「データ分析」という言葉にアレルギーを感じているECサイトの運営者にこそ読んでほしい雑記~その1~

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ビッグデータだとかデータサイエンティストという言葉が流行り始めて久しいですが、みなさんは「データ分析」って何だと思いますか?

データ分析とは、問題解決のための手段です。

 

そんなデータ分析、最初に必要なものとは…。

やっぱり統計学の知識でしょうか?それとも、データを取得するためのツール?はたまた、大量の計算を処理するためのハードウェア
いいえ、これらは違うと断言します。

必要なものは、明確な目的です。

 

ECサイトを運用される皆さんの目的とはなんでしょう?

きっと多くの方にとっては「売上をあげること」ですよね。
今回は分かりやすくするため、その前提で話を進めます。

 

題して「データ分析の、3ステップ」

本日は紙面(?)の都合上、Step1の話だけなのですが、ここが最もキモだと思っています。

 

Step1:課題を見つけるための分析

見つける

 

既にデータが手元にある場合はデータから見つける方法もありますが、ここはまず「感覚」で考えてもらったほうが良いのかもしれません。

売上を上げるために何が足りないのか?

まずは、ざっくり考えましょう。細かいことはそれから考えれば大丈夫です。

 

課題は集客・宣伝なのか、サイトの構造なのか、取り扱っている商品の魅力なのか。

きっと、何となくの感覚はお持ちなのだと思います。

課題の心当たりが浮かんだら、やっと必要なデータが見えてきます。

 

集客に課題があるとお考えであれば、知るべきはサイトにどこから人が来ているか。

サイト構造に課題があるとお考えであれば、知るべきはサイトのどこから人が出ていっているか。

商品に課題があるとお考えであれば、知るべきは売れている商品とそうじゃない商品の差 

 

課題に対して何が必要なデータなのか分からないときは、ぜひ専門家に(もちろん弊社にも)ご相談ください。 データを集めるのは、それからでも遅くありません。

 

急がば回れ

「なんとなくそこに存在しているデータ」も、紐解いてみれば面白いことがたくさん見えてくるケースが多くありますが、一方で世の中には「もっと計画的に取得されていれば役に立ったのに…」という残念なデータも少ない現実があります。それは目的がないからこそ起こり得る悲劇です。

ビジネスをやっていると確かに悠長なことを言っていられないタイミングも多々ありますが、適当な目的設計は事故の元です。もし仮に高いお金を払ってデータ分析を外注したとしても、ここの目的意識のすりあわせが中途半端だと、「お互いにフォーカスのずれた解釈」がなされるだけです。あまりにもったいないことです。

逆にいうと、目的がしっかり設計できれば、データ分析の山は半分くらい越えたものと思っていい程です。

是非、みなさんも「急がば回れ」の精神で、「何を解決したいのか」から考えてみてください。


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