こんにちは。
Amazonに強いECコンサルタントの
大上です。
ECやネットショップを運営していて
新しい施策を打ちたいとき、
やっていいものかどうか
悩むことってよくありますよね。
その際に施策の裏付けになることが
多いのが
「データ分析」
です。
ただ、データ分析はやれば
いいってものではありません。
有効なデータ分析を行うために
「避けるべき３つの思い込み」
があります。
今日はその点について
お伝えできればと思います。
よかったら
チェックしてみてくださいね。
■思い込み その１
「データが多ければ多いほど
良い分析である」という思い込み
データが多ければ多いほど
客観的な情報も増えるので、
これは一見正しそうに
思えます。
しかしデータ分析は
扱うデータが多ければ多いほど
良いというものでは
ありません。
データ分析で最も大切な
ことの一つが
「実行可能な
具体的な施策に
紐づいていること」
になります。
そのデータ分析の
「目的」と
どんな施策の可否を
検討するために
データを分析している
のでしょうか。
例えばリピート施策の
検討をおこなうために、
サイトの滞在時間などの
情報などは必ずしも
必要ではありません。
データ分析の目的と
想定している施策、
その検討に
必要なデータを
抽出して、
実効性のある
データ分析をしましょう。
■思い込み その２
「データ分析の結果が
絶対である」という思い込み
データ上、ポジティブな結果
が出たらその施策をするべき、
また施策の成功は保証される
といった判断は
すべきではないです。
データはあくまでも
判断材料の一つにすぎません。
例えば商品レコメンド機能の
改修によって、
売上が増加する可能性が
高かったとしても、
改修費用に想定以上の費用
がかかる場合は
改修してもペイませんし、
やるべきではありません。
コストと期待される
効果のバランス、
実現可能性や顧客体験への影響
など
多角的に判断するように
しましょう。
■思い込み その３
「過去のデータトレンドが
未来にも必ず当てはまる」
という思い込み
過去のデータや分析は
非常に有効で
分析結果によって
再現性も高くなりますが、
必ずそれが当てはまる、
とは思わないほうがよいです。
データ分析は
施策の成功確率を高める
ための一つのツール。
というよりむしろ、
大きな成果を上げるためには
抽象的な言い方になりますが
データの外にある
「ゆらぎ」
のようなものを
いかに見出すかも
とても大切になってきます。
市場環境や消費者行動は
常に変化しています。
過去のトレンドを鵜呑みにせず、
市場や競合、
世の中の流れなど
そういった要素も必ず
考慮にいれて、
データ分析を絶対視
しないようにしましょう。
以上、３つの思い込みについて
見てきましたが
いかがでしたでしょうか。
データ分析は手段であって
目的ではありません。
お客様により良い購買体験を
提供し、事業の成長につなげる
ことが重要です。
上記３つのポイントを確認して
データ分析に
振り回されるのではなく、
データをしっかり
有効に活用していきましょう。
