なぜあなたはいつもデータ分析で批判されるのですか?

データ異常分析はビジネス運営における重要なタスクですが、批判や苦情を受けやすい部分でもあります。この記事では、データ変動分析における一般的な問題を詳細に検討し、アナリストがデータ変動をより正確に識別して解釈し、企業の意思決定を強力にサポートできるようにするための体系的な分析方法を提案します。

データ変更分析は、私たちの日常業務の中で最も頻繁に行われる部分であり、最も頻繁に苦情が寄せられる部分でもあります。リーダーやビジネス部門だけでなく、アナリスト自身も不満を述べています。

問題1：神経症。株価が1％上昇した場合は「詳細な分析」が必要になります。株価が1％下落した場合は、再度「詳細な分析」が必要になります。アナリストたちは疲れ果てている。多くの場合、1% の増加に関する分析レポートを提出する前に、株価が 1% 下落します。彼らは数字の変動を把握しようと毎日忙しく走り回っています。

質問2: 盲目的な解体。異常分析を行う場合、一連のディメンションをドラッグして内訳を作成するだけで、最終的な内訳は、中国北部で 7% 減少、男性ユーザーが 5% 減少... などの形式になります。最終的な結論をどう導き出せばいいのか分からない。あるいはすべてをビジネスに任せてしまうこともできます。

質問3: すべての努力は無駄になりました。異常な動きの分析が完了し、「華北地域が7％減少」が抜けていますが、どうでしょうか？では、ビジネスは活発に行われる必要があるのでしょうか?では、中国北部で地上宣伝を組織する必要があるのでしょうか?データが薄く、業務運営にまったく対応できません。

本質的には、死んだ人の心電図だけが直線であり、正常な人であれば誰でも変動が見られます。ビジネスルールを把握し、合理的な変動範囲を判断し、異常に対するビジネス対応手段を理解することによってのみ、合理的な意思決定を促進することができます。この効果を実現するには、いくつかの手順が必要です。

1. 基本的な傾向を理解する

まず、実際の業務運営においては、データ指標は業務から生まれ、業務自体は以下の 3 つの要因の影響を受けます。

1. 夏にはアイスクリームが人気、冬にはダウンジャケットが人気など、ビジネスルールそのもの
2. 継続的な出店や追加投資費用の継続など、積極的な投資の影響
3. 週末に突然雨が降ったり、突然ホットなニュースが出たりと、アクシデントが起こる時期

3つの影響のうち、予期せぬ出来事は事前に予測できませんが、ビジネス自体の法則や事前の影響は追跡できます。したがって、異常な動きの分析をうまく行いたいのであれば、まずは過去のデータを確認し、全体的なパフォーマンス、DAU、売上高などの指標の傾向を分析し、自然なサイクルがあるかどうかを観察し、どのアクティブな行動が明らかな影響を与えるかを観察する必要があります。これらの基礎データの蓄積は、「何が異常な変動であるか」を判断するための重要な参考資料となります（下図参照）。

知らせ！企業の規模が十分でない場合、または企業の事業がまだ成長段階にある場合や事業変革の過程にある場合、季節パターンは積極的な投資の影響によって隠される可能性があります。例えば、当社はダウンジャケットを製造していますが、店舗数は全部で10店舗しかありません。店舗の 1 つが立地条件が悪く、売上が低迷すると、全体の業績の 10% に影響を及ぼします。

この場合、ビジネス アクションを区別し、自然法則ではなくビジネス アクションの影響に焦点を当てることが重要です。

2. ビジネスアクションを差別化する

知らせ！すべてのビジネスアクションが全体的なパフォーマンス、全体的な DAU、全体的な売上に大きな影響を与えるわけではありません。したがって、指標に影響を与える主要なビジネスアクションを区別する必要があります。

一般的な主要なビジネスアクションには次のものがあります。

• チャネル: オフライン店舗の開設を継続し、オンラインでの顧客獲得に投資を継続
• 製品：人気の新製品が発売され、既存製品の価格が大幅に引き下げられる
• ユーザー：ユーザー向け補助金、VIPユーザー向け特別補助金
• 製品: 主要なアプリバージョンのアップデート、重要な機能のリリース

これらの重要なビジネス アクションには、多くの場合、多額のマーケティング/研究開発費が伴いますが、これはすべてのユーザーに影響を与え、非常に効果的です。この時点で、小さなノートを用意して、次の図に示すように記録することをお勧めします。

1. 重要なアクションはいくつ発生しましたか?
2. 主要施策実施期間中に総合パフォーマンス指標/DAU指標にどのような変化がありましたか？
3. 内部要因と外部要因が同時に発生した場合、内部要因はどの程度の影響を及ぼすのでしょうか?

