データ分析を成果につなげる！表面的な「問い」を「深い問い」に変える思考法
データ分析に取り組む際、まず何から始めれば良いのか、あるいはせっかく分析しても、その結果が単なる数字の確認に終わってしまう、という経験をお持ちの方は少なくないかもしれません。Excelで集計したり、BIツールでグラフを見たりすることはできる。しかし、「何のために」それを見ているのかが不明確なために、次の行動につながる示唆が得られない。これは、データ分析の最初のステップである「問い」の設定が、表面的なものに留まっている場合に起こりがちです。
この記事では、なぜ表面的な「問い」ではデータ分析がうまくいかないのか、そして、どのようにすればデータ分析を成果につなげられる「深い問い」へと変えていけるのか、具体的な思考法とステップを解説します。
データ分析でよくある「表面的な問い」とは？
データ分析の現場で耳にしやすい、しかし分析を深める上で壁となりがちな「問い」には、以下のような例があります。
- 「とりあえず、このデータをまとめておいてください。」
- 「最新月の売上はどうなっていますか？」
- 「Webサイトのコンバージョン率を出してください。」
- 「特定のキャンペーンの効果はありましたか？」
これらの問いがなぜ表面的なのかというと、多くの場合、単なる現状確認や数字の羅列を求めるに過ぎないからです。「売上は？」と聞かれて集計した数字は確かに正しい情報ですが、その数字を見て「だから何なのか」「次に何をすべきなのか」という、ビジネスアクションに直結する情報を示してくれるわけではありません。
表面的な問いに基づいて分析を進めると、以下のような問題に直面します。
- 分析の目的が見えにくい: 何のためにこの数字を見るのかが曖昧なため、どこまで分析すれば良いか分からなくなりやすい。
- 原因や背景が分からない: なぜその数字になったのか、その裏にある顧客の行動や市場の変化といった背景が見えてこないため、改善策や新たな施策のヒントが得られない。
- 結果が単なる報告に終わる: 分析結果を報告しても、「ふむふむ、数字はこうなっているのですね」で終了し、次の具体的なアクションに繋がらない。
- 次に何を見るべきか迷う: 得られた情報から、さらに深掘りすべき点が何か判断しづらい。
これらの問題は、データ分析を始めたものの、その成果をどのようにビジネスに活かせば良いか分からない、というターゲット読者の課題に直結しています。
データ分析を成果につなげる「深い問い」とは？
一方で、データ分析を成功させ、具体的なビジネスアクションや意思決定に繋げる「深い問い」とは、どのような問いでしょうか。それは、単に現状の数字を知るだけでなく、なぜその数字になっているのか、その結果を受けて次に何をすべきなのか、といった背景や目的意識を含んだ問いです。
例えば、先ほどの表面的な問いを「深い問い」に変えると、以下のようになります。
- 表面的な問い：「最新月の売上はどうなっていますか？」
- 深い問いの例1: 「最新月の売上が前年同月比で減少しているが、その主要因は新規顧客の獲得単価上昇にあるのか、それとも既存顧客のリピート率低下にあるのか？」
- 深い問いの例2: 「Webサイトのコンバージョン率が目標に達しないのは、どのページの、どのようなユーザー行動に問題があるためか？ 特に、特定の流入経路からのユーザーの離脱傾向を知りたい。」
- 深い問いの例3: 「特定のキャンペーンが売上には直接貢献しなかったが、顧客の認知度向上やエンゲージメントにどのような影響を与えたか？ 今後のキャンペーン設計に活かせる示唆を得たい。」
これらの「深い問い」は、単なる数字の確認ではなく、その数字の背景にある原因や、解決したい課題、達成したい目標が明確に含まれています。このような問いから分析を始めることで、得られた分析結果がそのまま次のアクションのヒントになる可能性が高まります。
表面的な「問い」を「深い問い」に変える思考法と具体的なステップ
では、漠然とした表面的な問いや、単なる数字の確認依頼から、「深い問い」をどのように導き出せば良いのでしょうか。ここでは、ターゲット読者が実践しやすい思考法と具体的なステップをご紹介します。
ステップ1：現状の「問い」を言語化し、「その背景にある目的」を考える
まず、与えられた、あるいは自分で考えた表面的な「問い」を明確に言葉にしてみてください。例えば、「売上は？」や「Webサイトの離脱率を教えて」などです。
