データ分析の「問い」が抽象的？分析可能なレベルに落とし込む具体化ステップ
データ分析に取り組む際、「さて、何を分析しようか？」と立ち止まることは少なくありません。上司から「最近の売上データを見ておいて」「顧客の傾向を分析してほしい」といった指示を受けたり、あるいは自分自身で「もっと業務を効率化したい」「このプロセスを改善したい」といった漠然とした問題意識を持ったりする中で、具体的にデータを使って何を明らかにすれば良いのかが分からず、手が止まってしまうことがあります。
これは、データ分析の最初のステップである「問い」が、抽象的な状態に留まっているために起こります。データ分析を成功させ、期待する成果を得るためには、この抽象的な「問い」を、データで答えを出せる「分析可能なレベル」まで具体化することが不可欠です。
抽象的な「問い」とは何か、なぜデータ分析を妨げるのか
データ分析における抽象的な「問い」とは、例えば以下のようなものです。
- 「売上を伸ばすには？」
- 「顧客満足度を向上させるには？」
- 「Webサイトのパフォーマンスを改善するには？」
- 「このキャンペーンは効果があったのか？」
これらはビジネスにおいて非常に重要なテーマですが、そのままの形ではデータ分析のスタートラインには立てません。「売上を伸ばす」ために何を知るべきなのか、対象は全顧客なのか、特定の商品なのか、期間はいつなのか、といった点が不明確なため、どのデータを使って何を分析すれば良いのかが定まらないのです。
このような抽象的な問いで分析を始めてしまうと、以下のような問題が発生します。
- 分析範囲が広すぎる: 手当たり次第にデータを集め、時間と労力ばかりがかかってしまう。
- 分析の方向性が定まらない: 結局、何が課題で何を明らかにしたいのかが不明確なため、分析が迷走する。
- 分析結果が意味をなさない: 得られたデータやグラフを見ても、「それで、どうすれば良いのか？」が分からない。具体的なアクションに繋がらない。
- 期待外れの結果に終わる: そもそも知りたいことと分析内容がずれてしまい、当初の目的を達成できない。
データ分析は、特定の問いに答えるために行うものです。問いが抽象的であると、その羅針盤を失った船のように、どこへ向かえば良いのか分からなくなってしまいます。
「分析可能なレベル」の問いとは
それでは、「分析可能なレベル」まで具体化された問いとは、どのような状態を指すのでしょうか。それは、以下のような特徴を持つ問いです。
- データで計測・検証できる: 具体的な数値や指標、カテゴリなどで答えを導き出せる。
- 分析対象と範囲が明確: 「誰の」「何を」「いつからいつまでの」といった要素が絞り込まれている。
- 分析のゴールが見える: その問いに答えることで、どのような知見が得られ、何に役立つのかが想定できる。
- 分解されている: 一つの大きな課題を、複数の小さな、より具体的な疑問に分解している。
例えば、前述の抽象的な問いを具体化すると、以下のようになります。
- 抽象的：「売上を伸ばすには？」
- 具体的：「新規顧客の初回購入から3ヶ月以内のリピート率が、昨対比で10%低下している原因は何か？」
- 具体的：「特定の地域における特定商品の購入者のデモグラフィック属性に、他の地域と異なる特徴はあるか？」
- 抽象的：「Webサイトのパフォーマンスを改善するには？」
- 具体的：「ランディングページAからの直帰率が、他の主要ランディングページと比較して有意に高いのはなぜか？」
- 具体的：「サイト内検索を利用するユーザーは、そうでないユーザーと比較してコンバージョン率が高いか？」
このように、具体化された問いは、使うべきデータや行うべき分析手法、そして得られるであろう結果がイメージしやすくなります。
抽象的な「問い」を分析可能なレベルに具体化するステップ
では、どのようにすれば抽象的な「問い」を分析可能なレベルまで落とし込むことができるのでしょうか。ここでは、初心者でも取り組みやすい具体的なステップをご紹介します。
ステップ1：抽象的な「問い」に含まれる「目的」を深掘りする（Why）
まず、あなたの持っている、あるいは与えられた抽象的な「問い」や課題の、本当の目的は何なのかを考えます。
「売上を伸ばしたい」のは、なぜですか？ 「Webサイトを改善したい」のは、その結果どうなりたいからですか？
- 例：「売上を伸ばしたい」 → なぜ？ → 事業目標達成のため → 具体的にどういう売上？ → 新規顧客からのLTV（顧客生涯価値）を上げたい
- 例：「Webサイトを改善したい」 → なぜ？ → サイトからの問い合わせ数を増やしたい → 具体的にどういう改善？ → 問い合わせフォームの完了率を上げたい
このように「なぜ？」を繰り返したり、「その結果どうなれば成功なのか？」を考えたりすることで、当初の抽象的な問いの奥にある、真のビジネス目的や期待する成果が見えてきます。
ステップ2：目的達成のために「知るべきこと」を分解する（What）
真の目的や期待する成果が明確になったら、その達成のために何を明らかにすれば良いのかを具体的にリストアップします。一つの目的に対して、知るべきことは複数あるはずです。
- 例：目的「新規顧客からのLTVを上げたい」 → 何を知るべきか？
- 新規顧客が初回購入後、どのようにリピート購入に至るか？
- リピートしない新規顧客の特徴は何か？
- リピートしている新規顧客に共通する行動は何か？
- どのようなプロモーションがリピートを促進するか？
