当社では、「インティメート・マージャーのオープン社長室」と題し、代表である簗島の考えを共有するツールとして、Spotifyで定期的にラジオ配信をしています。 社長が普段思うこと、日常生活での気づきが凝縮されているので、定期的にテキスト化してお届けしていきます。是非ご覧ください！

今回のテーマ：【社内データのセンシングから見えてくるもの】

簗島：組織の状況を把握する上で、私が数字的に見ている項目っていうのが何個かありまして、中でも社内のメールの送受信は指標としてよく見てます。メールの送受信って結構重要なパラメーターで、販売商品が複雑になってきたり、商品の理解度が減ってきたりすると、メールの返信速度って遅くなってくるんです。 なぜかというと、自己完結できるタスクじゃなくて、他者を巻き込まないと解決できないタスクになると、人の忙しさも入ってきて1・2時間以内とかで返信ができなくなり、ついには日を超えたりもしてしまう。 なので社内のメールの返信速度が遅くなってくると、私は社内に向けて「私ならこういう相手に対して、このように営業をするよ」という営業動画を出すようにしているんです。組織の健康診断のようなものですね。

このように、組織が硬直化していたり、組織内で知識のシェアが足りてないということを一番定量的に見る方法は、メールのレスポンスだと思います。本当に目標としなければいけないことは、24時間以内にメールを返す、というような気持ちの問題ではなく、その日の最後に、今日来たメールに対して全て返信するという決まった時間を作った際に、100％メールを返せる状態で営業活動をしていることがすごく大事。なぜかというと、自分の中の必要十分な知識を提供して、結果としてメールを返すことが出来ているので。 逆に言うと、お客さんから来た質問でその日中に自分で返せないものが溜まっていくと、それは不要に難しい説明をしてしまっているか、もしくは事前に上長に確認しておかなければいけなかったタスクが終わっていないという状態になるので、誰かに相談した方がいいという感覚なんですよね。

ですがこれも裁量と知識の掛け合わせで、偉い人であればあるほどパパパっと勝手に進められちゃうこともありますよね。 知識がある人も同様に。なので結局そのような知識が自分についてるかどうかを自分の納得感以外で知る方法は、その日のメールに対して、自分で判断して返せた割合が何％だったかというのを見るのが1番良い気がします。このようなメールのセンシングは、個人的に私が半ば遊びでやっているのですが、他の企業でも是非やってみてほしいなと思ったりします。

当社では社内の日程調整ツールもセンシングしているのですが、そのようなデータも明らかに上下していたりするんです。メールで打ち合わせの日程調整があった後、注文書が発行されるまでの打ち合わせ回数など、会社の動きが悪くなるタイミングに伴ってデータも悪化していたりという、少し風が吹けば桶屋が儲かるぐらいの遠い指標なんですけど、そのような指標で個人的に取っているのは何個かあります。もしそのようなデータが、良い時に上がって悪い時に下がるものがあるとしたら、そこには必ず因果関係があるんです。「Dr.STONE」というアニメでも言っていましたね。「化学というのは、たまたまでなく、裏側にあるルールを見つけることだ」って。この言葉を聞いて「あ、確かに僕がやってることは化学なんだ」と思って。今までの話にさえも因果関係があるように、何かしらの関連があるということは、そこには因果があるはずなので、それを理解しようと思えば答えや改善する方法も見つかります。

先ほどの話に戻りますが、メールのレスポンスの平均が遅くなってくると、必ず売り上げが下がってしまうんです。なぜなら、その分疑問が解けてないということなので。1ヶ月以内に返信が終わっていないと失注してしまうというような時間的な制約も多いので、そのようなことを上手くセンシング出来ればとてもいい気がします。あとはメールのスレッドが長くなっているのも、大体まずい時のサインですね。 「あれ、こんなにこの商品やり取りすることあったっけ」というような。このように、メールは意外と組織の状態を表すものである気がしているので、もう少しメールを解析するようなツールとか会社ってないかなと思ってます。

例え全てがメールに移行しなくとも、恐らくメールで返信が遅くなっている状態があるようだと、チャットツールでもそうなってしまうと思います。ですので私もずっと社員のメールKPIというものを設定していて、誰がどこにいつどのような内容のメールを送ったかというデータをもう1年以上とっています。社員が誰にどのような資料を送っているか、そのタイトルや予定がどう入ったのか、打ち合わせ件数と打ち合わせ社数などのデータもグラフ化して、去年対比でどうなっているかという推移を見ています。打ち合わせ回数が増えると、その分どんどん非効率になってきているサインなんです。あとは総受信の割合やメールの経過日数、1日以内のメール通数や、それに対して何日以内にレスポンスがあったのかというようなデータをFromとToの組み合わせで取って、それを「何日以内の返信が今滞ってますよ」というようにチャットに流してアラートするようにもしています。

このようなやり方は、やはりちゃんと頑張っている人がデータの数字として出てくるのでとてもフェアで、個人的にも好きだなと思いますし、今後メールの平均レスポンス時間なども人ごとにもっと取れたりすると、より良くなる気がしていますね。因果関係においても、このように見えている場所からしかでてこないので、データのセンシングをもっと活用していけたらいいなと思います。

メールのデータセンシングから得られること、意外と沢山あるのですね。

弊社ではこれからも様々なデータ収集を積極的に行い、業務改善や組織開発へ役立たせてまいります。

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