「データ分析の重要性」と「ビジネス課題解決へのアプローチ」

みなさん、こんにちは！
今回のコラムを担当するぐっしーです。
本日は「データの重要性と活用」についてお伝えします。
ぜひ最後まで読んでいただければ幸いです！

データの利活用とは

データの利活用とは、企業が持つ様々なデータを分析・活用し、
ビジネスにおける課題解決や新たな価値を生み出すプロセスのことです。
現代は変化が激しい社会と言われますが、
その変化の一因は顧客ニーズの急速な変化にあります。
さらに、今後は従来の業界内の競争だけでなく、
異業種からの競争が増えることも予想されています。

データ利活用を適切に行うことで、
顧客のニーズを深く理解し、市場のトレンドを予測することが可能になります。
顧客の変化に柔軟に対応し、他社との競争力を高めるためにも、
データは企業の競争力を支える重要な要素となっています。

ただし、データを収集しているだけでは意味がありません。
例えば、「新たなビジネスモデルの創出」といった企業の経営課題を解決するためには、
必要なデータを収集し、それを分析・活用して具体的な成果を上げることが求められます。

では次に、データの重要性とデータ分析についてお話ししていきたいと思います。

データの重要性

皆さんは「データ分析」と聞いて、どのようなことを思い浮かべるでしょうか？
次の2つの例について考えてみてください。

A：大量の顧客の属性データと売上データを使い、男女別の購買金額の平均を算出する
B：「気温が高いとお店の売上があがるのでは？」という仮説を立て、昨日と今日の売上と気温を比較してみる

Aは多くのデータを扱っているため、データ分析のように感じますが、実は「仮説」が欠けています。
なぜ男女別で購買金額の平均を出しているのか、そこから何を導き出すのかが不明確です。
一方、Bは「気温が高いと売上が上がる」という仮説を元に分析を行っており、目的が明確です。

データ分析に大切なこと

データ分析において最も大切なことは、仮設を立て、それを元にデータを比較・分析することです。
よくある誤解として、データ集計とデータ分析を混合してしまうケースがあります。
社内にデータが蓄積されていても、それだけではデータ分析とは言えません。
分析を行うには、仮設を立て、その仮説に基づいてデータを分け、比較し、
意味のある結果を導き出すことが求められています。

具体例を元にデータ活用の重要性を考える

ここで、具体的な例を挙げてデータの重要性について考えてみましょう。
あるサービスの会員数の伸びが鈍化している原因を特定し、
改善策を講じるプロジェクトがあるとします。
この段階では、目的がぼんやりとしているため、
次のステップに進むためには、課題を特定し目的をより具体化する必要があります。

まず、会員数の鈍化が新規会員の獲得に起因しているのか、
既存会員の解約に起因しているのかをデータで比較・可視化します。
結果、解約数が増加していることが原因であると判明しました。

次に、解約数を減らすためにはどうすべきかという課題が明確になります。
特に、解約のリスクが高い会員を特定し、
インセンティブを提供する施策を検討する必要が出てきます。
ここでは、解約の予測を行うためのデータ収集が不可欠です。
具体的には、会員の属性や行動ログデータを分析することで、
解約する可能性が高い会員を予測し、適切な対策を講じることができます。

まとめ

データ分析を効果的に行うためには、まずは「データ」を収集し、
それを基に課題を特定し目的をシャープにすることが大切です。
過去の経験や感覚に頼って意思決定を行っていた時代から、
これからのビジネスでは「データに基づいた課題発見」、
「現状把握」「未来予測」がますます重要になってきます。

この記事を読んでくださっている方の中に、
次のような課題をお抱えの方がいらっしゃいましたらぜひご相談ください。
・データ収集がうまくできていない
・どうやってデータ収集をすれば良いかわからない
・データ収集ができても、その活用方法がわからない

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最後までお読みいただき、ありがとうございました！