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、興味深い データ分析の事例を紹介し、 課題解決とデータ分析プロセスの 各ステップとの関連性を説明するとともに、 これらのステップが現実社会で どのように機能しているかを 明らかにしていきます。
データ分析の事例
早速、とある中小企業が 直面していた課題を データを活用して 解決した事例をご紹介しましょう。
その企業の名前は エニウェアゲーミングリペアです。 彼らは壊れたゲーム機や周辺機器を 出張修理するサービス業者でした。 その企業の経営者は、ビジネスを 拡大したいと考えていました。 彼は、顧客を増やすためには 最も実績があるのは広告だと いうことはわかっていたものの、 何から始めればよいのか わかりませんでした。 広告戦略には、雑誌やチラシなどの印刷物、 看板、テレビコマーシャル、 公共交通機関の中吊り広告、 ポッドキャスト、ラジオなど、 さまざまなタイプがあります。 広告手法を選択する際、 重要なことの 1 つは ターゲットオーディエンス、 つまりあなたが商品やサービスを届けたい、 リーチしたい人々について 考えることです。
- たとえば、医療機器メーカーが 医者にリーチしたい場合、 健康雑誌に広告を掲載する、 これは賢い選択と言えるでしょう。
- あるいは、ケータリング業者が 料理人を募集する場合、 料理教室の近くにあるバス停に ポスターを貼って、 宣伝することもあるでしょう。
いずれの方法も、 ターゲットオーディエンスに 広告を見てもらうのに 最適な方法であると言えるでしょう。
その次に考えるべきことは、予算と、 他の広告手法を取った場合に どのくらいの費用がかかるかです。
- たとえば、テレビ広告は ラジオ広告よりも 費用が高価になる可能性が高いです。
- 大きな看板は、おそらく バスの背面にある 小さな広告よりも 費用がかかるでしょう。
経営者は、データアナリストのマリアに どのような手法を取るべきか尋ねました。
1.問いかけ
マリアは、データ分析プロセスの 最初のステップである 「問いかけ」から始めました。
彼女は、解決すべき課題の特定に 取り掛かろうと考えました。 そのためには、まず視野を広げて 全体像を把握する必要がありました。 そうすることで、 解決すべき課題はもちろんのこと、 なかでも焦点を当てるべき課題が 認識できるのです。 これは、課題解決のための もう 1 つの重要な要素である ステークホルダーとの協働、および 彼らのニーズの把握につながります。 エニウェア・ゲーミングリペアの場合、 ステークホルダーには経営者、 副社長、マーケティング本部長、 財務責任者が該当します。 彼らステークホルダー一同とマリアが 一緒になって課題を特定した結果、彼らは
- 「ターゲットオーディエンスが好む 広告のタイプを把握できていない」
という 結論に達しました。
2.準備
そして次のステップが、分析に必要な データを収集する「準備」です。
しかし、その前にマリアは 企業のターゲットオーディエンスとなる、 会社のゲーム機を所有している 人々について、もっと 理解しなくてはなりませんでした。 そこで、マリアは ざまざまな広告手法に関する データを収集しました。 そうすることで、マリアは会社の ターゲットオーディエンスである人々から 最も好まれると思われる手法を 判断することができるようになりました。
3.処理
ここで、マリアは データを精査するうえで 邪魔になるエラーや不正確な情報を 排除するために、 データをクリーニングしました。 データをクリーンにすると より有用な形式へ変換し、 より完全な情報にして、 異常値も削除できます。
4.分析
このステップで、マリアは 2 つのことを 明らかにする必要がありました。
- 「ゲーム機を所有している可能性が 高いのはどんな人たちなのか？ 」
- 「その人たちは どこで広告を目にする可能性が 高いだろうか？ 」
ということです。 マリアはまず、
- 「ゲーム関連の 買い物をするのは、 18 歳から 34 歳までの 年齢の人が多い」
ということを 発見しました。 つまり彼女は、 エニウェア・ゲーミングリペアの ターゲットオーディエンスとなる人々は 18 歳から 34 歳の人々であると 確認できたのです。 マリアは、彼らこそがリーチすべき層で あると考えました。 彼女はさらに、
- 「テレビ CM 」
- 「ポッドキャスト」
も ターゲットオーディエンスとなる人たちに とても人気があるということも知りました。 マリアは、 エニウェア・ゲーミングリペアの 予算が限られていること、 テレビ CM は費用が高いと 理解していたため、 費用対効果が高いポッドキャストに 広告を出すことを提案しました。
5.共有
次は エニウェア・ゲーミングリペアが データに基づく意思決定を下せるよう、 マリアは提案を共有しました。 彼女は、分析結果をわかりやすく、 かつ説得力のあるように ビジュアライゼーションしてまとめました。 このことによって、 マリアのステークホルダーは、 本来の課題に対する解決策を 理解することができたのです。
６．行動
そして最後に、エニウェア・ゲーミング リペアは行動に移しました。 地元のポットキャスト制作会社と協力して 自分たちのサービスに関する 30 秒の広告を作成したのです。 広告は 1 か月間、ポッドキャストで流され その効果を発揮しました。 最初の 1 週間で、 顧客数が増加したのです。 4 週目の終わりには、 85 人の新規顧客を獲得しました。
これでデータ分析の 6 つのステップが どのように課題解決に応用できるのか、 そしてそれを、現実社会における どのようなビジネス上の課題解決に 実際に活用できるのか、 おわかりいただけたのではないでしょうか。