データ分析からアクションにつなげるための重要な2つの役割とは!

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From:通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて

データ分析の本来の目的は、
アクションにつなげることですが、
そのためには証明と発見という2つの役割を果たします。

その2つは
証明(Proof)と発見(Discovery)
です。

証明とは、アクション仮説の実行について、
ステークホルダーを説得するための裏付けデータを取得することです。

これは既存のアクションを改善したり、
新しいアクションを導入する際に、
データを活用してその効果や効率を明確に示すことを指します。

例えば、通販会社の場合、冊子をDMハガキに変更する
というアクション仮説があります。

このアクションの有効性を証明するために、
以下のようなデータを取得します。

現状の冊子は顧客にほとんど読まれておらず、
伝えたい内容が届いていないことを示すデータが必要になります。

一方、DMハガキで送った場合、
顧客に伝えたい内容がより伝わりやすくなるというデータが必要になります。

これらのデータを収集し、冊子とDMハガキの
効果を比較して、ハガキを採用することの有効性を証明します。

発見とは、新たなアクション仮説を得るために
成果と連動するデータを取得することです

これは既存の仕組みに潜む問題点や
新たな機会を見つけ出すためにデータを分析し、
新しいアクションの提案を行うことを指します。

例えば、通販会社がデータ分析を通じて、
コンテンツ内容の確認や2回目の購入に

繋がったか否かなどの問題点を見つけ出し、
それに対応した新しいアクション仮説を立てる場合があります。

このような発見を通じて、既存の問題を解決し、
効果的な新しい施策を提案することができます。

データ分析は、マーケティング実務において
非常に重要な手段です。

効果的なアクションを立案し、
ビジネスに寄与するための意思決定の基盤となります。

証明と発見の両方をうまく活用することで、
より成功に近づける可能性が高まります。

他にも顧客離反の要因特定に使用できます。

仮説: 顧客離反が増加している原因は、
顧客サポートの品質低下によるものと仮定する。

証明:
顧客離反の傾向を分析し、特にサポートとの接触の
有無を比較して、サポート品質と離反率の関連性を調査します。

離反した顧客に対してアンケート調査を行い、
不満の原因としてサポートに関連する要素を特定します。

発見:
顧客サポートに対する顧客の評価や意見を分析し、
改善のポイントを見つけます。

顧客離反のデータから、類似したパターンを抽出し、
対策を講じるための洞察を得ます。
これらの事例は、証明と発見の観点から
データ分析がどのように活用されるかを示しています。

証明は既存の仮説やアクションの効果を評価し、
改善のための裏付けを提供します。

一方、発見は新たなアイデアや問題点を発見し、
革新的なアクションを立案するのに役立ちます。

データ分析は、これらの観点をうまく組み合わせることで、
ビジネスにより価値をもたらすことができます。

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ABOUTこの記事をかいた人

株式会社ルーチェ代表取締役   年商600億円の上場企業の通信販売会社 で販売企画から債権回収のまで16年経験。 その後、化粧品メーカーの中核 メンバーとして5年マーケティングに参画。 大手エステ系企業の通販ビジネスのサポート で200%売上アップ。 ニュージーランドのシンボルフルーツ企業の 販促支援でレスポンス率を2倍アップ。 某健康食品会社の事業開発及び通販支援で 新規会員数が2,000名増加など、 通販ビジネスと、売れる商品開発のプロ として誰もが知る有名企業の ヒット商品の誕生に多数関わる。 売れる商品を発掘し、ヒット商品に変える 独自メソッド 「ダイレクト通販マーケティング理論」 を提唱。 中小企業から中堅企業をメインに、 企業に眠る“売れる商品”の発掘を数多く サポートしている。 国内の注目ビジネスモデルや経営者に焦点を 当てたテレビ番組「ビジネスフラッシュ」に出演。 また、著書にはベストセラーとなった、 伝説の通販バイブル(日本経済新聞出版社)がある。