月次データ分析のポイント。前年同月、前年前月、前年翌月の活用法について。

　ECMJがお伝えしている「実行数値管理表」。デイリーの数字の変化、施策と数字の関係性、外的な要因の探索の力が養われます。そしてネットショップの運営業務のクオリティがよりアップしていきます。

＊「木を見て森を見ず」の状態にならないために

　あくまで数値管理のベースは日次です。ただ、日次だけを見続けると「木を見て森を見ず」の状態になってしまいます。日々の小さな変化には敏感になります。その一方で月次・半期・年次での「大きな変化」に気づかなくなってしまいます。

　そこで今回は、中期的なデータを如何にしてみるかという話です。日次データの二歩先の「日次データ→週次データ→月次データ」。この月次データをどの視点から見ていくかを考えていきたいと思います。ネットショップの運営を進めていく中で「月次データ」も重要な数字のひとつです。

＊「前年同月比」をウォッチする

　月次データの見方として、まずは前年同月比。これがもっともシンプルな視点です。

　例えば、2018年12月と比較するのは2017年の12月。季節的要因、トレンド要因はともに同じ条件なはずです。1年経ってどれくらい数字が伸びたか。ネットショップを運営してきてどれくらいの積み重ねられたかを測る指標です。1年が経てば市場環境の変化が起こりえます。ただ、その中でも前年同月比をクリアしていれば合格点なのではないでしょうか。

＊「今年の前月比」「前年の前月比」をウォッチする

　次に、前月比。これは今年の前月比と、前年の前月比の2パターンから見ていきます。

　例えば、2018年12月と比較するのは2018年の11月（前月）です。前月と比較して数字が伸びているか（伸びていないか）を確認し、その要因を探します。ここには季節的要因、トレンド要因ももちろんデータを左右します。同時に、2017年12月（前年同月）と2017年11月（前年前月）を比較。その数字の変化と前年に記した要因を確認します。つまり今年の数字の変化が異常かそうではないのかを知りたいのです。

＊「翌月比」をウォッチする

　最後に、翌月比です。もちろん今年の翌月のデータは見ることができません。前年の翌月比を見ていくことになります。

　例えば、2018年12月の翌月比を予測するとします。この場合、2017年12月（前年同月）と2018年1月（前年翌月）の比較を確認します。前年同月から前年翌月にかけて、数字が変化しているか、要因があったかを確認します。このデータ分析を行なうことによって何をイメージしたいか。それは季節的要因、トレンド要因として「ひと月先にどんなことが起こり得るか」です。ネットショップ運営における対策が見えてくるのではないでしょうか。

＊数字の要因を書き残すことが大切

　ここまで月次データの見方について説明をしてきました。

　ご存じのとおり、データ分析の考え方は「実行数値管理表」の運用と一緒です。データとは過去のデータと現在のデータの比較です。また、データの変化には必ず要因（原因）があります。毎月、月次の振り返りのミーティングをおこない、数字の要因として考えられることをきちんと書き残しておくことが大切です。頭に浮かんだこと、言葉で発しただけのことは空中に消えていってしまいます。

　繰り返しにはなりますが、月次データは週次データの集合によってできています。週次データは日次データの積み重ねです。日次データをきちんと押さえることで、結果として月次データが語れるようになります。そのためにも「実行数値管理表」をしっかりと運用していってもらうと非常に良いと思います。

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なるほど統計大学―上級―

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