事業グロース調査レポート
新規事業立ち上げ後の「事業グロース」に携わったことのあるビジネスパーソン314名を対象とした実態調査を実施し、“失敗する事業グロースの特徴”を20のポイントとしてまとめました。 そして調査・分析結果に加え、事業グロースを成功に導くための要点を「フォーティエンスの提言」として解説します。

~企業の保有データから新規ビジネスの可能性を一覧化・評価~
データマネタイゼーションとは「保有するデータを活用して、新しい提供価値および収益源を創出すること」です。
近年のIoTをはじめとするネットワークやデジタルデバイスの高度化により、事業主体である企業が膨大なデータを取得・蓄積できるようになったことを背景に、世界中で注目を集めています。
日本においても注目を集めており、様々な業界で組織が設立され、取り組みがはじまっています。しかし、データマネタイゼーションは簡単ではなく、取り組みの末に事業化まで辿り着く企業は多くはありません。
フォーティエンスの新規事業戦略チームでは、データマネタイゼーションの実現の際に、よくある躓きのポイントの解消を目的とした、アイデア抽出フェーズに焦点を当てた新しいサービスの提供を行います。
POINT 1
日本においてもデータマネタイゼーションに取り組む企業は年々増加しています。しかし、データマネタイゼーションに取り組む半数以上の企業では、実際に取り組みを行うも事業化まで辿りついていない状況です。
フォーティエンスが2022年9月に実施した調査では、実際に事業化まで至ったのは35%程でした。
※実態調査の詳しい内容こちら
これら実現の難しさの背景には、3つの躓きのポイントがあります。
①発想が”思いつき”頼りになっている
新しい収益源の創出を目指すため、検討の初期フェーズではビジネスアイデアのアイディエーションを行います。アイディエーションのプロセスがなく、網羅性のない、担当者の思い付き頼りの状況になっているケースが見られます。
②顧客企業のニーズがわからない
既存事業とは異なる新しい業界へ新規参入するケースも多くあります。その際、参入業界に馴染みがないため、ターゲット顧客の課題やニーズの把握が十分にできていない、わからないままの状態で検討を進めているケースが見られます。
③「いいね!」とは言われるが、そこから先に進まない
アイディエーションのプロセスと、顧客課題をもとにビジネスアイデアを企画するものの、そこから上手く検討が進まないケースもあります。特に「ポテンシャル顧客への壁打ちでは反応は良いが、そこから先に進まない」といったビジネスアイデアの検証および評価・選定で躓いているケースが見られます。
POINT 2
これらの躓きのポイントは、検討の初期段階である「アイデア抽出」フェーズにおける取り組みが原因となって引き起こされています。そこでフォーティエンスでは、支援範囲をアイデア抽出フェーズに絞った新しいコンサルティングサービスを開始します。
このコンサルティングでは、アイデア抽出フェーズを「データアセットの整理」「アイデア創出」「選定」の3つの側面からご支援することで、躓きのポイントを克服し、事業化を達成するビジネスアイデアの抽出を実現します。
POINT 3
データマネタイゼーションにおけるアイデア抽出のアプローチを採用しています。
最初のステップでは、企業が保有するデータ項目を整理し、これらのデータ単体および組み合わせにより創出できる「データの価値の定義」を行います。次のステップでは、「ターゲット顧客の業務およびKSFの整理」を行います。このステップでは、ターゲットとなりうる顧客を網羅的に洗い出し、さらに顧客の事業成長に寄与する業務やKSFを把握します。
この二つのステップのアウトプットを掛け合わせることで、データマネタイゼーションのアイディエーションを網羅的に行います。
POINT 4
「データアセットの整理」「アイデア創出」「評価・選定」の側面から、事業化をご支援します。
データアセットの整理では、保有するデータ項目を整理し、それぞれのデータが持つ価値を整理します。続くアイデア創出では、既存事業のバリューチェーンやステークホルダー等の観点からターゲットとなる顧客を網羅的に洗い出し、主要業務やKSFを整理します。これらをデータが持つ価値と掛け合わせることで、データマネタイゼーションのビジネスアイデアをプロセスから創出します。創出したアイデアは、評価を軸を以て選定し、概略企画の作成を行います。
保有データの整理から、データの価値を定義し、考えられうるアイデアを挙げ切り、簡易的な評価を基に有望アイデアを絞り込みます。
POINT 5
フォーティエンスの新規事業戦略チームでは、豊富なコンサルティング実績を基に、アイデア抽出フェーズに対するコンサルティングサービスを提供します。またこの他にもデータマネタイゼーション事業の事業化検討からリリース後の事業成長まで、一気通貫のコンサルティングサービスも提供しています。
※データマネタイゼーション企画推進コンサルティングの詳しい内容はこちら
新規事業立ち上げ後の「事業グロース」に携わったことのあるビジネスパーソン314名を対象とした実態調査を実施し、“失敗する事業グロースの特徴”を20のポイントとしてまとめました。 そして調査・分析結果に加え、事業グロースを成功に導くための要点を「フォーティエンスの提言」として解説します。
D2C事業の従事者1,239名へのインターネット調査を行った結果、D2C事業が成功した企業はわずか32%に留まり、68%が失敗している事実が明らかになりました。 当社は、これまでのD2C関連プロジェクトの支援実績や国内外D2Cの事例調査、インタビュー調査結果等をふまえ、D2C事業の成功と失敗を分ける16の分岐点を導出し、D2C事業を成功に導くためのポイントを解説します。
データマネタイゼーション事業立ち上げ経験者300名を対象に実施した定量調査に加え、20社以上へのインタビューとコンサルティング現場での経験を踏まえ、データマネタイゼーション事業の成功に向けたポイントを解説します。
~企業内の最後の暗黒大陸、調達購買業務の見える化を進める~
企業のDXが進むなか、調達購買業務のDX、なかでも購買取引に関するデータの収集・分析・活用は、ほとんどの企業ができていません。 なぜ調達購買業務のDXは進まないのでしょうか? 多くの企業の調達購買業務DXに関する現状と、共通する課題を掘り下げ、今後の調達購買業務DXの進め方について解説します。
事業化に向けたメタバースビジネスの検討に携わったことのある経験者500名への調査と、20名へのインタビューをもとに「事業化に失敗するメタバース13の特徴」を導出、事業化成功に向けたノウハウを解説します。
なぜ91%のサブスクは失敗するのか?
サブスク事業経験者500名への定量調査から判明した、「失敗するサブスク 17の特徴」について解説します。 コンサルティング現場での経験を踏まえ、サブスク事業の成功・失敗に関わるノウハウを「フォーティエンスの提言」として提示。
~新規事業の成功確率を高めるには~
新規事業経験者600名が経験した、新規事業に関する定量調査結果の分析とコンサルティング現場での経験を踏まえ、新規事業の成功確率を高めるためのヒントを解説します。
地方分散データセンターは実現するか
(1)企業間から業界全体へ
自社EC・自社アプリ、Webサービス・・・成果につなげるD2Cの“再構築”
【第3回】アセットを活かした事業開発のアプローチ、4つのステップ
【第2回】大企業ならではのアセットを事業機会へと転換するには
【第1回】大企業ならではの事業開発を
【第2回】「パートナー・組織・人材」「全体」に関わる落とし穴と対処法
【第1回】新たなビジネスモデルによる新規事業の必要性と難しさ
【第3回】実効性のあるクローズドループの仕組み
【第2回】CX向上につながるドライバー要因の特定と評価制度設計について
【第1回】古くて新しいカスタマーエクスペリエンス議論の現在地
クリエイティビティが指す未来
【第1回】プロダクトへのAI普及とサステナビリティの波
【第4回】データマネタイゼーションの実現へ向けたアプローチと検討すべきポイント
【第3回】データマネタイゼーションの実現を阻む障壁 5つの障壁と対応策
【第2回】データマネタイゼーションのビジネスモデル
【第1回】「データマネタイゼーション」とは何か
【第5回】既存事業との対立を乗り越えるために
【第4回】サブスク事業の成功に向けた“利益方程式”
【第3回】サブスク事業が失敗に至る“負のスパイラル”
【第2回】サブスク事業企画の進め方
【第1回】教科書や書籍では語られないサブスク失敗の要因
なぜ91%のサブスクは失敗するのか?
~新規事業の成功確率を高めるには~