「何を分析すればいい？」を解決：ビジネス課題をデータ分析の「問い」に分解する方法
データ分析を始めようとしたとき、「一体何を分析すれば良いのだろうか？」と立ち止まってしまうことはありませんでしょうか。手元にはデータがあるものの、漠然としたビジネス上の課題や上司からの指示だけでは、どこから手を付けて良いか分からず、時間だけが過ぎてしまう、あるいは表面的な集計に終わってしまう、といった経験があるかもしれません。
データ分析の成否は、最初のステップである「問い」の質によって大きく左右されます。特に、ビジネス上の漠然とした課題や疑問を、データで答えを出せる具体的な「問い」へと落とし込む作業は、データ分析を意味あるものにするために不可欠です。
本記事では、データ分析の経験が浅い方でも、漠然としたビジネス課題を具体的なデータ分析の「問い」へと分解し、分析を前に進めるための考え方と手順について解説します。
なぜ漠然とした課題・問いではデータ分析がうまくいかないのか
ビジネスの現場では、「売上を改善したい」「顧客満足度を高めたい」「コストを削減したい」といった漠然とした課題や、「とりあえず、あのデータを見ておいて」「この数字がどうなっているか教えて」といった具体的な方向性が見えにくい指示が出されることがよくあります。
このような漠然とした課題や問いをそのままデータ分析に持ち込むと、以下のような問題が発生しやすくなります。
- 目的が不明確になる: 「何のために分析するのか？」が曖昧なため、分析結果が単なる数字の羅列になってしまい、ビジネス上の意思決定や具体的なアクションに繋がりません。
- どこから手を付けて良いか分からない: 分析対象や必要なデータ、分析方法が定まらないため、データの海に溺れてしまい、何から始めれば良いか途方に暮れてしまいます。
- 表面的な分析に終わる: 漠然とした指示に対して、深い考察や原因究明に至らず、簡単な集計やグラフ作成だけで終わってしまい、課題の本質に迫ることができません。
- 期待外れの結果になる: 時間をかけて分析しても、当初の漠然とした期待に応えられるような示唆が得られず、分析が無駄に終わったように感じてしまいます。
データ分析を成功させ、ビジネス上の成果につなげるためには、この「漠然」とした状態を脱し、具体的でデータによる検証が可能な「問い」を立てることが不可欠なのです。
ビジネス課題を具体的なデータ分析の「問い」に分解するステップ
漠然としたビジネス課題や疑問を、データ分析で扱える具体的な「問い」に落とし込むためには、課題をより小さく、解きやすい要素に分解していく作業が有効です。ここでは、そのための具体的なステップをご紹介します。
ステップ1：元となるビジネス課題・疑問を明確にする
まずは、分析の出発点となるビジネス上の課題や疑問を、できる限り言葉にして明確にします。この際、「なぜその課題を解決したいのか？」「その課題の背景には何があるのか？」「どのような状態になれば課題が解決されたと言えるのか？」といった「Why（なぜ）」の部分を掘り下げて考えてみることが重要です。
例：「売上を改善したい」 →なぜ？：競合に比べて成長が鈍化しているため。 →何が問題？：特に主力のA製品の売上が伸び悩んでいる。 →どうなりたい？：A製品の売上を〇〇%増加させたい。
ステップ2：課題を構成する要素を洗い出す
次に、明確になったビジネス課題に関連する要素を洗い出します。課題が「A製品の売上を改善したい」であれば、売上に関連する様々な要素が考えられます。
例：「A製品の売上改善」に関連する要素 * 顧客（新規顧客、既存顧客、顧客層など） * 製品・サービス（A製品の価格、機能、競合製品など） * 地域・チャネル（販売地域、オンライン、オフライン店舗など） * 期間（特定のキャンペーン期間、季節変動、過去からの推移など） * 活動（プロモーション、営業活動、顧客サポートなど） * 外部要因（市場トレンド、景気、競合の動きなど）
このように、課題に影響を与えうる様々な側面をリストアップします。これが「What（何を）」見るかのヒントになります。
ステップ3：各要素に対して「具体的な問い」を立てる
洗い出した各要素に対して、「これはデータで答えられるか？」「どのように測定できるか？」を意識しながら、具体的な疑問や問いを立てていきます。この段階では、まだ完璧でなくても構いません。複数の可能性を考えてみましょう。
