データ分析に没頭
マーケティングデータの分析を行っていると、ついつい深掘り・没頭してしまうことはありませんか?
グラフの見せ方を色々と変えてみたり、フィルター条件を色々と変えてみたり、様々なデータを組み合わせてみたりしてみても、示唆が得られずどうしたら良いかわからない状態になりがちだと思います。
今回は、そんな皆様にマーケティングデータの深掘りに限界を感じたその後に取るべきアクションをお伝えします。
限界だからと言って、データのスコープを広げ過ぎるのはやめよう
まず、データの断捨離をしましょう。 ここでいう”断捨離”とはデータを消すことではなくて、分析に使うデータセット(データの固まり)を必要かを精査して、シンプルにするという意味です。
データ分析に没頭すると、データの分析期間を当初定めていた対象期間からどんどん過去まで遡ってしまいがちです。例えば、当初は2年分で分析していたデータをよくわからないからと5年以上前まで遡るような経験はありませんか?これらはビジネス環境や社会環境、テクノロジーの進歩の移り変わりの早さを考えると得策とは言えません。5年前と現在を比較してもほぼ意味を為さないと言えるでしょう。
マーケティングデータ分析を行うにあたり、適切な分析期間の設定はどんなに長くても3年程度を目安にしましょう。特に、技術の流行り廃りが早いデジタルマーケティングの領域での分析においては、さらに短くてよいと考えていて良いでしょう。
具体的には、シンプルにキャンペーンの実行前と実行後などの短い期間で施策を行なって効果があったかというように、わかりやすく比較できるような分析をすることから始めることをお勧めします。
また、データ分析の開始当初に定めていた収集範囲をどんどん広げてしまうこともあまりオススメできません。例えば、分析する商材の売上には季節性がないにも関わらず、気象データを収集して分析するというようなイメージです。
もちろん、そのデータを収集することに意味があれば全く問題ありません。様々なデータ元から分析を行えば、誰もが思いも寄らない示唆を得ることもあります。
ところが、特に何の示唆も得られないことも往々にしてあります。(むしろ示唆を得られないことの方が多いと言えるでしょう…。)示唆を得られない場合でも、そこですぐに冷静になって手を止めてことができれば問題ありません。
しかし、分析が好きな人ほど、「もっと深掘りすれば示唆が得られるのではないか?」とつい深入りしてしまい、結局かけた労力に対して得られる示唆が見合わないという事態になってしまいます。
データを増やすことが必ずしもいいとは限らないということを理解しましょう。
原点・目的に立ち返ろう
実は先述のような迷走状態になってしまうのは、そもそも分析プランや進め方が手探り状態である、もしくは分析プランや進め方が定まっていないという点に問題があります。
例えば、以下のような状態は迷走していると言っていいでしょう。
迷走状態の一例
・データをむやみやたらと収集している
・データを必要以上に過去まで遡っている
・データ分析手法をとにかく色々試行錯誤している
・データの可視化ツールや分析ツールを変えて色々試行錯誤している
・データ分析結果は出たものの、結果をどう解釈したりまとめたらいいかわからない
・データの分析結果を議論してみたものの、議論が発散して終わってしまう
・そもそも分析依頼者からデータだけ渡されたので、これで良いのかわからない
このような手探り状態から抜け出すために、自身が分析を進めるにおいてどのような問題を抱えているかを認識して、問題に沿って分析プランや進め方を再考する必要があります。
その時には、分析に対する仮説とその仮説をどのようにデータから紐解いていくかを、できるだけ具体的に練ってみることをおすすめします。仮説があると分析の進め方のイメージもより詳細に定められるようになるからです。
仮説に沿って計画を定めたら、もう1度効率よく進めていきましょう。
周囲を巻き込もう
先述のデータの断捨離を進めるにあたり、どのように絞り込みを考えればいいのかがわからない場合は、データ分析から得る示唆が、ビジネスのアクションに繋がるように進められているかを再度確認しましょう。
そうではない場合は周囲の巻き込み方を含めて分析の進め方を再考しましょう。
具体例としては、売上に関する分析であれば、営業会議への同席や、分析のアウトプットを営業に定期的に共有し、営業と共に動き方を定めていくなどのアプローチが重要になってきます。営業データを分析しているのであれば、結果を元に営業がどのようにアクションするのかを事前に握っておかないと、結局データを分析しただけで終わってしまうことになります。
いい示唆が得られたとしても、アクションに移さないのであれば、データ分析に投資したリソースは水の泡になってしまいます。
そうならないためにも、データ分析とアクションはセットであることを念頭に置いて、アクションからデータを絞り込んでいくべきです。加えて、きちんと関係者を巻き込んで、分析から示唆だけでなく成果も生み出していきましょう。
行き詰まりを防ぐために、分析のその手を動かす前に
データ分析は、ついつい見切り発車で始めてしまいがちだと思います。
ところが意外にも、目的の設定や分析の進め方の計画、周囲との合意形成の取り方など、事前に決めるべき重要事項が多いのです。しかし、分かってはいても最初に定めることが難しいのも事実です。
どこかうまくいかないなと思ったら、いったん手を止めて軌道修正をしていくことが大事です。その時に重要なことは、意外にもツールや分析手法の高度化やデータの充実ではないということを頭の片隅に置いておいていただければと思います。
最後に、今回の記事がデータ分析で迷っている皆様の参考になりましたら幸いです。