なぜデータレビューレポートは常に批判されるのでしょうか?

多くのデータアナリストは、レビューレポートの作成時に、リーダーやビジネス部門から質問される状況に頻繁に遭遇します。この記事では、一般的な問題から始めて、ビジネスの詳細を掘り下げる方法、これらの問題を回避する方法を詳しく説明し、5 つのステップを通じてレポートの品質と実用性を向上させる方法について、徐々に読者に説明します。

「活動、売上、製品のパフォーマンスをレビューし、成功体験をまとめ、最適化の提案を行う」ことがデータ分析の基本的な作業要件です。しかし、多くの学生は、リーダーや企業からレビューレポートが批判される状況に遭遇しています。

"私はそれを知っていた。"
「何か深い発見はありますか？」
「何か実行可能な提案はありますか？」

何をするか？今日は詳細をお話ししたいと思います。

1. よくある質問

質問 1: レビューには結果指標のみが含まれます。「今年は昨年より XX 多いです」や「活動期間中は非活動期間中より XXX 多いです」など、深く詳細な内容もなく、同じことを何度も繰り返すだけです。
質問 2: レビューには水平方向と垂直方向の比較が欠けており、現在起こっていることのみに焦点を当てています。イベントについて話すときは、イベントについてだけ話してください。製品について話すときは、新しい機能についてだけ話してください。これらの指標は、すでに定期レポートなどで報告されている可能性が高いため、当然誰もが「ずっと前から知っていた」と言うでしょう。
質問 3: レビューには詳細な帰属が欠けており、「高い成果を達成する必要がある」とだけ述べられています。「このイベントの参加者数が少なすぎるので、増やすことを提案します」「この新機能の継続率は非常に低いので、増やすことを提案します」…何も言っていないのと同じです。

理由は次のとおりです。

毎日定期的な結果指標を確認してください。結果について話すだけでは絶対に十分ではありません。
データを見た後にビジネスが何ができるかが鍵であり、ビジネスアクションと関連付ける必要がある
短期的なパフォーマンスだけに注目するのは良い解決策ではないかもしれません。水平方向と垂直方向の比較は非常に重要です。

つまり、ビジネスの詳細を深く掘り下げる必要があります。具体的な操作は5つのステップに分けられます。

2. ステップ1: 目標達成を確認する

主要指標だけを見るだけでは十分ではありませんが、主要指標を無視するのは絶対にいけません。それを見るだけでなく、まずそれを見て、このレビューで議論されている具体的なビジネスは何か、評価の主な指標は何かを明確にする必要があります。

よく使用される例:

販売進捗レビュー: 収益、粗利益、支払い回収
マーケティング活動のレビュー: 入力、増分出力
製品発売レビュー: 収益、回転率、完売率
製品機能レビュー：ユーザー数と継続ユーザー数

ここで特に注意すべき点は、合計金額を検討する場合でも、新しい金額を検討する場合でも、事前に明確にしておく必要があるということです。たとえば、営業では通常、総売上高を考慮しますが、マーケティングでは通常、自然売上を除外し、通常レベルを除外する必要があります。

では、どうやってそれらを排除すればいいのでしょうか?アクティビティがない期間を調べるべきでしょうか、それともアクティビティに参加していない人々/アクティビティに参加していない製品のグループを選択して比較するべきでしょうか?これは事前に明確にする必要があります!つまり、レビューレポートの最初の部分では、通常どおり、この目標の達成状況を報告し、まず全体的な効果について判断します（下の図を参照）。

ステップ3: 比較のためのベンチマークを見つける

このステップは特に重要です!単一の事業体だけを見ても、より深い結論にはつながらない可能性があるため、事業体にラベルを付け、比較のための比較可能なベンチマークを抽出する必要があります。

たとえば、販売の進捗状況を確認する場合:

営業チームの人員構成と過去の実績はどうですか?
この営業チームのパフォーマンスと経費はどの程度でしょうか?
同じレベルのこの営業チームは、同じ期間にどのようにパフォーマンスを発揮したのでしょうか?

