失敗しないデータ分析「問い」の技術

データ分析が「やって終わり」にならないための問いの技術

Tags: データ分析, 問い, ビジネスアクション, 課題解決, 分析スキル

データ分析に取り組む際、「とりあえずデータをまとめてみたけれど、結局何をすれば良いのか分からない」「分析レポートを作っただけで、何も変わらなかった」という経験はないでしょうか。データ分析が「やって終わり」になってしまう原因の一つに、データ分析の最初のステップである「問い」の立て方が適切でないという問題があります。

データ分析は、単に数字を並べたりグラフを作成したりすること自体が目的ではありません。ビジネスにおける何らかの課題を解決したり、新しい機会を発見したりするための手段です。そして、その手段を効果的に活用できるかどうかは、データ分析の出発点となる「問い」にかかっています。

この記事では、データ分析が「やって終わり」にならないために、どのように「問い」を立てるべきか、そしてその「問い」がどのようにビジネスアクションへと繋がるのかについて、具体的な考え方とステップを解説します。

データ分析が「やって終わり」になる「間違った問い」とは？

データ分析が成果に繋がらない場合、その「問い」にはいくつかの共通点が見られます。ターゲット読者の皆さんが日常業務で陥りやすい例をいくつか見てみましょう。

これらの「間違った問い」に共通するのは、最終的にどのようなビジネスアクションに繋げたいのか、という視点が欠けている点です。分析結果を単なる情報として受け取るだけで、具体的な打ち手や改善策に結びつかないため、「分析しただけで終わり」という状態に陥ってしまうのです。

ビジネスアクションにつながる「良い問い」の考え方

では、データ分析を単なる情報収集で終わらせず、具体的なビジネスアクションに繋げるためには、どのような「問い」を立てれば良いのでしょうか。重要なのは、最終的に「何をしたいのか」を明確にしてから、逆算して「何を知る必要があるのか」を問いの形にするという思考プロセスです。

「良い問い」には、次のような要素が含まれます。

  1. 目的が明確である: その問いに答えることで、どのような課題を解決したいのか、どのような意思決定をしたいのかがはっきりしている。
  2. 具体性がある: 漠然とした状態ではなく、誰に対して（ターゲット）、何を明らかにしたいのか（対象）、どのような基準で（評価指標）などが具体的に示されている。
  3. データで検証可能である: 手元にある、あるいは取得可能なデータを用いて、その問いに対する答えを見つけることができる。
  4. アクションに繋がる可能性がある: その問いに対する答えが得られた際に、次に取るべき具体的なアクション（施策の変更、意思決定、新たな取り組みなど）が考えられる。

アクションにつながる「問い」を立てる具体的なステップ

ビジネスアクションにつながる「問い」を立てるための具体的なステップをご紹介します。これは、データ分析の経験が浅い方でも実践しやすい基本的な考え方です。

ステップ1：最終的に「何をしたいか（ビジネスアクション）」を明確にする

最初に考えるべきは、「このデータ分析を通じて、最終的にどのようなビジネス上の変化を起こしたいのか？」ということです。

漠然とした目標でも構いませんので、まずは「最終的に実現したい状態やアクション」を言葉にしてみましょう。例えば、「特定の顧客層のリピート率を改善したい」といった具体的なアクション目標を設定します。

ステップ2：そのアクションのために「何を知る必要があるか」を考える

ステップ1で明確にしたアクション目標を達成するために、今何が分かっていないのか、何を知る必要があるのかを具体的に考えます。

このように、知るべき要素をリストアップしていきます。

ステップ3：知るべきことを「データで答えられる問い」に落とし込む

ステップ2でリストアップした「知る必要があること」を、データ分析で答えられる形に変換します。ここで初めて「データ」という言葉が登場します。手元にあるデータや、これから収集できるデータをイメージしながら、問いを具体化します。

このように、誰が、何を、どのように、いつ、といった要素を可能な限り含め、「データを使って検証可能な」問いにしていきます。

ステップ4：問いに対する答えが得られたら「どのようなアクションが可能か」を事前に検討する

ステップ3で立てた問いに対し、「もし答えが〇〇だったら、次に△△というアクションを取ろう」というように、分析結果から導かれる可能性のあるアクションを事前に検討しておきましょう。

例えば、「リピート購入がない顧客層の割合は？」という問いで、「初回購入金額が低い若年層のリピート率が特に低い」という結果が出たとします。この結果から、「初回購入金額が低い若年層向けの、リピートを促す特典付きメールキャンペーンを実施しよう」「若年層に人気の特定商品を購入した顧客に限定したフォローアップ施策を検討しよう」といった具体的なアクションが考えられます。

このように、分析の前にアクションの可能性を考えておくことで、分析結果が出た際に「で、だから何？」とならず、スムーズに次のステップへ移行できます。これは「問い」がビジネスアクションに繋がるかどうかの、最も重要なチェックポイントと言えます。

具体的な事例：ECサイトの売上向上を目指す場合

架空のECサイトを例に、このステップで「問い」を立ててみましょう。

ステップ1（アクション目標）： 顧客単価を向上させたい。

ステップ2（知る必要があること）： * どのような顧客が顧客単価が高いのか？ * 顧客単価を向上させるには、どのような行動を促せば良いのか？ * 過去に顧客単価向上策を実施したことがあるか？その効果は？

ステップ3（データで答えられる問い）： * 「過去1年間の購買データから、顧客単価の高い顧客（上位20%など）は、年齢、性別、居住地域、購入頻度、購入商品カテゴリ、サイト利用頻度などの点で、顧客単価の低い顧客とどのような違いがあるか？」 * 「顧客単価に影響を与えている可能性のあるサイト上の行動（例：関連商品閲覧、レビュー投稿、特定ページの閲覧）は何か？」 * 「過去に実施した『まとめ買い割引キャンペーン』や『送料無料ライン変更』は、キャンペーン期間中の平均顧客単価にどのような影響を与えたか？」

ステップ4（想定されるアクション）： * 問い1の答えが「高単価顧客は〇〇カテゴリの商品をよく買っている」であれば、「〇〇カテゴリ商品のクロスセル・アップセル施策を強化する」「〇〇カテゴリの顧客向けに限定クーポンを発行する」といったアクションが考えられます。 * 問い2の答えが「レビュー投稿する顧客は顧客単価が高い傾向がある」であれば、「レビュー投稿キャンペーンを実施する」「レビュー投稿導線を改善する」といったアクションが考えられます。 * 問い3の答えが「まとめ買い割引は効果があった」であれば、「同様のキャンペーンを定期的に実施する」といったアクションが考えられます。

このように、最終的なビジネスアクションから逆算して「問い」を立てることで、データ分析の目的が明確になり、分析結果も具体的な打ち手に繋がりやすくなります。

まとめ：良い問いがデータ分析の成果を決める

データ分析の成否は、その最初のステップである「問い」に大きく左右されます。「とりあえずデータをまとめる」「現状の数字を知るだけ」といった漠然とした問いでは、分析が「やって終わり」になりがちです。

データ分析を真にビジネスの力に変えるためには、最終的にどのようなビジネスアクションに繋げたいのかを明確にし、そこから逆算して「知るべきこと」を「データで答えられる問い」に落とし込むという思考プロセスが重要です。

このステップを踏むことで、データ分析の方向性が定まり、分析結果が具体的な示唆や打ち手へと繋がりやすくなります。ぜひ、次回のデータ分析から、この「問い」を立てるステップを実践してみてください。ビジネスの成果に繋がるデータ分析の第一歩を踏み出せるはずです。