レポートを書くときに数字しか報告できない場合はどうすればよいですか?

この記事では、データ アナリストがデータ レポートを作成する際に、前年比や前月比のデータ比較を提供するだけでなく、データの詳細な分析と解釈を行うのに役立つ 3 つの方法を紹介します。データ分析と製品運用に関連する実務者に推奨される読み物です。

データレポートを書くとき、多くの人は単に前年比や前月比の比較数値を示すだけで、どこから始めればよいのかわかりません。

このレポートのスタイルは次のとおりです。

• 売上は前年比10％減少した。
• ユーザー離脱率は前月比5%増加しました。
• 製品のユーザー維持率は前年比で 3% 増加しました。

しかし、データアナリストが数字だけを報告するのであれば、ChatGPT がすぐにあなたに取って代わるでしょう。

より良いデータ レポートを作成するのに役立つ 3 つの方法をご紹介します。

方法1: 理由を調べる

最初の方法は、その理由を見つけることです。指標の変化の理由、なぜ上がったのか、なぜ下がったのかを説明する必要があります。

たとえば、売上が 10% 増加したことがわかった場合、なぜ 10% 増加したのでしょうか?

ここでの理由は、構造的なものではなく、推進要因によって決まるはずです。

構造的な理由は、GMV がチャネル A によって押し上げられたことです。ここでのチャネル A の牽引力は、構造的な理由によるものです。

チャネル A の増加が運用への投資の増加によるものであることがわかっている場合、この理由が実際の推進要因となります。

まず、チャネル、地域、製品を細分化して構造的な問題を特定し、次にそれに対応する責任者を見つけることができます。ビジネス上の変更があるかどうかを尋ね、その変更を簡潔な言葉で表現します。

たとえば、チャネル配置部門の同僚がウエストベルト広告を一括して配置したところ、トラフィックが増加し、最終的に取引の増加につながりました。一般的に言えば、ウエストバンド チャネルの牽引により、トラフィックの成長が増加し、取引量は前月比 10% 増加しました。

これにより、取引量の増加の理由が明確に説明されます。

方法 2 次に何が起こるでしょうか?

2 番目のアプローチは、指標のその後の変化が何をもたらすかを調べることです。

このステップは主に、企業がその後の傾向をある程度予測し、事前に対応する準備を行えるようにするためのものです。例えば、以下のような対策が考えられます。

• 過去のデータを分析して、トラフィックの増加が持続可能かどうか、またそれがビジネス開発の方向性と一致しているかどうかを把握します。
• 競合製品の変化やユーザー需要の変化などの市場の変化を考慮し、トラフィックの変化による影響を分析・予測します。
• 事前に対応計画を策定し、さまざまなトラフィックの変化の傾向に応じた対応策を策定します。例えば、ある広告が来月も継続できない場合は、他のチャネルを探したり、ウェブサイトの SEO を改善したりすることなどが考えられます。
• これらの対策により、トラフィックの変化の傾向をより正確に予測し、トラフィックの安定性を確保するためのタイムリーな対策を講じることができます。同時に、ビジネスの柔軟性と適応性も向上し、企業の長期的な発展にプラスの影響を与えることができます。

方法3 影響はどれくらい大きいか

3 番目のアプローチは、影響の大きさを示すことです。

GMV が前月比 10% 増加した場合、この増加は予想内でしょうか? KPI 目標と比較した現在の進捗状況はどうですか?私たちは遅れているのか、それとも先行しているのか？遅れているとしたら、どのくらい遅れているのでしょうか?来月はどれくらいの追加の GMV を生成する必要がありますか?

フリンジ チャネルのトラフィックが増加した場合、フリンジ チャネルの品質はどうなりますか?コンバージョン率に変化はありますか？全体的なトラフィック概要で、コアユーザーのトラフィックが増加していますか?どのくらい成長しますか？

上記は成熟したビジネスの実践です。

革新的なビジネスであれば、指標からビジネスモデルの実現可能性も抽出する必要があります。

例えば、ユーザー維持率は長期間にわたって低い水準で推移しており、今月の維持率は3か月連続で低い値となっています。その影響は、現在のビジネスモデルではユーザーを引きつけ続けることができず、ビジネスモデルの実現可能性が疑問視されることです。

まとめ

上記は、数字のみを報告することでデータ レポートを改善する 3 つの方法です。いくつかの一般的な方法。実行の順序は一般的に漸進的で、通常は「なぜ」から始まり、次に「何が起こるか」、最後に「影響」となります。

著者: ジェイソン

出典：WeChatパブリックアカウント「Sanyuanfangcha（ID：sanyuanfangcha）」