ニュース
» 2013年5月24日 更新

目指せ! セクスィー・データサイエンス・マーケター アナリティクスを始めよう!講座、開講

今年もうっかり5月病にかかり、私がちゃっかりマーケター通信をサボっている間にも、アナリティクスを取り巻く環境はしっかり着実に変化し続けています。

最近では「ビッグデータ」や「データサイエンティスト」に関する記事や書籍を目にしない日は無いほど、データの活用に関心が高まっています。例えば今週、日本経済新聞の1面ではシリーズで「ビッグデータ」が取り上げられました。記事では自動車メーカーの品質管理や人事、回転寿司チェーンの需要予測、携帯電話会社の基地局最適化など、「あらゆる課題に、かつてない広さと深さ判断材料を提示するのがビッグデータの本来のパワー」であると指摘し、こう結んでいます。

 経営判断にひらめきや想像力が重要なのは言うまでもないが、
 データへの感度が低い経営者は脱落しかねない時代がやって来た。
                       2013年5月20日 日本経済新聞

 データ活用を一歩進めれば既存のサービスも輝きを増す。
 新たな価値づくり競争へ、もう号砲は鳴った。
                       2013年5月21日 日本経済新聞

 mini_oshima.gif うはぁ。なんだかゾクゾクする時代が来ていますね。
  "「勘と経験」超える経営へ"ってこの記事の見出し、まさに今まで見てきた
  セクスィーなアナリティクス先進企業の姿じゃないですか!


そう。データ分析から将来を予測し本当にビジネスに役立つ情報を見つけ出すことで、より優れた意思決定に活用していく「アナリティクス」は、企業の競争力を決定づける重要な要素になりつつあるんです。
とは言うものの、現状ではこんな輝かしい企業ばかりではありません。実際には、「最近よく聞くデータ分析やアナリティクスって、興味はあるんだけれど、社内に詳しい人も居ないし、どう取り組めば良いのか分からないんだよね」なーんてお悩みの企業のほうが圧倒的多数派なのかもしれません。私も、「じゃあ、どうやって始めれば良いのか」と聞かれると困ってしまいます。

ということで今回から数回にわたって特別講師をお招きし、実際に「アナリティクス」ってどうやって始めればいいのかを学んで行きたいと思います。それでは、特別講師をご紹介しましょう!天才アナリティクス学者として有名な、えんぞう先生です!

19-1.jpg
 mini_oshima.gif えんぞう先生はアナリティクスのことになると周りが見えなくなって、
  思い浮かんだ数式を所構わず書き出しちゃう悪い癖があるんですが・・・
  どこかのドラマに出て来る大学教授みたいに、とってもセクスィーなんです!

  えんぞう先生!
  アナリティクスを始めるためには、いったい何から手を付ければ良いんでしょうか?
19-2.jpg


ふむふむ。アナリティクスを成功に導くためには、3つのフェーズがあるんですね。

第1フェーズはアナリティクスをある一つの業務に適用する、ファーストステップです。
第2フェーズはアナリティクスを業務、組織、対象データとも拡大していくステップです。
第3フェーズは全社にアナリティクスを展開します。こうなれば圧倒的な差別化となります。

この第1フェーズから段階的に取りくむことが、成功の秘訣というわけですね。3phases_s.gif

第1フェーズには、4つのステップがあります。これら4つのステップはアナリティクスの「基本手順」とでも呼ぶべき基礎となるものなのです。
 ■第1フェーズの4ステップ
  Step 1.企画
  Step 2.データ探索
  Step 3.変数作成
  Step 4.モデル構築

