はじめに
本記事は、Googleデータアナリティクスのプロフェッショナル認定証のプログラムより、参照させて頂いています。興味を持った方は、是非受講してみてください。
今回、どうすれば聞き手が皆さんの 発見をよりよく理解し、解釈できる形で データをプレゼンテーションに 盛り込めるかついてお話します。
どのようなデータを入手したのか、 聞き手に理解してもらう
まず、データ収集時に どのようなデータを入手したのか、 聞き手に理解してもらうことです。 また、 新たに関連するデータが出てきた場合や 別のデータが必要であることが判明した 場合にもそれを伝えましょう。
前回の分析では、数年にわたるアボカドの オンライン検索に関するデータを使いました。
収集したデータには、 「アボカド」という単語を含む あらゆる種類の検索結果が含まれています。 このような説明によって、 これがどんなデータなのか、 どんな問いかけに対する答えにつながるか を、聞き手が理解しやすくなります。 アボカドという言葉を含む検索結果として 収集したデータからは、アボカド全般の 関心についての問いには答えられますが、 アボカドを加工したワカモレなど 特定のものに関して知りたい場合は 検索データのその部分をよりよく理解する ためにおそらく別のデータを収集する必要が あるでしょう。
初期仮設
次に、初期仮説を立てます。 初期仮説とは、データによって証明または 反証しようとする理論です。
この例では、私たちの事業タスクは 月ごとの平均価格をまとめることでした。 ここでの仮説とは、
- 「アボカドの需要には 食料品店チェーンが 来年の計画に反映すべき 明確な傾向がある」
ということです。 プレゼンテーションの早い段階で 仮説を確立しましょう。 そうすれば、データを提示するとき 聞き手は正しいコンテキストで それを理解できます。
ビジュアライゼーションを使って説明する
次に、事業タスクに対する解決策を ビジュアライゼーションを使って説明します。
たとえば、前回使用したグラフでは アボカドという単語の検索トレンドを 年ごとにビジュアライゼーションしています。 ローデータのままでは理解するのに 時間がかかるかもしれませんが 優れた例やビジュアライゼーションがあれば 聞き手もプレゼン内容を理解しやすくなります。
マキャンドレスの法則
効果的なビジュアライゼーションは 内容と同じくらい重要であると 覚えておきましょう。 そこで役立つのが、「マキャンドレスの法則」です。 そこで、この手法を改めて理解し 自身のビジュアライゼーションに 当てはめてみましょう。 マキャンドレスの法則は、 ピラミッドのように 一般的なものから 具体的なものへと移行します。
1.提示するグラフィックの名前を 紹介する
まず、最も基本的な情報から始めます。 そうすることで、 聞き手の注目を集められます。 前回検討したフレームワークと、2 つの データビジュアライゼーションがあります。 マキャンドレスの法則に従って グラフの名前を紹介しましょう。 グラフの名前は「アボカドの年間検索トレンド」 とはっきりと書かれています。
このように、発表の際には タイトルを聞き手と共有することで どこに注目すればいいのか、 このグラフが何なのかがわかるようにします。
2.聞き手が抱くであろう疑問に あらかじめ答える
具体的には、ハイレベルな情報から始めて 聞き手にとって有益な、最低レベルの 情報にまで落とし込むのです。 そうすれば、グラフを見た時点で簡単に 答えがわかることを理解しようとして 聞き手の注意が散漫になることを防げます。 私たちは、このデータがいつ、どこで、 どのように収集されたか という情報を追加して、この データ ビジュアライゼーションを構成しました。 これは多くのステークホルダーから 寄せられる最初の疑問、 「データはどこから来て、何を網羅するか？」 に答えるものでもあります。
そこで、2 つ目のグラフに戻り このグラフを最初に見たとき 聞き手が抱くであろう 疑問について考えてみましょう。 このデータ ビジュアライゼーションはとても 面白いもののパッと見てわかりづらいため 聞き手はどう読んだらいいのか 疑問に思うかもしれません。 そこで、このグラフを見せたらすぐに その疑問に対する答えとなる説明を スピーカーノートに加えます。 「これは、冬の時期が上で夏の時期が下 を示しており、 中央から離れるにしたがって 『アボカド』の検索数が多いことを示します」 などです。 これで、疑問や問いかけに対する答えを プレゼンテーションの中に盛り込めます。 聞き手から聞かれる可能性のある 問いに対する答えを用意したら、
3.インサイトを示す
次は データビジュアライゼーションがもたらす インサイトを示します。 詳細を説明する前に、全員が同じ認識を 持つことが重要です。 このスライドには、グラフから得られる 最も重要なインサイトを 聞き手が理解できるよう、 カギとなるまとめを書き入れます。
- ここでは、このデータが、毎年一貫した 季節的な傾向、 トレンドがあることを聞き手に示します。
- また、10 月から 12 月にかけては、アボカドへの オンライン上の関心が低下していることも わかります。 これは、 ぜひとも共有したい重要なインサイトです。
- アボカドは夏の旬の果物ですが 検索数のピークは 1 月と 2 月になっています。 アメリカではこの時期、多くの人が チップスにワカモレをつけて食べながら スーパーボウルを観戦するのです。
これで聞き手は、次に進む前に知っておく べきまとめを押さえることができます。
4.インサイトを裏付けるデータを 提示する
これは聞き手を驚かせるチャンスでもあるので できる限り多くの例を挙げましょう。 アボカドのグラフの場合、具体的な例を 挙げる価値があるでしょう。
- 月別のトレンドグラフでは 具体的な週を示します。 「2018 年 11 月 25 日の週は、 検索スコアが 49 程度でしたが、2 月 4 日の週は 検索スコアが 90 になっています。 オンライン検索の高まりと落ち込みを グラフのデータが明確に示しています」 といった具合です。
5.なぜそれが重要なのかを聞き手に伝える
これが「つまり何か」を伝える瞬間です。 なぜこのインサイトが興味深く、 重要なのでしょうか？ これは、 ソリューションがビジネスに与える影響と ステークホルダーが取るべき明確な行動を 提示する良い機会です。
このデータが食料品店のステークホルダーに 何をもたらすのかを伝えましょう。
- まず、10 月から 12 月の間に アボカドへの関心が低くなることを説明します。
- また、1 月下旬から 2 月上旬にかけて スーパーボウルの開催に伴うアボカドへの 関心の高まりに備えることができます。
- これで、 夏から春にかけての仕入れの最適化を 検討できるようになるのです。
各項目にはもう少し詳細がありますが 基本的なインパクトの内訳はこんな感じです。
- マキャンドレスの法則を使って プレゼンテーションの中で ビジュアライゼーションを活用しましょう。
- 自分自身にこのように問いかけてみてください。 「このデータポイントやグラフは、人々に 理解してもらいたいポイントを裏付けているか」 プレゼンテーションにデータを追加するたびに 聴き手のことをよく考えてみるのです。