大手企業が求める「データ分析のクローズドループ」をどう実現するか？

私たちは常にデータ分析のクローズドループを実現したいと言っていますが、データ分析の結果を見ると、それをどのように実現すればよいかわかりません。大企業が求める「データ分析のクローズドループ」をどう実現するか？この記事では関連する内容を体系的に解説していますので、見てみましょう。

学生からよく「データ分析の閉ループを実現し、データ分析の結果を確認する必要があるとよく聞きますが、どうすればそれを実現できるのでしょうか?」という質問を受けます。日々の仕事で、ビジネス部門に送信したデータが無視されてしまうことがよくあるのはなぜでしょうか?大企業の要件を満たすにはどうすればいいでしょうか?今日はそのシステムについて説明させてください。

1. データクローズドループとは何ですか?

完全なデータのクローズドループとは、データを使用してビジネスを監視 → ビジネスの問題を発見 → 問題の原因を分析 → 解決策を選択 → ビジネスの傾向を継続的に監視、といった完全なリンクです。クローズドループを実現できる場合、それは真にデータ主導型でなければなりません。これにより、データ分析の価値を反映できるだけでなく、科学的な業務運営を促進し、即断即決を避けることができます。これが最高の状態です。

しかし、現実には多くの企業はそのようなつながりを持っていません。よくある問題は 4 つあります (以下を参照)。

では、どのようにすれば閉じたデータ ループを最適化して実現できるのでしょうか?企業のデジタル化レベルが極めて低い場合、データ収集が不足している場合、あるいはデータがまったく存在しない場合、実際には何もできません。したがって、データ収集によって制限される問題 1 を除いて、他の問題 2、3、4 には対応する解決策があり、それらを 1 つずつ詳しく紹介します。

2. ポイント1：ビジネス仮説の提案

まず第一に、指標が下がっていることが必ずしも問題ではないということを明確にすることが重要です。本当の問題は、指標が予想通りに下がらなかったことです。したがって、価格は前年比または前月比で上昇または下降したと経文のように繰り返し言わないでください。

代わりに、まず基本的なデータ分析を行ってください。

1. ビジネスの閑散期/繁忙期の変化のリズムはどのようなものですか?

2. 新規事業自体の成長サイクルはどのくらいですか？

3. 最近、ビジネスに対して積極的な調整を行いましたか?

この方法でのみ、通常の変動を排除し、問題を真に発見することができます。実際、送信されたレポートに対して、ビジネス部門から「ずっと前からわかっていた」と批判されることは少なくありません。これは、上記の作業が不足し、「前年比および前月比の比較」が絶えず繰り返されていることが原因です。そのような報告を読むとイライラするでしょう。

指標の低下は問題の兆候に過ぎません。人々が本当に聞きたいのは次のことです。

1. これは内部の問題ですか、それとも外部の問題ですか?

2. 内部の問題は戦略の不備によるものでしょうか、それとも実行の不備によるものでしょうか?

3. 競合他社や全体的な環境の悪さなど、外部の問題により、全員が失敗しているのでしょうか?

これらは総称して「ビジネス前提」と呼ばれます。データがビジネスの前提と組み合わされて初めて、ビジネスが真に行動を起こし、問題を解決できるようになります。そうでなければ、顧客が減り、平均注文額が下がり、コンバージョン率が低下したとだけ言うのであれば、ビジネスの前提は正確には何でしょうか?理由が多すぎると結果に影響し、企業が判断したり行動を起こしたりできなくなります。

したがって、問題を発見する際には、ビジネス仮説を提示することが重要です。一般的な言い方は 2 つあります。

方法 1: データから、問題が XX の場所により集中していることがわかったので、次のように仮定します...

ファンファ2：ビジネスには独自の予測があります。まず、ビジネスの説明を記録し、それをデータの問題に変換します

2つの方法を下の図に示します。どちらの方法でも、次のステップの作業を促進することができます。

3. ポイント2：分析ロジックの構築

同じ質問に対して検証すべきビジネス上の仮定が多数ある場合があります。このとき、分析ロジックを確立し、どれを先に答え、どれを後で答えるかを決めることが重要です。そうしないと、さまざまな要因が絡み合って、主な原因を特定して実装を促進することが不可能になります。

実際の作業では、データ収集が限られているため、すべての可能性を網羅することが不可能な場合がよくあります。したがって、消去法は良い方法です。干渉項目を排除することで、より迅速に中核的な問題に集中できるようになります。排除の 3 つの古典的な原則は次のとおりです。

