データドリブンで更に仮説を立てるとイメージが可能になります。

データを活かしてD2Cブランドの価値提供を
する取り組みが流行っています。

肌画像や意見のテキストデータなどのデータを分類化して
あなたのお肌の問題を課題化し
その解決案を提案していく流れです。

データを使って分析することを
データドリブンと呼んでいます。

その方法には4つのステップがあります。

今回は、D2Cを行っているホームページに
具体的な行動にまで落とし込んでいく工程を
一緒に観てみましょう。

1.データを作る
データをもとにして施策を考えるには、
まずデータを集められる環境を作らなくてはいけません。

ここが一番大変です。
ネット通販であれば、会員データを
集める仕組みを作りあげる必要がありますし、

会員でなくてもデータを集める必要があります。
そうでないと、特定の属性の人にどんな商品が
売れる傾向にあるのかわかりません。

住所や氏名だけでなく、性別や年齢
興味や嗜好品などの価値観についても
フォームなどを設置して情報を集めることが必要です。

通販会社であれば、販売した商品の情報と
会員情報が結びついているので最初のステップは
とても難易度が下がります。

顧客ごとの購入した商品の
傾向が明らかになっていきます。

この時、ただ闇雲にいろいろな
情報を集めようとするのではなく、

事前にどのようなデータを取りたいのか
座談会を通じて明確にしてから
取り組むことがポイントです。

2.データを集める
実際に情報を集めていきます。
この時のポイントは大量の情報を集めてきた時に、
きちんと保管できるスペースを用意しておくことです。

商品の販売データや会員情報は、
集積していけば膨大な量になります。
その量に耐えられるだけの
ネット環境を用意しておきましょう。

可能であれば、クラウド型が良いです。

対面での座談会やアンケートで
情報を集める場合は、社内で情報を
管理できるだけの体制がなくてはなりません。

1,000枚のうちの1件であっても
アンケート用紙を失くしてしまえば、

情報の精度は下がりますし、
個人情報が含まれていた場合は信用問題となります。

個人情報取り扱い主任を置いて体制を強化してください。

3.データを見える化する
集めた生データをそのままにしては
何の役にも立ちません。

グラフや表に落とし込んでみたり
データがどのような結果を示して
いるか把握できるようにして下さい。

アクセス解析ツールで取り扱える
データ以外の小規模なデータなら
Excelのような表計算ソフトでも可能です。

データを一覧にまとめることができる
ダッシュボードを利用してまとめることを法人はお勧めします。

膨大な量を処理する際は、
それに適したシステムを使ってください。

この際にポイントとなるのは、
データを抜け漏れなく見える化することです。

4.データを使う
データを可視化したら、それを元に分析を行います。

例えば30代女性の購入傾向を見た時に、
11月から12月にかけて美容液を
購入している数字が上がっていました。

そのデータを活用して、来年は
10月中に美容液の在庫を増やして
おくことが可能になります。

データを集めた当時の気温の変化と
販売の状況を見て、気温が急に下がった時に
売れていることがわかったとしたら、

気温と美容液が関連していることが
明らかになります。
仮説としては乾燥肌がひどくなり
乾燥を守るために美容液のニーズが増えた
ということです。

気温が下がる日の前に美容液を通常より多く入荷し、
在庫を暑くすることができます。

また、もし乾燥の先にあかぎれが
原因で美容液が売れているなら、

美容液以外にも絆創膏やハンドクリームも
売れるかもしれません。

このようにデータを利用する際は
仮説を立てることが大切です。