データ分析のエッセンス

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データ分析3原則「分ける、集める、比較する。」

反対に、僕はどういう「比較」をするために、どう「分け」て、どう「集める」かの仕立てができていないデータ分析が大嫌いなんですよ。

ところが、頭の良い人に限って、ただ「分けただけ」の分析をしがちなんです。

比較の重要性

つまり、全く同じデータを取得しても、何と何を比較するかで、その下に書かれる1行がまるっきり違ってしまうんです。

鈴木さんをデータに例えると、鈴木さんは身長176という塊です。でも、それだけの情報に意味がありますか。

ところが、そのデータの横に「日本人男性の平均身長は172センチです」というデータがあると、「この人は、ちょっと背が高い人だな」と比較が出来ますよね？

さらにその横に、「今の大学生の男性の平均は176センチです」というデータがあると、「鈴木さん、同世代では平均なんだ」となりますよね？

──だからこそ、データは比較して初めて意味を持つ、と。つまり、データと世の中とを接続させる必要があります。

打ち手が見いだせないデータに意味はない。

ところが賢い人ほど、グラフや数字をバーッと並べて、「いっぱい分析してるでしょ」とやりがちで、「だから？」みたいな示唆しか出てこないんです。

「何が言いたいねん」のほうが、先でしょうと。──データ分析は、現場は何をすべきかという打ち手とセットでないと意味がない、と。

変える努力と受け入れる努力

僕は昔、よくラジオの人生相談を聞いていたんですけど、そこでよく、「変えられることは変える努力をしましょう。変えられないことは、受け入れる努力をしましょう」と語られていたのですが、商売もこれと同じ。

──売り上げ低下の原因が、客数の減少か、LTV（Life Time Value：1人の顧客が生涯でそのプロダクトに使うお金）の低下か、くらい把握しておけ、と。

変えられる変数はなにか？

天気もコロナも変えられないけれど、現場で変えられる行動はあるでしょう。

──その変えられる行動を各部門の目標にブレークダウンしてKPIを設定、その進捗を1日単位で振り返ると聞きました。

「なんか、100倍にできる数字はないの？」って。──多くの人は、KPIの設定を去年の延長線上にしがちです。