次に、「なぜ、この問いが生まれたのか？」「この問いに答えることで、何を知りたいのか？」「その結果、何を達成したいのか？」という、問いの「Why（なぜ）」の部分を深く掘り下げて考えます。
- 「売上は？」と聞かれた背景には、売上目標を達成したい、売上減少の原因を知りたい、競合と比較したい、などの目的があるはずです。
- 「Webサイトの離脱率」を知りたい背景には、サイトの使いやすさを改善したい、コンバージョン率を上げたい、特定のページの課題を見つけたい、といった目的があるでしょう。
この「背景にある目的」や「知りたいこと」こそが、深い問いの出発点となります。上司からの指示であれば、遠慮せず「このデータは、どのような目的で必要なのでしょうか？」と、目的を尋ねることも重要です。
ステップ2：「目的」達成のために「知るべきこと」を具体的に洗い出す（Whatの明確化）
ステップ1で明確になった目的を達成するためには、どのような情報（What）を知る必要があるかを具体的に考えます。単に「売上」や「離脱率」といった結果だけでなく、その結果を構成する要素や、影響を与えているであろう要因をリストアップしていくイメージです。
例：売上減少の要因を知りたい場合 * どの期間の売上か？（月次か、四半期か） * どの商品/サービス、どの地域、どの顧客層の売上か？ * 新規顧客、既存顧客、どちらの購入が影響しているか？ * 顧客単価、購入頻度、顧客数、どの要素が変化したか？ * プロモーション、価格変更、競合の動向など、外部要因は影響しているか？
例：Webサイトのコンバージョン率向上が目的の場合 * どの流入経路（広告、オーガニック検索、SNSなど）からのユーザーか？ * PC、スマホ、タブレット、どのデバイスのユーザーか？ * サイト内のどのページでユーザーが離脱しているか？ * 特定のアクション（例：会員登録、資料請求）の完了率が低いのはなぜか？ * A/Bテストの結果やUI/UXの変更は影響したか？
このように、目的を起点として、「知るべきこと」を具体的に、可能な限りMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive：漏れなく、ダブりなく）を意識して洗い出すことが、深い問いを立てるための重要なプロセスです。
ステップ3：洗い出した要素を組み合わせて「深い問い」の形にする
ステップ2で洗い出した「知るべきこと」を、ステップ1で明確にした「目的」と結びつけ、具体的な疑問文の形に落とし込みます。これが「深い問い」です。
「いつ（When）」「どこで（Where）」「誰が（Who）」「何を（What）」「なぜ（Why）」「どのように（How）」といった5W1Hの要素を意識して問いを組み立てると、より具体的で分析可能な問いになります。
例：売上減少の要因を知りたい（目的）→ 新規顧客の獲得単価上昇、既存顧客のリピート率低下、いずれが主要因か知りたい（知るべきこと） * 深い問い：「最新月において売上減少の主要因は、新規顧客の獲得チャネル別の獲得単価上昇によるものか、あるいは既存顧客の過去〇ヶ月間のリピート率の変化によるものか？」
例：Webサイトのコンバージョン率向上（目的）→ 特定流入経路のユーザーの離脱傾向を知りたい（知るべきこと） * 深い問い：「〇〇広告からの流入ユーザーにおいて、PC利用者が申し込みフォームの直前ページで多く離脱しているのはなぜか？ 考えられるサイト上のボトルネックは何か？」
このように、漠然としたテーマから、具体的な要素や状況を指定することで、問いの解像度が高まり、分析の方向性が明確になります。
ステップ4：その「深い問い」に答えることで、何らかの「アクション」につながるかを確認する（Howの確認）
最後に、立てた「深い問い」に対して「もし、この問いに答えるデータ分析結果が得られたとして、その結果からどのようなビジネスアクションを取ることができるだろうか？」と考えてみてください。
深い問いは、答えが得られれば必ず何らかの具体的な行動（施策変更、プロセス改善、新たな企画立案など）につながるはずです。もし、答えを得ても「ふーん、そうなんだ」で終わってしまうようであれば、その問いはまだ十分に深くなく、単なる興味本位の確認になっている可能性があります。
この「アクションにつながるか？」という視点を持つことで、データ分析が「やること自体が目的」になるのではなく、「成果を出すための手段」として機能するようになります。
「深い問い」を立てるためのチェックリスト（初心者向け）
