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マーケティング担当者が実践する成果をあげるデータ分析の5ステップ

データ分析 この記事は約 8 分で読めます。

こんにちは。

 

マーケティングの読みものの管理人のKです。

今日はデータ分析の設計の話です。

マーケティング担当者として、あなたはご自身のビジネスについてデータを集め、分析をすることがあるでしょう。

 

もし、あなたが以下の悩みをお持ちであれば、ぜひ今日の記事を読み進めてください。

  • データ分析の具体的な設計の仕方を知りたい
  • どんな項目でデータ分析を作ればよいのかわからない
  • データ分析を効率化したい

 

一般的に、データの分析は時間がかかることが多くあります。

データの抽出から、加工、編集、そして、アウトプットといくつもの工程があります。

そして、残念ながら、時間をかけたからといって毎回良いものができるとは限りません。

それどころか、かえって何が起こっているのかつじつまが合わなかったり、状況を把握できなくて、売上が悪化する可能性もあります。

 

では、日々の業務の中でどのようにデータ分析をしていけば良いのか、その具体的な5つのステップを紹介します。

 

ステップ①:全体の設計をする

まず初めにデータ分析の際に必要なことは、全体設計から入るということです。

データ分析をする時には、一つの集計だけであなたのビジネスの分析をすることは不可能です。

 

今、どんなお客さんが来ていて、何が問題なのか、そして、現状の売上がどの程度か、など軽く考えただけでも、あなたのビジネスを把握するためには、複数の要素が必要なことをご理解いただけたと思います。

 

マーケティング担当者として、あなたのビジネスのデータ分析をする上では、一つひとつのデータの収集に入る前に、どんなデータが必要かを整理しましょう。

そして、必要なデータを考えるだけでなく、最終的なアウトプットとして、どんな物が必要なのかまで落とし込む必要があります。

 

繰り返しになりますが、データ分析には膨大な作業量と時間が必要となります。

全体設計をきちんとせずに、とりかかってしまうと、ある程度、分析が進んだタイミングで、そのデータが不要だったということが出てくる可能性もあります。

そうならないためにも、きちんと整理して、最終的にどうまとめるかから逆算をしてどんなデータが必要かと考える習慣をつけましょう。

 

もちろん、実際に分析をしてみないと、問題の本質がわからないからどんなアウトプットにすればよいかわからないということもあります。

そんな時はまず、どんな要素があるかを全て書き出してみることをお勧めします。

最終的に分析しないとわからなくとも、そのデータが本当に分析する必要があるのかどうかだけは見分ける必要があります。

 

ステップ②:売上に関する指標に絞る

データ分析をすることができる要素を全て書き出した後に、どうやって絞り込むかと言うと、その指標が売上に関連するかどうかとう視点で振り分けていきます。

 

定期的なデータの分析を設計する場合であれば、売上の前工程のチェックポイントは重要な指標です。

例えば、“お問合せ数”や“資料請求数”、そして“ガイダンス申込/参加数”などが、それらにあたります。

 

一方で、今まさに前年対比や、前月対比で売上が落ち込んでいる原因の分析となれば、通常時と比べて、どんな年代、性別や属性のお客さんが落ち込んでいるか。

または、一人当たりの顧客単価や来店頻度がどう変化しているか、といった点を分析していくべきでしょう。

 

このように、どこをポイントに置くかで、売上に関する指標と言っても、必要なデータは様々です。

あなたのデータ分析の目的に合わせて、最適な指標を選択しましょう。

 

ステップ③:視覚化する

データ分析をする目的として、あなた以外の人に状況を正確にそしてわかりやすく伝えるということがあります。

あなた一人が理解するだけであれば、必要ないかもしれませんが、もし、他の人に現状の報告が必要な場合には、必ずデータを視覚化しましょう。

 

ここで言う視覚化というのはレポートを渡して見えるようにする、ということではなくて、データをグラフ化するということです。

表でのデータ分析と、グラフでのデータ分析であれば、圧倒的にグラフでのデータ分析の方が見やすくかつ、ポイントを掴みやすいです。

 

