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数のヨミカキ日記 #6 2022年2月24日(木)~25日(金)
カテゴリの切り方は難しい
【本日のデータ関連業務】
A社戦略会議での発表用データ分析、通販におけるCRM関連の分析
(#5の続き)
概要:分析テーマの選定、集計・分析作業、報告資料作成まで全て実施
利用ツール:通販基幹システムの集計ツール、エクセル、パワーポイント
所要時間:6~7時間
【作業概要】
●集計結果から方向性を検討
・作業の自由度が大きいため、ポイントを絞る
・#5の作業を踏まえ、定期顧客を年齢を軸にすることを決定
・長期的な変化をみる
※年間の合計値の比較
●周辺データ・資料の検証
広告出稿媒体の変遷、広告出稿費の推移、定期オファーの変更状況などのデータをピックアップして検証
●比較
年代別のシェア、定期継続率、客単価などを比較し、特徴を把握
戦略会議向けに適切な内容であることを念頭においての作業
●とりまとめ作業
資料の枚数制限があるため、図表は最大でも6つまでで、それにコメントをつける
【作業についての所感など】
2つほど印象に残った。
(1)作業時間の内訳
データ分析作業は、周辺業務に割く時間が多い。
今回、作業時間(#5の準備作業を除く)は、データ集計・分析が2時間程度、クライアントの担当者への説明と議論1時間、資料作成(作表やパワーポインでのまとめ作業)と修正作業2~3時間。実際のデータ集計・分析に携わっている時間は半分以下。集計・分析作業には、データのチェック作業(集計エラーがないかなど)も含まれる。
おおむねデータを集計し吟味する時間は、全体作業の半分以下であることが圧倒的に多い。データのチェックと加工、補正など事前準備に8割くらい時間を割くケースもある。
(2)カテゴリ分けの中立性
A社の顧客は、中高年層が多い。この2年、WEB広告による新規顧客獲得に力を入れたため、従来よりも若い層の顧客のシェアが増加している。この変化を評価するために、「40代以下」「50代」「60~70代」「80代以上」のカテゴリに分けたデータを提出した。
クラインと議論した結果、「40代以下」「50代」「60代」「70代」「80代以上」で再集計することになった。
過去の分析で、60代と70代の傾向が酷似していることが分かっていたので、この2つを分離することに、大きな違和感があった。
今回は、大きな問題はないとの判断から、クライアントの要望に沿った修正を行ったが、中立性のある(適正な)カテゴリの切り方の難しさを感じた。
【つぶやき】
早いもので北京オリンピックが終わって1週間が経過しようとしている。来週から暖かくなるらしい。春は好きな季節ではあるが、花粉症に悩まされる季節でもある。
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