データ分析をやれ、と言われました。
でも、何から手をつければいいのかわかりません。
リソースも、専任の人材も、立派な基盤もありません。
「それで何かできるのか？」と聞かれると、正直自信がありません。
そもそも、データ分析は手段のはずなのに、いつの間にか目的のように語られています。
そのこと自体に違和感を覚えている人も多いのではないでしょうか。
こんにちは。Business Analytics & Optimization（BAO） Divisionで、データアナリスト／コンサルタントを務めている堀川です。
これまで多くのクライアント様がデータ分析におけるはじめの一歩を踏み出される際に、分析の実施から施策の実行まであらゆる側面からお手伝いをさせていただいてきました。
この記事では、
「データ活用を始めたいが、身動きが取れない」
そんな状態にある人に向けて、ギックスが掲げるData-Informed（データインフォームド）という考え方がどこから始まり、何を大事にしているのかを整理します。
完璧な答えを出す話ではありません。
でも、「最初の一歩」を踏み出すための考え方は、確かにあります。
まずは「顧客理解」から始めよう
特にB2C企業において、最終的に商品やサービスを買ってくれるのは一般の消費者です。
直接的なマーケティング施策も、間接的な商品開発も、突き詰めればすべては「お客さん」に向かっています。
だからこそ、お客さんのことを知るという行為は、データ活用における一丁目一番地になります。
お客さんを理解できれば、
「この方向でいこう」
「この施策を打とう」
といった議論が、初めて成り立ちます。
その意味で、
「マーケティング担当が、どんなお客さんに何をしたらいいかわからない」
という課題は、Data-Informedの出発点としてとても筋がいいと言えます。
「見るだけの分析」が足りない理由
「お客さんを知る」と聞くと、性別や年代といった属性を見ることや、RFM分析（最終購入日（Recency）、購入頻度（Frequency）、購入金額（Monetary）で顧客を分類する手法）のような形で、セグメントを切ることを思い浮かべる人は多いでしょう。
そして、「なんとなくしっくりこない。施策に活きない」と思った人も多いのではないでしょうか。
その理由は、属性やセグメントの切り方そのものにあります。
よくある「性別」「年代」「優良顧客」といった区分は、施策と直接結びついていないことが多いのです。
ラベルは付いていますが、「だから何をすればいいのか」が見えてきません。
本当に大事なのは、
- 自分たちが打てる施策は何か。
- お客さんのどの行動に働きかけられるのか。
を先に考えることです。
そのうえで、施策ときちんと対応する切り口で、セグメントや属性を設計していく必要があります。
人はどこで手が止まるのか
施策とデータをつなげようとしたとき、多くの人が途中で思考を止めてしまいます。
理由は単純です。
人の行動やビジネスを「モデル化する」経験がないからです。
たとえば、
「この人にこのサービスを使ってもらおう」
という施策について考えてみましょう。
では、その施策は何のためにやるのでしょうか。
サービスを使ってもらうと、何が起きるのでしょうか。
売上が上がります。そこまでは誰でもわかります。
しかし、
「サービスの利用が増える」とは、数字で見ると何がどう変わることなのか。
ここで、多くの人の思考は止まります。
少しだけ、たとえ話をしたい
あなたは「イャンクック」という言葉を聞いたことがあるでしょうか。
ゲーム「モンスターハンター」シリーズを遊んだことがある人なら、初心者が最初にしっかり戦う相手として、この名前を思い出すかもしれません。
イャンクックは取り組みやすい相手です。
攻撃の予兆がわかりやすく、行動パターンも比較的素直です。
しかし、彼が俗に「先生」と呼ばれる理由は、単に倒しやすいからではありません。
イャンクックの行動には、この先に出てくる多くのモンスターと共通する要素が詰まっています。
- 攻撃前の溜め
- 行動後の隙
- 距離による行動の変化
形は違っても、これらは何度も繰り返し現れます。
だからこそ、最初にここで戦い方の「型」を学ぶ意味があります。
Data-Informedが最初にやろうとしていること
Data-Informedがやろうとしているのも、これとよく似ています。
いきなり高度な分析や精緻なモデルを作ることではありません。
まずは、
- いま打っている施策
- いま起きている行動
- それがどう数字に表れているか
を、丁寧につなげて考えます。
扱う題材は小さく、身近で、取り組みやすいです。
しかしそこには、この先どんな分析テーマでも繰り返し使うことになる思考の型が含まれています。
（後編へ続く）
