基準作りのコツはデータを見続けること

数値は、気づくために見ることが重要です。

数値を見る際の基本は、
そこから何かに気づくということです。

そのためには、仮説が重要になります。

なぜなら、数値を眺めただけでは、
100点満点の回答が見えてくることはないからです。

世の中には様々なデータがあります。

それらをみていて「あれ？」と
思うことが出来れば、あなたは数値を
しっかりと見ることができています。

具体的には、まずそうなるハズという基準値が
頭の中にあるわけです。

それと比べたときに実データが
違う状況になっていると
いうことに「気づく」わけです。

この基準をつくる、という行為は、
時間と努力が必要です。

データを、日々、見続けよう
基準作りのコツはデータを見続けることです。

しかも、毎日です。

何らかの期間単位で動きがある
などのルールを見つけることが
できれば、立派なアナリストです。

このルールがそうなるハズという基準です。

例えば・・・

週末は売上が下がる（月曜になると上がる）
気温が上がるとアイスが売れるなどがあります！

こういう基準があれば、
販促には役立ちます。

その結果
例）
1.見込み客
2.新規
3.休眠（　ヶ月〜　年）
4.既存
　＜リピート＞
　VIP(超常連)　　 　 ７回以上　
　ゴールド(常連)　　 ５回以上
　シルバー（凖常連）３回
　ブロンズ（新規）　１回

常連を見つけるためのシート
横軸：フリーケンシー
縦軸：リーセンシー
みたいな基準項目が見えてくるわけです。

基準と違う状況に対して、
違和感を覚えることができるようになります。

基準作りの練習として比較にトライしてみてください。

ただ、このような基準作りには
時間と経験が必要です。

そういう基準ができあがるまでは、
大きく2つのやり方で違和感
を感じられるようにしておくことをお勧めします。

別の期間のデータと比べる
同じ期間の別のデータと比べる
業界の基準値を知る

これらのやり方を行えば、自分の中に基準が
無い状態でも気づきを得られるはずです。

データ分析によって導かれる
アウトプットというのは様々です。

D2Cであれば上記のように
月次の売上、顧客数、平均単価、回数などがあります。

しかしこれはデータ分析の結果にすぎず、
ゴールをしっかりと認識してください。

ここでいうゴールとは、月次の売上を
見て何を言いたいのか？

顧客数を見て何を言いたいのか？

平均単価を見て何を言いたいのか？
ということです。

往々にして、その正しいゴールを
間違ったまま分析を始めると、

上司から、「それで何？」と言われて初めて
「微細な点に気にして、全然何を言うか考えてなかった」
ということがあります。

まさに「木をみて森を見ず」です。
こんなことを言いたい
と言いたいことありきで
データ分析の設計は始まります。