このように記録を多く残しておくことで、その後の効果の評価やライブ放送の傾向の予測が容易になります。

対照的に、小規模なプロモーション/小規模な店舗オープン/小規模な製品アップデートでは、影響範囲が小さすぎたり、投資が不十分であったりして、大きな成果が得られない場合があります。このとき、まずはこうした小規模なプロモーション/小規模な店舗の開店と閉店/小規模な商品のアップデートの影響（例えば、全ユーザーの 5%、店舗の 3%）を記録し、その効果を評価する必要があります。

理論的には、これらの小さな活動が全体の変動に及ぼす最大の影響はわずか数パーセントです。

3. 優先順位をつける

根本的な傾向を理解することで、毎日の 1% または 2% の変動から解放され、次のような実際の問題に集中できるようになります。

• 継続的なショックの減少
• 本来の季節パターンを破る
• ビジネス活動が期待に応えられなかった

下の図に示すように、これらは毎日の 1% の変動ではなく実際の問題の兆候であり、より注意を払う必要があります。

本当の問題を捉えた後は、やみくもにさまざまな次元に細分化するのではなく、「ビジネスに影響を与える主要なアクションに問題はないか」に焦点を当てます。たとえば、業績指標の変動を診断するときは、まず「今年、業績を向上させるために当社が講じた主な行動は何ですか？」と自問します。自社がtoCビジネスであり、主な手段が新製品のプロモーションである場合、まずは新製品のパフォーマンスに重点を置く必要があります（下図参照）。

パフォーマンス指標の変動を診断する場合も同様です。もし、自社がtoBビジネスであり、今年の業績を牽引するキーアクションが「主要顧客のシェアを安定させる」ことであるとしたら、診断のロジックは異なります（下図の通り）。

本当に深刻な問題は何ですか?

事業開発を推進するための当社の主要アクションが機能しなくなっています。さらに、オムニチャネル/あらゆる顧客タイプ/複数の試みが失敗/入出力比率が低下し続けています。これが本当の重要な問題です。

逆に、指標の異常な変動が、緊急事態/うまく実行されなかった活動/効果のなかったプロモーション、またはバージョンアップのバグのみから生じたものである場合、それは後で少し調整するだけで問題が解決できることを意味し、これは「小さな問題」です。

4. 実装に関する提案を提供する

上記の 3 つの診断手順を実行すると、実行可能な提案を提供することがはるかに簡単になります。局所的に発生する「小さな問題」であれば、次のような的を絞った方法で症状を治療し、解決できることを意味します。

• 突然のバグ → バグを修正すれば自然に修正される
• 特定の地域でのパフォーマンスが悪い→是正命令を出し、ベンチマークの実践をコピーする
• チャネルがうまく機能していない → アプローチを調整し、リソースの一部を良いチャネルに移動します
• 短期的に雨が降ると売上に影響が出る→まだ資源があれば販売促進できる

しかし、問題が「大きな問題」となり、重要なビジネスアクションが失敗するとしたら、それは痛手となるでしょう。主要なビジネスアクションの失敗は、状況を逆転させるために何らかの根本的な変更が必要であることを意味しますが、短期間で根本的な変更を行うことは容易ではありません。

多くの企業は、指標が完全に台無しになり、新しい解決策を考え出さざるを得なくなるまで、しばらくの間、古い方法で苦労し続けなければなりません。それまでの間、データアナリストが直面するビジネス指標曲線は、終わりの見えない下降傾向にあるでしょう。現時点では、データのみに基づいて解決策を見つけることはできません。古い道をたどって新しい結果を得ることは期待できません。

しかし、少なくとも分析能力を向上させることはできます。少なくとも、インタビューで「指標の変化をどのように分析しますか?」と尋ねられたとき。 「インジケーターの変更は単なる分解に過ぎない」と首を横に振る必要はもうありません。

代わりに、体系的に述べられています。

• 定期的なビジネストレンドを把握し、誤った判断や不安を避けることができます
• 主要なビジネスアクションを特定し、指標の傾向を予測できます。
• 異常が主要なアクションの失敗によって引き起こされたかどうかを判別し、対策を調整するよう企業に通知できます。

こうすることで、私たちは自分たちでより良い仕事を見つけることができ、規則だけに従う企業から離れることができます。