1-1 . 分析の目的を明確化してデータを集めてみよう(マーケティング分析のキモ)

さて、データ分析のキモとなるお話をします

ぶっちゃけここが一番大事で、ここ以降は作業になります

とその前に、データ分析にまつわる記事ですが、極力専門用語は使わないで書こうと思います

あくまでも、実際に分析ができる形に持って行くことが目的ですので、表現に関しましてはご容赦ください

では早速、まずは一つ目のトピックである、分析の目的を明確化するというお話から入ります

分析の目的を明確化する

人は誰しも、何かしらを分析したことがあるかと思います

例えば、好きなこにアタックする際に好きなこの好みを把握し、自分の行動に役立てたりなど

または、シンプルに会社で競合のことを分析したりなど

日常で分析することは多くあります

しかし、いざ、「分析」をするぞ!と思い立つとなぜかデータをめっちゃ見始めてなんとか無理くり、何かを絞り出そうとする人が結構いるんじゃないでしょうか

ただ、思い出してください

目的があれば、自然に目的ベースの分析ができていたことを

私は、中学生の時にお小遣いをどうしても上げて欲しかったことがあります

そのために、親に「どうすればお小遣いを上げてくれる?」と聞き、期末テストで学年のTOP 10に入れば倍にするという情報を得ることができました

そこで、学年のTOP 10に入るために、苦手な科目に力を注いで得意な科目はサラッと流すという戦略を実施し、無事にTOP 10入りをすることができました

このエピソードで大切なのは

  1. 目的が明確化していること(お小遣いを上げて欲しい)
  2. 目的のための情報を得ていること(親にどうすればいいか聞いた)
  3. 目的達成のために必要な情報を整理していること(学年TOP 10に入るための自己分析)

という3つになります。

ほら、中学生の私ですら簡単に分析して目的を達成しています

簡単でしょ?

でも、世の中の頭のかたーーーーい人は、とりあえずいろんな複雑怪奇なシステムを使おうず!とか顧客データをひたすら貯めるぜ!とか、機械学習でブイブイ言わすぜ!とか。。。

手段で気持ち良くなっているパターンが往々にしてあるんですね

はい、私もBIツールで気持ち良くなっていました

ただ物事は意外に単純で、上記のエピソードにある3つを抑えれば、あっさり問題解決できるのですよね

もちろん、この3つをおさえた上で、さまざまなツールを使って効率化するのであればベストです

では、あなたが今抱えている問題をまず整理しましょう

整理をすることで目的が明確化します

Q1. あなたの解決したい問題は、実際に解決できますか?
Q2. もし解決できるならば誰が何をすれば解決できますか?
Q3. その誰かから問題の直接答えを聞くことができますか?
Q4. 直接聞けないならば、近しい人に聞くことはできますか?

先のエピソードの例に戻りましょう

私は、中学生のころ、金欠でした(中学生は誰しもが金欠)