表にしてしまうと、細かい部分まで見えてしまうため、本質ではない部分にまで指摘が入る可能性もあり、話も脱線しまいがちです。

一方でグラフは一目見ただけで量の大小や、増減を理解することができます。

だからこそ、データ分析の結果は極力グラフにして視覚化しましょう。

 

以上が、データ分析のレポート作りに必要な5ステップのうち3ステップまでが終了となります。

ここまで理解していれば、効果的なデータ分析を実践することができるでしょう。

ですが、データ分析は1回きりで終わるものではありません。

普段の業務として実践していく必要がありますが、残りの2ステップはそんな業務化に必要なステップです。

 

ステップ④:更新を前提とする

先ほどもお伝えした通り、データ分析は1回きりで終わる単純な作業ではありません。

週次や月次、そして、年次といったスパンで継続して、実践することで、データが蓄積されていきます。

そして、データが蓄積されるとビジネスとしてのノウハウも同様に蓄積されていきます。

そうすることで、売上減少の機会を事前に察知して、対策がうてたり、新規での広告メニューの実施の是非が検討しやすくなり、売上増加のチャンスを作りやすくなります。

 

そのため、データ分析をする時には、更新を前提として集計をするようにしましょう。

抽出したデータが現状と過去の比較したいポイントにおいて、一致していないことがあるかもしれません。

そんな時には別のカテゴリーに割り振りをしたり、フラグ立てをしてデータを集計するかもしれません。

 

もし、更新を前提としていないまま、その作業をしてしまうと、再度同じ状況になった時に、前回とフラグ立ての条件が一致しないことが起きるかもしれません。

結果として、毎回毎回抽出するデータが違う、ということが起こってしまう可能性があります。

自分一人だけならまだしも、チームや会社への報告で話している内容が二転三転してしまうと、大きな機会ロスになります。

 

そうならないためにも、どうやったら元データからの加工がスムーズにいくのか、繰り返し同じことをしても、同じ結果になるようにする必要があります。

基本的には元データは毎回同じフォーマットで出力されるので、それを後から更新しても、同様に集計できるように計算式を入れたりしておきましょう。

 

ステップ⑤:仕組み化する

最後のステップは仕組み化することです。

先ほどの4番目のステップでもお伝えしましたが、データ分析は継続的に実施する必要があります。

その度に毎回毎回時間がかかっていては、いつまでたってもその業務からあなたは離れられません。

 

データ分析は、データを分析して現状を把握するだけでは不十分です。

そこから、つぎに何をどうするのか、どんな施策を立案し、実行するかとうのが本来求められることです。

だから、あなたの仕事はデータを綺麗に仕上げてまとめることではありません。

そのデータから何を読み取って、次の一手を考える事なのです。

 

そして、そのためにも、データ分析にかかる時間は効率化していく必要があります。

つまり、データ分析を仕組み化していくわけです。

 

どんなふうに仕組み化していけば良いのかわからない場合には、あなた以外の方が担当をしても、同じような分析結果が出るようにする。

とういうのを目指してみましょう。

そうすると、あなただけがわかるような複雑な手順や、特殊な条件振り分けなどはもっと簡単にしようと考えることでしょう。

最終的に、他の人でもできるようになれば、文字通りあなたはデータ分析に時間を取られることなく、それ以降の戦略の立案にすべてのリソースを使えるようになるわけです。

 

まとめ

データ分析を効率的に運用していくためにはとにかく初めが肝心です。

必要なデータの洗いだしから、わかりやすいアウトプット。

そして、継続的に更新をしてもブレない基準に、仕組み化された一連の作業。

いきなりすべてを完璧にやろうとするととてつもなくハードルが高くなりますが、それでも、始めはある程度の負荷をかけたとしてもこだわったものを作った方が、後々のことを考えたとしても良いでしょう。

データ分析はあくまで手段です。

そのツールを使って、何を考え、どうするかということの方が重要だということを忘れないようにしてください。

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