著者:石田 麻琴

データ分析をアクション(施策)に繋げるための考え方。その2【no.1559】

 データを施策に繋げるための考え方。第二回です。

*ビッグデータのシステムを導入した会社が困ること

 前回のコラムではとあるショッピングモールの調査データを事例に「データとアクションの関係性」について解説をしました。数年前からトレンドになっている「ビッグデータ」。社内に散乱しているデータ、取得されていないデータを収集・集計・可視化することで経営に役立てようという動きですが、このビッグデータのシステムを導入した会社の多くが困っていることがあります。

 それは「データの収集・集計・可視化はできるようになったけれども、そこから次にどんなアクションをすれば良いのかがわからない」ということです。これはショッピングモールの調査データの事例でも書いた「現状把握」としてデータを活用している状態です。いま会社や事業がどうなっているかその状態はわかるのだけれどもわかるのはそこまで、という状態です。

 事例で紹介したショッピングモールもビッグデータのシステムを導入後困っている会社もデータに対する考え方を変えることが必要になります。それは「データ活用」とは「現状把握」のためだけにデータを使うのではなく、「成果検証」のためにもデータを使うということです。「成果検証」のためにデータを使うことで、「次にどんなアクションをとれば良さそうか」が少しずつ見えてきます。

*「成果検証」のためのデータ活用とは何か

 データというのはあくまで「結果」です。「結果」の裏には「そうなった理由」が必ずどこかにありあmす。それは明確な理由かもしれませんし、「たまたま」という不明確な理由かもしれませんが、いずれにせよ理由があります。これが「原因」もしくは「要因」です。「成果検証」のためのデータ活用とは、「結果」から「原因」を探していくことに他なりません。

 「現状把握」のデータ活用では、データを収集・集計・可視化して「結果」の状態を確認すれば問題ありません。「成果検証」のデータ活用をおこなうためにはもうひとつの要素が必要になります。「結果に効いている可能性があるものとして、どんな原因が考えられるか」この仮説と仮説を確かめるための行動が必要になるのです。

 「現状把握」のデータ活用よりも「成果検証」のデータ活用の方が一歩踏み込んだ分析になります。その分、「次のどんなアクションをとれば良さそうか」に繋げていくことできます。この「次のどんなアクションをとれば良さそうか」こそ「仮説」そのものです。

*「成果検証」のデータ活用の流れを知る

 「成果検証」のデータ活用をおさらいします。「現状把握」のデータ活用は「現在のデータ」だけを確認すれば良いのですが、「成果検証」のデータ活用では「現在のデータ」と「過去のデータ」を比較しなければいけません。この「比較する」というところが「成果検証」のポイントになります。

 まずは「同一期間同一条件」で収集・集計・可視化した「過去のデータ」と「現在のデータ」を比較します。たとえばネットショップのデータ分析であれば、「ネットショップに1週間でアクセス(来店)したデータの集計」などと考えます。「過去のデータ(=前週のデータ)」が1,000アクセス、「現在のデータ(=今週のデータ)」が1,500アクセスだったとします。

 この「過去のデータ」と「現在のデータ」を比較すると1,000アクセスと1,500アクセスで「500アクセス」の差異があることがわかります。ここではこの差異のことを「変化」と表現します。ネットショップのアクセスを1週間ごとで収集・集計・可視化した前週のデータと今週のデータに、「500アクセスの変化」があったわけです。まずここに気が付くことが「データ活用の第一歩」になります。