DecisionVu と MetLife が、業績向上のため Qlik を使用してアナリティクス プラットフォームを構築した方法をご紹介します。

ブログ執筆者 : Mark Bilotta  本ブログは 「Customer Spotlight : Gaining A Clear Vu」 の翻訳です。

規模や業種にかかわらず、すべての組織がデータに取り組み始めています。 優れた業績指標を確立し、高度な分析により、各部門の将来にわたる成功を確保できる組織もあります。 逆にデータの価値を認めながらも、成功につながる計画やテクノロジーを持たない組織もあります。

アナリティクスを駆使している業種の 1 つが保険会社です。 15 年前と異なり、今日の保険会社は新しいデータソースと顧客の行動傾向を利用できます。 この情報によって、保険請求がより正確に処理され、両当事者にとって望ましい結果がもたらされます。

この種の分析が日常的に行われている事例は数多くありますが、書物になっている事例はごくわずかです。 この記事が、それを改善する一助となればと思います。 先日、DecisionVu の社長、Lawrence Maisel 氏にインタビューし、同氏の著作である『Predictive Business Analytics: Forward-Looking Capabilities to Improve Business Performance』についてお話を伺いました。

Q: ご自身の経歴と DecisionVu について簡単にお話しいただけますか。

A: はい。私は DecisionVu の創業者で、現在、同社の社長を務めています。それ以前は KPMG Consulting のシニア パートナー、PeopleSoft の役員を歴任しました。 当社は、クライアント向けに企業の業績管理、財務管理、および IT ビジネス管理サービスを提供しています。 これまで、MetLife、TIAA-CREF、Citigroup、GE、Bristol-Myers、Pfizer、News Corp/Fox Entertainment をはじめとする多くの Global 1000 企業にサービスを提供してきました。 DecisionVu は、クライアント企業の業績を目に見える形で向上させることにフォーカスしています。

Q: 最初に社名が出た MetLife ですが、同社が持っていた業績向上ニーズについて簡単に教えてください。

A: 私の本では、1 章を割いて MetLife の事例を紹介しています。 同社は多くの保険会社と同様、 低金利と、顧客対応維持の必要性という課題を抱えていました。 そこで新しい役員として Martin Lippert 氏を執行副社長兼グローバルテクノロジー アンド オペレーションズ (GTO) の責任者の座に据えたのです。 業務を引き継ぐ中で、同氏はビジネスにおけるデータの重要性に気付きました。具体的には、主要業績評価指標 (KPI) が、業績の改善に加え、品質管理プロセスを通じた顧客体験の向上につながることを認識したのです。

Q: 測定すべき重要な KPI はどのように判断されたのですか。

A: Marty は、 補佐役の Mona Moazzaz 氏、GTO の新しいグローバル ビジネス効率・効果部門 (BEE) の責任者 Jeff Nachowitz 氏の 2 人の重役に、レビュー・プロセスの導入を命じました。 2 人の協力によって、管理運営レビュー (MOR) プロセスが導入されました。 これは事実に基づくデータ主導型の管理アプローチで、MetLife ではまったく初めての試みでした。 導入チームは、MetLife の企業戦略に従って KPI を構成し、業績評価の尺度を詳細化しました。 これらの KPI は目標に基づいて体系化され、反復的で詳細な月次レビュー プログラムの基盤となっています。

Q: グローバル組織で必要なすべてのデータにアクセスできるようにするため、まず何に着手されたのですか。

A: Jeff とそのチーム リーダーの David Sullivan 氏は、DecisionVu で MOR プログラムを迅速に開始するために、ガバナンス手順を制定し、KPI を定義するとともに、レポート ツールや管理リソースなどの重要な要素を確立しました。 このような要素の 1 つが、下図に示す組織構造です。 経営幹部とチームが、MOR プログラム内で、各自の評価指標を定義できるようにする必要があったのです。

ご想像のとおり、このレビュー・プロセスは、組織内の複数のチームや個人に適用されたため、”色分けされた記録簿” によって整理されていた多様なデータソースを統合する必要がありました。

Q: MetLife が Qlik を最適なアナリティクス プラットフォームとして選定した理由は何ですか。

A: 大量のデータを意味のあるアナリティクス・ダッシュボードとして取り込む必要があったため、指標が増えてユーザーが負担に感じることは避けたい、というのが懸念の 1 つでした。 必要なのは 100 種類もの指標ではなく、 ストーリーを明らかにし、大きな影響をもたらすごく少数の指標でした。 当社が Qlik を選定した理由はそこにあります。 Qlik はレポート作成ツールではなく、強力なアナリティクス・ツールです。 Qlik では大量のデータをはるかに高速に処理でき、この点で、Qlik は他のアナリティクス・ツールよりも優れていました。 Qlik を使用することで、MetLife はデータの相互関係を、数値でも視覚的にでもすぐに表示できるようになりました。

Q: これまでこのプログラムによってどのような成果が見られましたか。

MetLife では利益率が向上し、事実に基づいて将来を見据えた意思決定ができるようになりました。 経営陣は、アナリティクス ダッシュボードを使用して、プログラムやプロジェクトの状況と品質を日常的に確認できます。 コール センター機能を通じた顧客維持率と、重要 KPI の重点管理による業務の生産性向上が2 つの大きな焦点領域です。

私の本でも触れていますが、Jeff が言った 「動的な環境で事実に基づいた意思決定を行うことが、適切な意思決定の可能性を高める」という言葉は、同社が達成した成果を最もよく表現しています。

時間を割いて MetLife について話してくださった Lawrence 氏に感謝したいと思います。 この話の詳細については、Amazon で Lawrence 氏の著書をお求めください。

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