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データ分析とは、「過去のデータ」と「現在のデータ」の比較【no.1185】

前回のつづきです)

 データの分析は「同一期間同一条件」でおこなうこと。ネットショップで販売している商品を、「アクセス数」「転換率(コンバージョン)」「売上」の3つの観点から分析する際、必ず「同一期間同一条件」のデータを集計して、分析していってください。

 データ分析は、「好きなとき」「できるとき」「思いついたとき」にやるものではありません。「同一期間同一条件」のデータを定期的に分析していくとより成果に繋がっていきます。

 実は、どちらかというと「データを分析する」ことよりも「定期的におこなう」ことの方がEコマース事業を進めていく中で難しいのが現実です。たとえば、「毎週月曜の午後にデータを分析する」「隔週金曜の17時にデータを分析する」などルールを決めておくと、定期的なデータの確認が習慣化しやすいかもしれません。

 ポイントは先にスケジュールを押さえてしまうことです。スケジュールを押さえないと優先順位は後に後になってしまいます。結果、「好きなとき」「できるとき」「思いついたとき」にデータ分析をおこなうことになってしまいます。

 データ分析の方法についても簡単に解説をしておきます。

 まずデータ分析というのは、「過去のデータ」と「現在のデータ」の比較です。ですので、単体で取得した一時点のデータからはあまり情報を得ることはできません。「同一期間同一条件」で取得した「過去のデータ」と「現在のデータ」を比較するのです。たとえば、「2016/12/12~2016/12/18」の期間で取得した1週間のデータ(=過去のデータ)、「2016/12/19~2016/12/25」の期間で取得した1週間のデータ(=現在のデータ)、というようにです。

 この過去データと現在のデータは、ともに1週間分の集計データということで「同一期間」の条件を満たしています。また同じツール(たとえば、Googleアナリティクス)からデータを取得していれば、「同一条件」も満たしていることになります。つまり、この過去のデータと現在のデータのふたつは、「同一期間同一条件」として比較できるデータということになります。

 データ分析のファーストステップは、過去のデータと現在のデータを比較し、その変化を見ることです。たとえば、過去のデータのネットショップのアクセス数合計(つまり、「2016/12/12~2016/12/18」期間内のアクセス数)が1,000人、現在のデータのネットショップのアクセス数合計(「2016/12/19~2016/12/25」期間内のアクセス数)が1,500人だとします。

 過去のデータと現在のデータを比較したときに、「+500人」の差異があることに気づくことができます。

 次のステップです。この過去のデータと現在のデータの変化「+500人」が、自分たちがおこなった改善活動(アクション/改善/施策)によって起こったのか、それとも市場の何らかの変化によって起こったのかを検証します。ECMJでは、前者を「内的要因」、後者を「外的要因」と呼んでいます。データの変化の「原因」が、内的要因によるものなのか、外的要因によるものなのかを調べるのです。

 さらに次のステップです。過去のデータ、現在のデータがあれば、未来のデータもこれから生まれることになります。今回の例であれば、「2016/12/12~2016/12/18(=過去のデータ)」、「2016/12/19~2016/12/25(=現在のデータ)」の次、「2016/12/26~2017/1/1」、これが「未来のデータ」ということになります。

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(2) Comments

  1. Pingback: Eコマース事業では「定量」的なデータを「客観」的な指標として扱い改善を進める【no.1170】

  2. Pingback: データを分析することとの本質は、「要因の整理」。【no.1199】

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