本に書かれないデータ分析のヒケツ



 



 ちょっとした実務での活用法



 地に足の着いたアドバイスや気づき



 



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2~3週間に一度の頻度で配信してきた本メルマガも次号で第100号を迎えます。



多くの方にご愛読頂き、お役に立てて頂いた結果だと感謝しております。



ありがとうございました。



 



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これからも、皆様のお役に立つような、そして楽しんで頂けるような内容をお届けできればと考えておりますので、引き続きよろしくお願い致します。



 



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課題指標と分析データはマッチしていますか?



 





 



 



先日、とあるメーカーにて実際の業務課題を用いたデータ分析による課題解決ワークショップを行いました。



その中で、同じ”売上減“という課題をどういう指標で捉えるかによって、その後の分析の成否が大きく変わることを実感頂きました。



 



皆さんは、“売上減”の課題をデータでどう表現するでしょうか?



 



「売上の(対前年)変化率」ですか?



「売上額」そのものを使いますか? 



 



実はこの選択一つで、「悪者はだれか」が変わってきます。



 



例えば、「変化率(減少率)」の大きさだけである商品の良し悪しを評価すると、下落した売上額が少なくても、その率が大きければ“悪者”と認定されます。「売上額」の大小を評価軸とすると違う結果が出ます。



 



でも問題は“結果が変わる”ことだけではありません。



 



この差を意識せずに、「変化率」で特定された悪者について深掘りするとどうなるでしょう。



例えば、その商品の顧客属性や、販売のロケーションなど(静)的なデータ、つまり変化しない固定情報を調べても、変化率という(動)的な指標との関係とうまくつながりません。



 



このように目的と分析対象の指標前提がマッチしないまま分析を進めるうちに、「分析してもどうも良い結果が得られない」となってしまうのです。



 



「顧客層が変わった」「販売ロケーションを変えた」といった(動)的な情報とであれば”変化率“という結果をうまく説明できるかもしれません。



 



みなさんは、上位の指標と個々の分析指標の概念をマッチさせて分析できているでしょうか。





いつもご購読ありがとうございます







    







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特に目標などなかったのですが、多くの方に有効な情報をお届けできている事実は、とても嬉しく感じます。







   





















 







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そして、セミナーや研修の会場でも皆様にお会いできることを楽しみにしております。













ここ1年は特に、研修も増えたと同時に、クライアント企業の実課題に取り組むワークショップをリードする機会が増えました。













 「なかなか先に進めない」「思ったような成果が得られない」 













という困りごとの背景には、”見ている指標は適切か“という入口の問題が潜んでいることが少なくないことに気付きます。













 例えば、







・「製品ごとの売上実績額」をずっと追いかけているのだが売上向上のため施策にはつながっていない。







 ・実績評価には前年比売上額を使っているが、具体的な課題がここから見つけられない













など、ずっとこの指標を社内で使っていたから、このデータしか入手できないから、といった理由でその指標を使った分析に悩み続けています。













 “他の指標を再検討する” のではなく ”既存のデータから今見えないものが見えてくる手法やツールを探ろうとする“ために行き詰まっているのです。













 ・本当に知りたいことは何か?







 ・その知りたいことを最適に示す指標は何か?













 この2つを目の前のゴールや課題に照らし合わせて徹底的に問い直すことで、この問題が解決することが少なくありません。







何が正解かはその目的やゴール、ケースに拠りますが、このボトルネックを解消することで答えが見えてくることを体感すると皆驚きます。













 「データ分析」の本には、これ、書いてないですよね。。。







 



 



「集めるべきデータの期間(数)はどのくらい必要か?」と研修などでよく聞かれます。



 



質問した人は恐らく「過去1年分」とか「100個」といった数値を期待していることはよくわかりますが、次のようにお答えしています。



 



「あなたの業界やその課題ではどのくらいの期間のデータが有効だと思われますか?」



 



聞いた本人にとっては全く期待外れの答えになっているのですが、これが真実だと思っています。



例えば、ネット業界で過去の分析から今後の戦略に役立てようとすれば、5年前のデータは意味を成さないでしょう。



 



一方で、短期ではほとんど大きな変化が起こらないインフラ事業や重厚長大産業などでは、5年、10年というスパンで大きな流れを掴むことが適切かもしれません。



 



「ズバリ、具体的に教科書的な数値を!」という気持ちは良くわかります。



 



でも、データ分析に「正解がない」こともまた真実なのです。


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