原則1: 外部要因をまず排除する

なぜなら、あまりにも多くの人が「悪い環境」を言い訳にして責任転嫁しようとするからです。まずこの抜け穴を塞がなければ、物事を台無しにする言い訳が常に出てくるでしょう。実際、マクロ環境問題に本当に直面すれば、すべての事業ラインが確実に影響を受けることになります。十分なベンチマークを見つけることができれば（以下に示すように）、言い訳を阻止し、ビジネスの解決策を見つけることができます。

原則2: 実行上の問題をまず解決する

優れた戦略であっても、適切に実行されなければ効果はありません。そのため、実行に問題があると疑われる場合は、まずプロセスを確認する必要があります。必要な宣伝活動は行いましたか?やるべきトレーニングはしましたか？必要な物品は揃っていますか？このオンライン機能は安定して動作していますか?訪問予定の顧客を訪問しましたか?戦略は実行されているが効果がない場合、戦略に最適化の余地があるかどうか、他に何を変更できるかを検討できます。

原則3: バックアッププランがある人を優先する

知らせ！企業は科学的な研究機関ではないので、原因を突き止めることよりも、KPI 指標を回復できることの方がはるかに重要です。そのため、事業にバックアッププランがある場合は、それが使える場合はそれを使用してください。例えば、パフォーマンスが良くなく、バックアップコストが発生していることがわかった場合は、投資を利益の増加に使用できるかどうかを計算することを優先する必要があります。たとえば、普及がうまくいっていないことがわかり、バックアップ資料がある場合は、どの資料が効果的であるかを分析することを優先します。つまり、私たちは古い学者のように「分析は明確ですか？」と尋ねるのではなく、問題解決志向であるべきです。

スクリーニングと分類を行った後、特定のビジネス上の問題に対する明確なソリューション セットを形成できます。異なる都市、異なるチーム、異なるユーザーに対して詳細な分析とソリューションを形成し、それによって問題解決を促進することも可能になります (以下に示すように)。

4. ポイント3: 実行可能な選択肢を評価する

「実現可能な提案」という言葉を聞くと、多くの学生は怖がってしまいます。彼らは、それをどのように作るか、あるいはどの程度詳細に作るべきかを知りません。実際、短期的には、企業が実行できる最適化アクションはほとんどないため、素晴らしいアイデアをたくさん持っていても意味がありません。さらに、データによって裏付けられていないアイデアは悪いアイデアである可能性が非常に高く、変革がより良くなる可能性が高くなります。

したがって、質が高く実現可能な提案をしたい場合、ビジネス上の課題を中心に過去の評価結果を整理することが最善の方法です。例えば、新たなプロモーションを提案したい場合、過去の各種プロモーションの効果や入出力比率などのデータを活用することができます。まず、同じ投資でどちらが優れているかを確認し、主要なカテゴリを選択します。例えば、販促資料の最適化を提案したい場合、まずは販促資料が商品の集客にどの程度効果的であったかをリスト化し、それを企業に提供して選定してもらう必要があります。

このように、ビジネスでもとても楽しくご利用いただいております。企業はアイデアを思いついたら、すぐに過去の類似の行動の結果を見ることができ、自然と独自の判断ができるようになります。

私たちが対応できない唯一の状況は、ビジネスにまったく新しいアイデアがある場合です。現時点では、参照できる履歴データがないので、テストを行うことができます。データ アナリストは、テストの目的、テストの主な影響要因、このテストで排除する干渉要因 (非常に重要。そうしないと結果の説明が難しくなります) を明確にリストし、テストの効果が出るまでにかかる時間を見積もる作業をビジネスで支援します。これにより、効果的な実装のための提案も提供されます。

V. 実践的な改善策

もちろん、実際の仕事では、会社のリーダーが注意を払っていない、ビジネスが活発でない、データが少なすぎるなどの問題に常に遭遇します。これをどのように解決すればよいでしょうか? 100％完璧な会社で働くことは期待できないので、「失敗したら自分の中に原因を探す」という精神で、まずは自分ができる仕事をすることをお勧めします。

以下を含みますが、これらに限定されません:

1. 衒学者になるのをやめて、ビジネスについてもっと学ぶ

2. ビジネスの観点から問題を考え、積極的にビジネス仮説を提案する

3. 複雑に絡み合った問題に遭遇したら、率先して分析ロジックツリーをリストアップする

4. 「習慣とは何か」で止まらず、「その習慣の背後にある理由は何か」とさらに問いかけましょう。

5. 評価の記録をきちんと保管し、ビジネスに関する評価結果を整理して予備として保管する

著者: 地道な陳先生 WeChat 公開アカウント: 地道な陳先生