マーケティング活動のレビューは、より詳細に行われることが多いです。マーケティング活動がより柔軟になるからです。例えば、同じ大規模イベント内に複数のトラフィックソースが存在したり、複数のマーケティングルールが同時に有効になったり、複数の商品アクティビティページが存在したりします。

この時点では、プロセスを注意深く調べ、各プロセスの変換を整理する必要があります。全体的な入出力は良好に見えても、次のような問題が発生する可能性が高いためです。

一部のセグメント化されたチャネルではトラフィック効率が低い
一部の製品カテゴリは変換できません
一部の商品はコンバージョン率は高いがトラフィックは低い

これらの問題はレビューで明らかになります（以下に示すように）

製品レビューの場合は、バージョンを通じて製品の改良が進む可能性があることにご注意ください。たとえば、APP コンバージョンファネルを最適化すると、各バージョンに何らかの改善が加えられる可能性があります。この場合、レビュー中にこの進化のプロセスを示し、実行にかかった時間と、各調整後の効果を全員に伝える必要があります (下の図を参照)。

4. ステップ3: ビジネスアクションを接続してプロセス指標を見つける

最初のステップは、うまくできたかどうかを知ることです。

ステップ 2: これが類似製品よりも優れているか劣っているかがわかります。

3 番目のステップは、パフォーマンスが低い理由を説明し、最適化の提案を導き出すことです。

このステップでは、多くのインジケーターがビジネス目的で使用されていないため、目を閉じてインジケーターを接続することを忘れないでください。例えば、「イベント中、男性ユーザーの参加が少なかったのですが…」と言ったら、どうでしょう？では、この企業は男性に対して具体的に何ができるのでしょうか?見終わった後に何をすればいいのか分からないような作品はもっと少なくなるはずです。

知らせ！ビジネスは誰もが想像するほど複雑ではなく、多くのルーチンは固定されています。たとえば、売上を増やすには、次の方法があります。

より質の高い業界顧客を開拓する → 対応データ：特定のタイプの顧客は取引率が高い
現在人気の商品をもっと売る → 対応データ：特定の種類の商品の売上が増加
訪問回数を加算する → 対応データ：訪問回数が増えると取引率が上がる

振り返る際には、現状の取り組みとベンチマークとの比較、顧客、製品、販売行動における指標の違い、改善・発展できる点のまとめなどに留意します。

たとえば、マーケティング活動では次のようなことが可能です。

活動の強度を上げる→対応データ：割引率の高い活動は金額が増加する
販促資料を修正する → 対応データ: 販促資料はバージョンAです。
プロモーションの数を追加する → 対応するデータ: プロモーションが増えると、参加者が増える

イベントをレビューするときは、イベントの優れた点に注意し、経験を要約します。

たとえば、製品では次のことが可能です。

操作経路を短くする → 対応データ: 経路が長いほどコンバージョン率が低くなる
ページレイアウトを変更する → 対応するデータ: バージョン A のクリックコンバージョンはバージョン B よりも高い
新しい操作機能 → 対応データ: この機能を使用する人が増えています

レビューする際には、以前のバージョンと比較して明らかな改善点があるかどうか、そして経験を要約することに特に注意を払ってください。

ステップ4: 違いを深く理解する

知らせ！実際、状況を検討すると、3 番目のステップまでに、すでに実行可能な結論に達しています。しかし、時には企業側がさらに深く掘り下げて考えたいと思うこともあるでしょう。以前は効果が良かったのに、今はなぜ良くないのか？さらに、全体的な環境が変化し、以前の経験が適用できなくなった可能性があるため、新しいアプローチを模索する必要があります。

この時点で、まず過去の経験がもはや効果的ではないかどうかを判断できます。次のようなことが見つかった場合: