お久しぶりです！今回は【学習計画】十週間で知識ゼロからのデータ分析入門の第七週、【ビジネスフレームワーク】です。
去年からこの学習計画を少しずつ更新してきて、あっという間に一年が経ちましたが、まだ終わっていません。本当にすみませんでした。
更新した記事では、データ分析の考え方や実例が多いと気付いたでしょう。なぜExcelや統計学、Python、Rなど、データ分析のスキルについて書かなかったかというと、ネットでそのへんの勉強法がたくさんあるのに反して、データ分析の思考法と業務知識に関するものが少ないからです。
しかし、データ分析職に就く人はデータ分析のスキルをマスターするだけでなく、プロダクトマネージャよりプロダクトを、業務部門より業務を理解する必要があります。さらに、業界についての知見を深めるべきです。データ分析の新人は短時間でロジカル的な思考や業務知識を身につけることができないため、一番効率的なのはビジネスフレームワークを運用することです。
では、以下は初心者が最低限押さえるべき10個のビジネスフレームワークをまとめます。
ビジネスフレームワークとは
ビジネスフレームワークは、ビジネス上の問題を分析し、考え方を構造化するのに役立つツールです。戦略コンサルタントやビジネスアナリストは、顧客にアドバイスを明確に伝えるために、よくビジネスフレームワークを利用します。データ分析職にとって、データと情報を集めたり、問題を分解したりする際にビジネスフレームワークは非常に有用です。
5W1H
5W1Hは、英語のWho（だれが）When（いつ）、Where（どこで）、What（なにを）、Why（なぜ）、How（どのように）を指します。生活や仕事に一番用いられるシンプルなフレームワークとして、データ分析にも利用できます。5W1Hで最初どの軸からデータを分析し、どの粒度でデータを集めるかをはっきりさせます。
例えば、ドローン会社の顧客の購買行為を分析する時：
Who：顧客属性（男女、学歴、年齢、収入別など）
When：購買日、購買頻度
Where：購買チャンネル(オンラインショップ、代理店など）
What：ドローンの機種
Why：購買意図
How：支払い方法（クレジットカード、現金）
How much：値段
ロジックツリー
ロジックツリーは、特定の課題や問題をツリー状に分解し、本質的な原因を導き出すためのビジネスフレームワークです。
課題に関連する要因を思いつくと、幹（課題）に枝（要因）を追加します。それから、掘り下げて大きな枝に小さな枝を追加します。このように、問題に関連するすべての項目を挙げて、枝葉を増やしていくのです。 ロジックツリーは、関係のない項目を排除し、考えを整理するのに役立ちます。
データ分析に欠かせない五つの考え方に述べた【因数分解】と似ています。ここは【因数分解】と同じ例を示します。
例えば、商品の売上が減少した原因を分析する時：
PDCAサイクル
PDCAとはPlan(計画)・Do（実行）・Check（評価）・Action（改善）の頭文字をとったもので、効率的な業務を行うための方法です。PDCAは一度で終わることではありません。PDCAサイクルを回すことで、計画通りに進むことを確保するではなく、計画の評価によって目標と計画を改善することもできます。
では、PDCAサイクルはデータ分析とどう関わりますか？データ分析の結果を施策に活かし、施策の結果を評価し、分析精度の改善と施策の改善に役立ていきます。データ分析を経営PDCAサイクルに組み込むことで、データを最大限活用できるといえます。
小売業の店舗管理におけるデータ分析では、データ分析を基にしたPDCAサイクルを回すことで、在庫や販売などを管理し、店舗の業績を上げることを目指します。
SWOT分析
SWOT分析（またはSWOTマトリックス）は、組織の戦略立案に用いられるビジネスフレームワークです。 強み（Strength）・弱み（Weakness）、機会（Opportunity）・脅威（Threat）の頭文字で構成されています。強みと弱みは内部要因と見なされ、機会と脅威は外部要因と見なされます。SWOT分析によって、企業がリソースとアクションを自社の強みと最も機会があるところに集中させ、戦略を明確にすることができます。
思い付きで項目を並べると、偏りが生じてしまう可能性があるため、データの収集、分析が必要とさせます。
(画像出典:https://www.innovation.co.jp/urumo/swot/)
PESTLE分析
PESTLEは、Politics（政治）・Economy（経済）・Society（社会）・Technology（技術）・Legal(法律)・Environmental（環境）の頭文字を取ったもので、6つの視点からビジネスを影響する外部環境を分析する1つの方法です。リスク管理と計画策定の一環として、PESTLE分析はSWOT分析に加えて、ビジネスプランに含める必要があります。このフレームワークは業界の動向を確認し、将来の機会と脅威を明らかにします。
(画像出典:https://bizzine.jp/article/detail/166?p=2)
下図はアプルに対するPESTLE分析です。
（画像出典：https://www.allassignmenthelp.com/blog/5-best-and-practical-pestle-analysis-examples-to-know/）
（5F）ファイブフォース分析
ファイブフォース分析は、1979年に業界における組織の競争優位性を評価するための簡単なフレームワークとして開発されました。戦略的アナリストはファイブフォース分析によって、新製品やサービスが利益をもたらす可能性を検討します。
ファイブフォース分析は企業の競争要因を五つに分類しました。
売り手の交渉力：この業界で原材料を売るサプライヤーが価格に対する影響。サプライヤーの交渉力が強い場合、高い仕入価格の設定などによって、企業の収益性が低くなります。
買い手の交渉力：自社のお客様（顧客）が価格に対する影響。顧客の交渉力が強い場合、希望価格より安く売ることになり、利益が少なくなる脅威があります。
業界内の競争：市場の競争企業の数とパワー。 競合他社が多く、既存製品やサービスが差別化されない場合、自社が突出した利益を出すことが難しくなります。
新規参入企業の脅威：業界や市場に新規参入する企業が自社のシェアを奪う可能性。新規参入が容易である場合、自社に対する競合が増える可能性があります。
代替品の脅威：代替商品が自社の製品やサービスしかも業界に対する影響。代替商品のコストパフォーマンスは当該業界よりも高い場合、顧客が当該業界の生む商品とサービスを諦める可能性が高いです。
データ分析職として、新しい業界に参入するかどうか。 特定の業界でもっと力を入れるかどうかなど、組織の意思決定や戦略立案に客観的な根拠を提供する必要があります。
例：
A社は、1971年に福岡県北九州市に第一号店を出店。「料理もお店づくりも“質”を大切にし、親しい人をお招きするような真心のこもったおもてなしで、地域に愛されるレストラン」をテーマに店舗数を増やし続け、現在の店舗数は、約200店舗です。
（参考資料：https://drm.ricoh.jp/lab/glossary/g00035.html）
バリューチェーン分析
バリューチェーン（value chain）は、付加価値を生み出す一連の事業活動を価値の連鎖として捉えるフレームワークです。
バリューチェーンは製品の生産や消費までの一連の流れに直接的な関連性の有無によって、企業の活動を主活動と支援活動に分けます。主活動は購買物流、製造、出荷物流、マーケティング・販売、サービスがあります。支援活動は全般管理、人事・労務管理、技術開発、調達があります。バリューチェーン分析は自社や競合他社の様々な活動に細分化することで、そこから自社の強みを把握したり、競合店の戦略を予測したりすることができます。
(画像出典:https://images.app.goo.gl/BtbEGEKbFy8AjWue6)
データアナリストは、バリューチェーンによって会社の構造とものつくりの過程を把握できます。特定の課題を解決する時、どこから着手すべきかが見えてきます。
BCGマトリクス
BCGマトリックスとは、「The Boston Consulting Group」が開発したフレームワークで、企業の長期的な戦略を立てる際に広く使われています。PPM（プロダクト・ポートフォリオ・マネジメント（Product Portfolio Management））とも呼ばれます。市場成長率と相対的市場シェアの2軸を元に、事業単位を花形（Stars）、金のなる木（Cash Cows）、負け犬（Dogs）、問題児（Question Marks）の4つのタイプマトリクスに分類します。BCGマトリックスを元に、複数事業間で経営資源をいかに配分するかを決められます。
データ分析に欠かせない五つの考え方に述べたように、4象限マトリックスはデータ分析に重要な考え方です。PPMは4象限マトリックスの1つの応用例です。それぞれの事業ごとに施策を打ち出すことで、企業全体の競争力を向上させることができます。
AISAS
AISASは消費者の購買行動プロセスを説明するモデルで、日本の大手広告代理店の株式会社電通によって提唱されました。認知・注意（Attention）、興味（Interest）、検索（Search） 、購買（Action）、情報共有（Share）といった5つのプロセスから構成されています。AISASは1920年代アメリカのサミュエル・ローランド・ホール氏に提出したAIDMA（Attention,Interest,Desire,Memery,Action）を元に、インターネットが発達した現代に改めて定義された購買行動モデルです。
AISASはインターネット・Web業界によく利用されます。各段階のデータを集めて、訪問数、コンバージョン率、リテンション率などを分析することで、改善すべき問題を決定し、施策します。
(画像出典：https://www.re-fine.jp/sales-up/2016/09/30/57/)
AISASは場合によって活用方法が違います。前のECサイトのデータ分析実例では、購買行動プロセスの一部を利用しました。
バランススコアカード
バランススコアカード（Balance Score Card）は財務、顧客、業務プロセス、学習と成長の四つの視点から業績を評価するフレームワークです。従来、企業は財務指標の達成率によって経営品質を評価してきました。しかし、財務指標が経営状況の一部だけ反映し、短期利益に焦点を当てます。 パフォーマンスのとれた業績評価のために、従来の財務指標だけではなく、非財務指標を検討すべきです。
財務の視点：株主や従業員などの利害関係者の期待にこたえるため、企業業績として財務的に成功するためにどのように行動すべきかの指標を設定する。
顧客の視点：企業のビジョンを達成するために、顧客に対してどのように行動すべきかの指標を設定する。
業務プロセスの視点：財務的目標の達成や顧客満足度を向上させるために、優れた業務プロセスを構築するための指標を設定する。
学習と成長の視点：企業のビジョンを達成するために組織や個人として、どのように変化（改善）し能力向上を図るかの指標を設定する。
参考資料：ウィキペディア（Wikipedia）（バランスト・スコアカード）
ほとんどのデータ分析職にデータの指標システムの確立と最適化するという仕事内容があります。 バランススコアカードを利用することで、指標を体系的に把握し、視点毎に指標を整理できるようになります。
(画像出典：https://mensedge.net/b00220/)
最後
以上は初心者が押さえるべき10つのビジネスフレームワーです。複雑なフレームワークもありますが、まず一番利用するわかりやすいフレームワークをまとめました。前のデータ分析実例でいくつか用いたことがあるので、そちらも合わせて参考にしてください。
ビジネスフレームワークを使いこなせると、効率的に状況を整理でき、データの海に溺れることを避けるので、ぜひデータ分析に役立てください。
おまけに
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データ分析・サイエンスについて：
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— HaileeKana (@HaileeKana) July 10, 2020