- （さらに分解）リピートしない顧客は、初回購入から次の購入までの期間が長いのか？ 初回購入時の金額が低いのか？ 特定の商品カテゴリを購入しているのか？
この段階では、まだ具体的なデータ項目に縛られる必要はありません。「仮にこれが分かれば、目的に近づけるだろう」という要素を洗い出すイメージです。これにより、一つの大きな課題が、いくつかの小さな疑問や知りたいことに分解されます。
ステップ3：知るべきことを「データで検証可能な問い」に落とし込む（How）
分解された「知るべきこと」を、データを使って答えを出せる、より具体的な疑問文の形に変換します。これが、分析可能なレベルの「問い」になります。
- 例：知るべきこと「リピートしない新規顧客の特徴は何か？」 → データで検証可能な問いは？
- 初回購入時に特定のプロモーションコードを利用した顧客は、そうでない顧客と比較してリピート率が低いか？（プロモーション利用有無とリピート率を比較）
- 初回購入時の購入金額が〇〇円以下の顧客は、それ以上の顧客と比較してリピート率に差があるか？（購入金額帯とリピート率を比較）
- 初回購入から〇〇日以上経過してもリピート購入がない顧客の割合はどれくらいか？（期間別のリピート状況を計測）
この段階で、「この問いに答えるためには、どのようなデータ（例：顧客ID、購入日時、購入金額、プロモーション利用フラグなど）が必要か」がおおよそ見えてくるはずです。手元にどのようなデータがあるかを考慮しながら問いを具体化すると、より実現性の高い分析計画に繋がります。
具体化された「問い」を確認するためのチェックポイント
上記のステップを経て具体化された問いが、データ分析を進める上で適切なものになっているか、いくつかの簡単なチェックポイントで確認しましょう。
- この問いにはデータで答えられますか？ 定性的な要素だけでなく、数値やカテゴリなど、データとして取得・集計できる情報で検証可能ですか？
- 分析の対象と範囲は明確ですか？ 「誰の」「何を」「いつからいつまでの」データを使うかが特定できますか？
- この問いに答えが出たら、何をすべきか（次に考えるべきこと）が見えますか？ 分析結果が、具体的なアクションや次の意思決定に繋がるイメージがありますか？
- （少し発展的）「なぜ？」だけでなく、「どうすれば？」という視点も含まれていますか？ 原因究明だけでなく、改善策や打ち手に繋がる示唆が得られそうですか？
これらのチェックポイントを満たしていれば、あなたの「問い」はデータ分析を進めるための良い状態になっていると言えるでしょう。
事例：抽象的な問いから具体的な分析へ
ここで、抽象的な問いを具体化することで分析の方向性が定まり、成果に繋がった架空の事例を見てみましょう。
ある企業の営業企画担当者は、「最近、若年層の顧客の離脱が増えているようだ。どうすれば良いか？」という漠然とした課題を感じていました。
この抽象的な問いに対し、上記のステップで具体化を試みました。
- ステップ1（Why）： 目的は何か？ → 若年層顧客の継続率を改善し、将来的な収益の柱とする。
- ステップ2（What）： 知るべきことは何か？ → なぜ若年層顧客は離脱するのか？ 離脱する若年層顧客の特徴は？ 継続している若年層顧客との違いは？
- ステップ3（How）： データで検証可能な問いに落とし込む →
- 「若年層顧客がサービスを解約する直前に最も頻繁に利用している機能は何か？」（利用機能と解約の関係を分析）
- 「サービス利用開始から〇ヶ月目の若年層顧客の利用頻度は、継続する顧客と離脱する顧客で有意な差があるか？」（利用頻度と継続/離脱の関係を時系列で分析）
- 「特定のプッシュ通知グループに属する若年層顧客は、そうでない顧客と比較して離脱率が高いか？」（特定施策と離脱率の関係を分析）
これらの具体的な問いを立てたことで、営業企画担当者は必要なデータ（顧客属性、利用ログ、解約情報、プッシュ通知履歴など）を特定し、集計・分析を進めることができました。分析の結果、「利用開始から2ヶ月目の利用頻度が低い若年層顧客が離脱しやすい傾向がある」「特定のゲーム機能を利用している若年層顧客は離脱率が高い」といった具体的な知見が得られました。
この知見に基づき、「利用開始2ヶ月目の若年層顧客向けに、利用頻度を高めるためのオンボーディング施策を強化する」「利用率の高い特定のゲーム機能の課題を特定し、改善または代替機能への誘導を検討する」といった具体的な施策立案に進むことができたのです。
もし、抽象的な「若年層の離脱が増えている。どうすれば？」のまま分析を始めていたら、手当たり次第にデータを眺めるだけで、このような具体的な原因や対策を見つけ出すことは難しかったでしょう。
まとめ：具体化こそがデータ分析の最初の鍵
データ分析の成功は、「問い」の質に大きく左右されます。特に分析経験が浅い段階では、抽象的な「問い」に戸惑い、何から手をつけて良いか分からなくなることが多いものです。
しかし、今回ご紹介したように、抽象的な「問い」を立ち止まって深掘りし、「目的（Why）」「知るべきこと（What）」「データで検証可能な問い（How）」という段階を経て具体化していくことで、データ分析の方向性が明確になり、必要なデータや分析方法が見えてきます。
抽象的な問いに直面しても諦めず、ぜひ今回ご紹介したステップを試してみてください。問いを具体化するプロセスそのものが、ビジネス課題への理解を深め、データ分析を次のステップへ進めるための大きな力となるはずです。具体的な「問い」が立てられれば、あとはデータと向き合い、その問いに答えることに集中するだけです。