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時間も費用も無駄にしない、効率的なデータ分析の考え方

マーケティングにおけるデータ分析の重要性が高まる中、便利なツールや手法が次々に現れています。けれど、やみくもに分析しても時間がかかるばかりで、価値ある発見にはつながりません。
また、高価な分析ツールを導入したのに、ツールの機能に振り回されて「分析のための分析」になってしまうケースも珍しくありません。

効率的にデータ分析を行うためには、一定の思考と手順の流れがあるのです。

今回は、ある架空のアパレルショップを舞台に基本的な分析の流れを見てみましょう。
このアパレルショップでは、7月の売上が前年同期を下回ったため、原因を分析することになりました。
使用できるデータとして、手元には、POSデータがあります。

【目的をはっきりさせる】

POSデータを集計し傾向を確認するだけでも、切り口はたくさんあります。分析をまかされたAさんは、どこから手をつけていいかわからず、販売経験の豊富なスタッフ何人かに相談してみました。
すると、「7月は天気が悪かったから仕方がない」という声が複数挙がりました。「天気が悪いと売上が下がる」という経験則があるようです。

天気のデータは社内になかったので、Aさんは気象庁のサイトから前年と今年の気象データを入手しました。
分析してみると、前年に比べ今年は気温が低い日が多かったことと、日別売上とその日の気温が相関しており気温が低いと売上も少ないという傾向がわかりました。

「売上不振の原因を調べる」というテーマから、「天気と売上に関係があるという仮説を検証する」という具体的な目的を見出したことで、分析に必要なデータの種類と分析方法が明確になりました。

【シナリオを構築する】

「売上が伸び悩んだ原因は気温が低かったこと」が結論では、せっかく分析してもあまり意味がありません。気候は人の手で変えることはできず、原因を解決できないからです。「気温が低いとなぜ売上が伸びないのか」をさらに分析して、対策可能な要素に分解する必要があります。

そこでAさんはさらに2つの仮説を立てました。

  1. 1. 天気が悪かったため出かける人が少なく、客数自体が少なかったのではないか
  2. 2. 気温が低かったため来店しても夏物に惹かれず、購買につながらなかったのではないか

1の仮説を検証するために、Aさんはショップが入っているテナントビルに照会して過去一年間の客数データを入手しました。
また、2の仮説を検証するために、アイテム種別に売上を集計しました。

その結果、前年同期にくらべ来店客数は同程度だったこと、半袖やノースリーブといった夏物アイテムの売上減少幅が大きかったことが分かりました。

Aさんは、「気温が低かったため夏物の訴求力が弱く、来客を購買に結び付けられなかった」ことが7月の売上不振の原因であると結論付けました。

「データにこういう関係性がある」と気づいたところから一歩踏み込んで、現場でどんなことが起こっていたのかを想定し、想定を検証することで、データ分析はただの数字の操作ではなく次につながる施策のベースとなります。

【データ分析と施策をセットで考える】

原因が分かったところで、施策に生かさなければデータ分析は無駄になります。
今回の例を踏まえると、気候の予測を踏まえて在庫や品出しを調整するというようなマーチャンダイジング全体を巻き込んだ施策も考えられますし、店頭で夏物衣料に羽織物を合わせて提案するトークスクリプトを確立するといった現場レベルの施策も考えられます。

どんな施策を取れるかはリソースや社内環境にも大きく左右されますが、大事なのは、「この仮説が立証されたら、どんな施策が取れるのか」を想像しながら分析を行うことです。

これからもマーケティングにおけるデータ分析の重要性は増し、便利なツールや新しい手法も続々と登場するでしょう。
データ分析を取り巻く状況がどのように変化したとしても、しっかり仮説を立て、仮説が立証された場合に取りうる施策を想定しながら分析するといった基本的な考え方が身についていれば、情報に振り回されることなく、効率的かつ効果的な分析を行えるはずです。



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