ここで、私の問題は「金欠であること」です

この問題は、Q1より解決は可能だと考えていました

では、Q2の答えは私の場合は2つ浮かびました
一つは、「私が」働くこと
もう一つは「親から」もらうこと です

しかし、中学生はアルバイトができず、そもそも私の学校はアルバイト禁止だったので親からもらう選択肢を考えました

さて、ここで問題解決のための分析に必要なのは、「お小遣いを上げてもらうこと」と目的が明確化しました

Q3では、親が問題解決(お小遣いをくれるひと)だったので、親に直接目的達成のために必要な情報をもらうことにしました

もしここで親に聞き辛いのであれば、兄弟や友達がどうやってお小遣いを上げてもらったかなど、周りに聞くと近しい情報が得られるかもしれません

いやそもそも、お小遣いは上がらないという世界線であれば、もうそれは問題解決のための目的を「お小遣いを上げてもらう」から変更しなくてはなりません

このようにして問題から解決のための目的を明確化しましょう

そうすれば自然と情報を得る方法もわかるはずです

さて、「ゴミを入れたらゴミが出てくる」という分析においてありがたい言葉があります

これは、ゴミのような情報をいくら高度な分析をしてもゴミみたいな結果しか得られないことから来ています

私は一回、モテるためにはパンツの柄が大切だ(勝負下着的な意味で)、という情報を信じて疑わなかったことがあります

そこでブランド物のパンツやおしゃれと言わんばかりの柄のパンツを買い集めていました

ただ、結果としてモテることはなく、ただ履き古されたパンツがゴミとなって捨てられただけでした

さて、情報は出来うる限り、問題を解決してくれる人(ないしもの)に直接聞くのがベストです

モテたいのであれば、アホな友人(男)ではなく、意中の女の子に直接どうすれば振り向いてもらえるかを聞いてみるのが一番早いのです

少し難しい話をすると、新規顧客獲得で売上を上げたいならば、あなたが売りたいと思っている顧客にどうすれば買ってもらえるかを直接聞くのが一番効果的なのです

実は値段がネックに、、とか他社製品の方が使い勝手が良く、、など情報がわんさかもらえるはずです

ちなみに私は昔、新規顧客獲得のために、既存顧客を分析していたのですが効果は薄かったです

分析するフェーズでも話すのですが、既存顧客の分析の際にはバイアス(思い込み)が入っていたことも失敗の要因ではなかったのかと今では思います

なので、問題を解決できる人(目的達成に噛んでくれる人)にどうすればいいか?を素朴に聞くのが近道なのです

データを集めてみよう -データを集める時の注意点

さて、目的の明確化とどんな感じで情報(データ)を集めるかもサラッと話しました

ここからは、データを集めるにあたって注意すべきことをかいて行きます

まずは複数の対象からデータを集めたいならば、その対象はランダムであることです

例えば、異性の誰でもいいからモテたいという残念な目的があったとします(本来はもっと属性を絞った目的がベストなのですがここではざっくりと書きます)

これでは対象が絞れませんので、誰にモテる秘訣を聞けばいいかわかりません

ここでダメなのは、自分の身の回りの人限定で聞いて回ることです

もし、周りに年配の女性しかいなければ、若者にモテたいと思ってもずれたアドバイスしかいただけないかもしれません

では、一番最強なのは、世の中の女性全員に秘訣を聞いてはどうだろうかと

これも良くはありません

だって、無理ですもの

ここで言いたいのは、「目的のために」ランダムに対象からデータを得ること、になります。

一旦、データを集める時にはこれに注意してください

それ以外は置いておきましょう

データを集めてみよう -どんなデータを集めるべきか

ここでは、少しだけ専門的な話をします

目的も明確化できたのでデータを集めるべきですが、そもそも答えが直接わかることなどほぼあり得ません

例えば、上司(←この言葉を見ると萎える)から会員の退会の原因について調べてというタスクが降ってきたとしましょう

元会員の人の全員と「なんでやめたんですか?」など腹を割って話せたら簡単なのでしょうが、現実はそうもいかず。。。

そんな時に集めるべきデータは、元会員らのデータの中でも退会直前のデータを考えるべきでしょう

そして、少し話がそれますが、データ分析は結果的に人が理解できる事象のもとでしか起こってないと私は思います

元会員らも、事業の種類にもよりますが、お金が払えなくなって泣く泣くやめたか別のとこに移籍したとか、そもそも必要無くなったとか。。。

そんなもんが大半を占めています

なので、一旦は常識の範疇を疑ってデータを集めましょう

例えば、退会直前の使用回数やそもそもの使用頻度、会員のランク、口コミなどなどです

そこで大方の答えは出るはずです

ただ、それでも出ない場合に初めて、データ集めの裾野を広げて行く必要があります

今回の例だと、会員の退会直前のデータを見ていても何も得られない場合、

例えば、退会直前までアクティブに使用していたのにいきなり退会したなど、データからは読み解けない場合には退会者のデータを集める前に「目的」から考え直すべきです

その上で、集めるデータを少しずつ増やしていき、答えに近づいていきます

例えば、「退会者の退会の原因を明らかにすること」が目的だったのを、「会員が続けている理由を明らかにし、退会者と比較することで差をみる」ことを一旦の目的にします

一旦の目的と書いたのは、結局答えが欲しいのは退会の原因であって差を見ることではないからです

すると、必要なデータは会員のデータと得られるデータは会員と退会者の差のデータです

ここで、差分が実は年齢差や性別といった素朴なものから、ある会員の使用回数が増えたことなど面白い発見が見えてくるかもしれません

このように、集めるデータはまず対象に近いデータを集めて、それでもダメならばそこと比較するために裾野を広げて再度データを集めるといった形で進めて行くのがよいでしょう

今回はここまでになります

また少しずつ記事のリファクタリングしていきますん

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