1年経ってもピクリとも変化しない場合、そのデータ分析（データサイエンスや機械学習など含む）の取り組みは上手くいっていないと言えるでしょう。
何が問題なのでしょうか？
- データが不十分だからでしょうか？
- IT基盤が不十分だからでしょうか？
- モデルの精度が不十分だからでしょうか？
例えば……
- データが十分に蓄積され
- IT基盤がそれなりに整備され
- 予測モデルの精度もまずまずなのに
……なぜか上手くいかない！ということは少なくありません。
では、どうすればいいのでしょうか？
以下3つの壁です。
- テーマ設定の壁
- アナリティクスの壁
- 定着化の壁
セールスアナリティクス社のスタンス
3つの壁を突破できる人財の育成＋成果
そのため、セールスアナリティクス社は、高度なIT化（BIツールやDMP、分析ツール、CRM、MAツールなどの導入）のためのコンサルティングは致しません。IT化の副産物として蓄積されるデータを活用しビジネスの生産性をあげるための、データ分析・活用のための支援をいたします。体系化された方法論を伝授し人財育成（スキルトランスファー）を主眼に置いております。