まずはこの「企画」ステップについて見て行きましょう。


Step 1.企画 - 実現したいことを明らかにする

Analytics(アナリティクス)という英単語は「分析」と和訳されることがありますが、単に「分析」を意味するのであれば Analysis(アナリシス)という英単語のほうがピッタリきます。アナリティクス(Analytics)とは「分析し、それを活用すること」であり、活用とワンセットになっているのです。つまり アナリティクスを行う上では、いかにビジネスで活用するかが重要であり、最初にアナリティクスを活用して何をしたいのかを明確化させる、つまり「企画」が成功の鍵となるのです。
ビジネス上の課題をより具体的に抽出し、分析によって原因を特定したり解決策を導き出すことで具体的な成果に結びつけることができます。さらに、企画段階で目標数値を設定することで、アナリティクスの活用成果をより明らかにすることもとっても重要なポイントです

mini_oshima.gif そうか!分析自体は目的じゃなく、企画を実現するための手段なんですね。

例えば、ある通販会社で「休眠顧客の増加に歯止めをかけたい」という課題解決を目的に設定したとしましょう。まずは過去に遡って、休眠化率の動向を把握し具体的な目標値設定を行う必要があります。過去3年間分の調査結果と今後の販売計画を加味し、「1ヶ月あたりの休眠化率を1%改善する」ことを目標とすることにしました。さらにこれを実現するために明らかにするべきテーマとして次の4項目をピックアップしました。
 「休眠状態に入る直前に顧客が見せる兆候はどんなものがあるか?」
 「どうすればそうした兆候は把握することができるか?」
 「休眠状態になってしまった原因・要素は何か?」
 「休眠化を防ぎ、顧客を活性化させる有効な引き留め策は何か?」

ここで注意しなければいけないのは、「自分が普段見ているデータや入手可能なデータに縛られない」ということです。手元にあるデータだけでアナリティクスを始めようとすると、分析できることが限定されてくるだけでなくアナリティクスの可能性自体を狭める危険性があるのです。
19-3.jpg

休眠の原因を知るためには、顧客データや売上データをいくら分析しても特定できないかもしれませんし、新たにコールセンターの通話履歴を加えて分析する必要があるかもしれません。適切なデータが存在しないということもあり得ます。原因や徴候を知るためのデータはどこにあるのか、そのデータは現在取得できるものなのか、ということを考えなければいけなのです。現状存在しないデータであっても、それらを必要なものとして特定し、設定した目的に即して今後データを取得できるようにしなければなりません。

アナリティクスの最初の一歩、そして最も重要なステップである「企画」では、アナリティクスの目的や課題、目標を明確にし、そのために必要な分析テーマに落とし込み、分析に必要なデータをどうやって収集・整備するかをプランします。 
 mini_oshima.gif なるほど!アナリティクスの目的や目標を明確にしてから、
  どのような分析を行えばいいのか、どんなデータが入手できて、どんなデータが
  必要なのかをプランするんだ。

  「社内に蓄積されているデータを分析したら、何かスゴイ事が分かるかも」
  
なんてノリで始めちゃうとアナリティクスが失敗しちゃう原因はここにあったんだ!


さて、「企画」の次に続くのは、「データ探索」「変数作成」「モデル構築」。うーん。ちょ、ちょっと言葉が難しいですね。これって、いったいどういう意味なんでしょうか?

19--4.jpg 
大変!えんぞう先生のエンジンがかかってきましたよ!次回は、先生にちょっと取っつき難い分析用語を解説してもらいましょう。

mini_oshima.gifアナリティクスにおける「企画」の重要性を理解した私。
   セクスィー・ポイントを 5ポイントと、チョーク3本をGetしました!

19-5.jpg
 


 ★えんぞう先生からのお知らせ★

えんぞう先生が大活躍するFacebookのページが始まりました。その名も、「アナリティクス」!
えんぞう先生がアナリティクスに関する情報を毎日更新しています。
「いいね!」で応援、お願いします!
 http://www.facebook.com/analyticsjapan


 「All Analytics Day」 開催決定!
  アナリティクスとは何か?
 アナリティクスを成功に導く体系的な手法を事例とともに紹介する、
 アナリティクスのためのイベントです。
  日 時  2013年6月21日(金)13:30~17:25(受付開始13:00~)
  会 場  ベルサール六本木、ホールC/D(地下1階)
  主 催  SAS Institute Japan株式会社

Copyright© 2016 ITmedia, Inc. All Rights Reserved.

Loading

プロフィール

大島 玲子

大島 玲子

SAS Institute Japan株式会社 でBtoBマーケティングのキャンペーン企画/管理を担当。愛犬と一緒に、サッカー観戦をするのがお気に入りの時間。

「マーケター通信」購読一覧