初めて「深い問い」を立てる際に役立つ、簡単なチェックリストです。
- その問いに答えることで、具体的なビジネスアクションにつながるか？
- 単なる現状の数字確認で終わらず、「なぜ」「どのように」といった原因や背景に触れているか？
- 問いの対象（顧客、期間、商品、チャネルなど）が具体的になっているか？
- もし、その問いに答えるデータ分析結果が出たら、次に何をすべきかイメージできるか？
- その問いに答えるために、必要なデータは（ざっくりとで良いので）イメージできるか？
全ての項目を満たす必要はありませんが、これらの視点を持つことで、より質の高い「深い問い」を立てる手助けとなります。
事例：表面的な問いが深い問いに変わるとどうなるか
ある小売業の企業で、ECサイトの売上が伸び悩んでいるとします。
【表面的な問い】 「ECサイトの売上は先月どうでしたか？」
この問いへの回答は「〇〇円で、前月比△%減です」といったものになります。この情報自体は事実ですが、これだけでは「なぜ減ったのか」「どうすれば増やせるのか」は全く分かりません。分析者は、単に集計と報告を終えてしまい、次のアクションに繋がらない状況に陥りがちです。
【深い問いへ変えるプロセス】 1. 目的の明確化: 売上を伸ばしたい。特に、ECサイトの課題を見つけたい。 2. 知るべきことの洗い出し: * 誰が（新規顧客か既存顧客か、特定の属性の顧客か） * 何を（どの商品カテゴリか、特定の商品か） * どのように（どのデバイスで、どのページから） * いつ（特定の時間帯か、セール期間外か） * 購入に至らないのはなぜか（サイト内の行動、離脱ポイント） 3. 深い問いの組み立て: 「ECサイトの売上が減少している主要因は何か？ 特に、既存顧客によるリピート購入が減少しているのか、それとも新規顧客が購入に至るまでの特定のカスタマージャーニーにおいてボトルネックがあるのか？ 後者の場合、PC利用者における、特定カテゴリの商品ページから決済ページへの遷移率が低いのはなぜか？」 4. アクションの確認: もしリピート購入の減少が主要因であれば、既存顧客向けキャンペーンの見直しやロイヤリティプログラムの強化が考えられます。もし特定ページの遷移率低下がボトルネックであれば、そのページのUI/UX改善、商品説明の見直し、カゴ落ち対策などが考えられます。データ分析結果から具体的な施策の方向性が見えてきます。
【分析結果と成果】 深い問いに基づき分析した結果、「新規顧客のうち、PCで特定の高価格帯商品を閲覧したユーザーが、商品説明ページの特定の箇所で多く離脱している」という示唆が得られたとします。さらに分析を進めると、その商品の返品率が高いことが分かり、ユーザーが商品説明の不足や不安から購入を見送っている可能性が見えてきました。
この結果を受けて、企業は商品説明ページの改善（詳細情報の追加、利用シーンの具体例、Q&Aの充実など）を行い、返品に関する不安を解消する施策（無料返品保証の訴求強化など）を実施しました。その結果、特定の経路からのコンバージョン率が改善し、ECサイト全体の売上向上に貢献することができました。
このように、表面的な「売上は？」という問いから始めた分析は、単なる数字の確認で終わった可能性が高いでしょう。しかし、目的を深掘りし、具体的な要素を盛り込んだ「深い問い」を立てることで、根本的な原因にたどり着き、具体的なビジネスアクションに繋がる分析が可能になります。
まとめ
データ分析で成果を出すためには、まず分析の出発点となる「問い」の質を高めることが重要です。「売上は？」といった表面的な問いは、単なる現状確認に終わりがちで、次に取るべきアクションが不明確になります。
データ分析を価値あるものにするためには、 1. 現状の「問い」の背景にある「本当の目的」を考える。 2. 目的達成のために「知るべきこと」を具体的に洗い出す。 3. 洗い出した要素を組み合わせて「深い問い」の形にする（5W1Hを意識）。 4. その問いに答えることで、具体的な「アクション」につながるかを確認する。 というステップを踏み、表面的な問いを「深い問い」へと変えていく思考法が不可欠です。
データ分析は、単にツールを操作したりデータを集計したりすること自体が目的ではなく、ビジネスの課題解決や成長のために行うものです。ぜひ、日々の業務の中で生まれる漠然とした問いを、一歩立ち止まって「深い問い」に変える練習を始めてみてください。それが、データ分析の質を高め、確かな成果に繋がる第一歩となるはずです。