗練されたデータを提供できるはずです。
このようなシステムの導入によって最も恩恵を受ける分野は、e コマースの運営です。 倉庫から顧客へのパッケージの収集、輸送、配達に影響を与える内部および外部要因に関する洞察を提供することにより、事業主は正確で影響力のある意思決定をより適切に行うことができます。
例として、「スタック」出荷に関するレポートには、そのようなステータスの背後にある理由の分析、利用可能な実用的なオプションの詳細な分析、および他のビジネスの重要業績評価指標 (KPI) への影響の推定を含める必要があります。と言った措置が取られています。
配信に失敗した場合、同じレポートでまったく異なるデータ セットが強調表示されるはずです。 これには、特定のアクションが原因で発生した障害の数、同様の障害を修正する方法、および API を介して利用できる自動化されたアクションに関する推奨事項が含まれる必要があります。
最後の、そして最も難しい例は、ラストマイル配送に関係しています。 eコマース企業は通常、予備データを使用して、コストと配達時間の比率の点でどの宅配会社が最も優れているかを判断します. この候補は、その後、すべての配信を処理するために選択されます。 ただし、インテリジェントなデータを使用すると、各パッケージの配送コストと配送時間が最適化される可能性があります。 たとえば、特定の配送パートナーは、より低い料金を請求し、パッケージの配送に時間がかかる場合があります。
この会社は、時間に左右されないパッケージを宅配するように割り当てることができるため、システム全体に適用すると大幅なコスト削減につながります。 同様に、時間に敏感な配達は、配達時間の合計が最も短いパートナーに割り当てることができるため、顧客のリピートが得られます。 要するに、各配送をスマートにすることで、大幅な節約が実現し、RTO と注文 (WISMO) コールが大幅に削減されます。
不毛な数字よりも実用的な情報を重視し、ソリューション指向の結果を重視するアプローチを採用することで、ソフトウェア業界は概念としてのレポートを復活させ、正当な王を王座に戻す機会を得ます。