データ分析をアクション（施策）に繋げるための考え方。第二回です。

＊ビッグデータのシステムを導入した会社が困ること

　前回はショッピングモールの調査データを事例に「データとアクションの関係性」について解説をしました。数年前からトレンドになっている「ビッグデータ」。データを収集・集計・可視化することで経営に役立てようという動きです。このビッグデータのシステムを導入した会社の多くが困っていることがあります。

　それは次にどんなアクションをすれば良いのかがわからない」ということです。これは前回の事例でも書いた「現状把握」としてデータを活用している状態です。いま会社や事業がどうなっているかはわかるけれどもそこまで、という状態です。

　事例のモールもビッグデータに困っている会社も考え方を変えることが必要です。それは「データ活用」とは「現状把握」のためだけにデータを使うのではありません。「成果検証」のためにもデータを使うということです。そのデータ活用で「次のアクション」が少しずつ見えてきます。

＊「成果検証」のためのデータ活用とは何か

　データというのはあくまで「結果」です。「結果」の裏には「そうなった理由」が必ずどこかにあります。それは明確な理由かもしれませんし、「たまたま」という不明確な理由かもしれません。いずれにせよ理由があります。これが「原因」もしくは「要因」です。「成果検証」のためのデータ活用とは、「結果」から「原因」を探していくことです。

　「現状把握」のデータ活用は、データを集計した「結果」を確認すれば問題ありません。「成果検証」のデータ活用をおこなうためにはもうひとつの要素が必要になります。「結果に効いている可能性があるものとして、どんな原因が考えられるか」。この仮説と仮説を確かめるための行動が必要になるのです。

　「現状把握」より「成果検証」のデータ活用の方が一歩踏み込んだ分析になります。その分、「次のどんなアクションをとれば良さそうか」に繋げていくことできます。この「次のどんなアクションをとれば良さそうか」こそ「仮説」そのものです。

＊「成果検証」のデータ活用の流れを知る

　「成果検証」のデータ活用をおさらいします。「現状把握」のデータ活用は「現在のデータ」だけを確認すれば問題ありません。「成果検証」のデータ活用では「現在のデータ」と「過去のデータ」を比較します。この「比較する」というところが「成果検証」のポイントになります。

　まずは「同一期間同一条件」の「過去のデータ」と「現在のデータ」を比較します。たとえばWEBサイトのデータ分析です。「オンラインショップに1週間でアクセス（来店）したデータの集計」などと考えます。「過去のデータ（＝前週のデータ）」が1,000アクセス、「現在のデータ（＝今週のデータ）」が1,500アクセスだったとします。

　この「過去のデータ」と「現在のデータ」を比較すると「500アクセス」の差異があることがわかります。ここではこの差異のことを「変化」と表現します。アクセスを1週間ごとで集計したデータに、「500アクセスの変化」があったわけです。まずここに気が付くことが「データ活用の第一歩」になります。

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