例：「A製品の売上改善」の要素から立てる問いの例 * 顧客: * A製品の購入顧客は、どのような顧客層が多いか？（年齢、性別、地域、過去の購買履歴など） * A製品をリピート購入する顧客層の特徴は？ * A製品をカートに入れたものの購入に至らなかった顧客に、どのような特徴があるか？ * 製品: * A製品は、他の製品と比べてどのように売上が推移しているか？ * A製品の価格変更は売上にどのような影響を与えたか？ * 地域・チャネル: * A製品は、特定の地域や店舗で特に売上が低い/高いという傾向はあるか？ * オンラインチャネルとオフラインチャネルで、購入顧客層や売上に違いはあるか？ * 期間: * 過去〇年間のA製品の売上トレンドはどうなっているか？ * 特定のプロモーション期間中にA製品の売上に変化は見られたか？ * 活動: * 特定の営業担当者が担当する地域の売上は他の地域と比べてどうか？ * ウェブサイトの特定のページの閲覧数や滞在時間と、A製品の購入率に関連はあるか？
このように、「顧客層の特徴は？」「特定の地域で売上が低いか？」「プロモーション期間中に変化はあったか？」のように、要素と要素の関係性や、特定の条件での状態を問う形にすると、より具体的になります。
ステンップ4：問いの優先順位付けと具体化
ステップ3で立てた問いの中から、データ分析で答えを出す優先順位をつけ、さらに問いを具体的にしていきます。
- 手元データで答えられるか？: 立てた問いに答えるために必要なデータが、現在手元にあるか、あるいは取得可能かを確認します。必要なデータがない問いは、現時点での分析対象から外すか、データの取得計画を立てる必要があります。
- ビジネスインパクトは大きいか？: その問いに答えることで得られる知見が、ビジネス課題の解決にどれだけ貢献するかを考えます。最もインパクトが大きそうな問いから着手するのが効率的です。
- 現実的に分析可能か？: 限られた時間やリソースで、その問いに答えられる分析が可能かを検討します。高度な分析技術が必要な問いであれば、優先度を下げるか、簡易的なアプローチで始めることも考えられます。
優先順位の高い問いについては、さらに具体的なレベルに落とし込みます。「どの顧客層」であれば、「過去1年間に購入回数が〇回未満で、特定のプロモーションに反応しなかった顧客層」のように、データで識別できる具体的な定義を盛り込むことを検討します。期間や対象地域なども具体的に定めましょう。これにより、「How（どのように）分析するか」が見えやすくなります。
具体的な問いがデータ分析の成果を変える
ビジネス課題を具体的なデータ分析の「問い」に分解することで、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。これにより、手元にあるデータを有効活用し、意味のある分析結果を得やすくなります。
例えば、「ウェブサイトのコンバージョン率を改善したい」という漠然とした課題があったとします。
- 漠然とした分析: ウェブサイト全体のアクセス数やコンバージョン率の推移を眺めるだけで終わってしまい、なぜ変化したのか、どこに改善の余地があるのかが見えにくい。
- 具体的な問いに基づいた分析:
- 問い：「どの流入経路からのユーザーがコンバージョン率が低いか？」→ 分析：流入経路別のコンバージョン率を比較。特定の広告からの流入ユーザーのコンバージョン率が低いことが判明。
- 問い：「特定のページで離脱率が高いユーザーセグメントは？」→ 分析：ページ別の離脱率とユーザー属性を分析。〇〇ページで、スマートフォンを利用している新規ユーザーの離脱率が高いことが判明。
- 問い：「新規ユーザーとリピートユーザーで行動パターンに違いはあるか？」→ 分析：新規とリピートユーザーのページ閲覧数、滞在時間、特定のアクション実行率などを比較。新規ユーザーは製品詳細ページまでたどり着かずに離脱している傾向が判明。
このように具体的な問いに分解することで、分析の焦点が定まり、具体的な問題点や改善すべき点が明らかになります。その結果、「特定の広告からの流入ユーザー向けにランディングページを最適化する」「スマートフォンでアクセスした新規ユーザー向けに導線を改善する」といった、データに基づいた具体的なビジネスアクションに繋がりやすくなります。
まとめ：問いを分解し、分析を前進させる
データ分析において、「何を分析すれば良いか分からない」という悩みは、漠然としたビジネス課題をデータで扱える具体的な「問い」に分解できていないことから生じることが少なくありません。
漠然とした課題を、関連する要素に分解し、データで答えられる具体的な問いへと落とし込んでいくプロセスは、データ分析の方向性を定め、迷いをなくすための重要な技術です。
本記事でご紹介したステップ（課題の明確化、要素の洗い出し、具体的な問い立て、優先順位付けと具体化）を実践することで、手元にあるデータを活用し、ビジネス課題の解決に繋がる意味のある分析を進めることができるようになります。
まずは、あなたの目の前にある漠然としたビジネス課題を一つ選び、この記事を参考に、具体的な「問い」へと分解することから始めてみてはいかがでしょうか。一歩ずつ問いを具体化していくことで、データ分析の景色がきっと変わるはずです。