分析だけでは駄目!大切なのは勝ちパターンの量産
どうも、totokoです。
今回は「データ分析」についてお話でも。
昨今、ビッグデータを活用して、様々なこと分析し実際のビジネスの場に活かしているという事例が多々あります。
結構難しそう(実際難しいのですが……)で、よくわからないと思いますので、今回の話の中では、「データ分析」とは、 「統計学や数学やらの知識をフル活用し、膨大なデータから「こういうことがわかりました!」と分析しているという人や企業、組織」としましょう。 さてはて、このデータ分析。実は僕らは幼い頃に経験したことがあると思うのです。
理科の実験ですね。
なんでもいいです。
物理でもいいですし化学でもいいですし、もっと簡単な例だとアサガオの観察日記だって立派なデータ分析です。
「日付・アサガオの成長度合い・天気……」ココらへんのデータをアナログ的に取得し分析して、自由研究として夏休みの宿題としていたはずです。
実際のビジネス的に使われているデータ分析というのは、それを壮大に膨大に重大に行ったものです。
しかし、実際問題として全てのデータ分析がビジネス的に成功しているのかと言われるとそうではないんですよね。
理由は簡単で、研究分析を行う人は「このデータを分析して解くことが楽しい!ビジネス使用?そんなん俺らは知らんべ」ってスタンス、そして、それをビジネス使用する人は「この分析データ、 なんかやってるのはわかるけど……これを商売にどう使えばええねん」ってスタンスになってしまい、お互いがお互いのやりたいことだけになってしまっているわけですね。
まあ、研究分析をする人(サイエンティストやエンジニア)は、「自分たちの仕事をちゃんとしただけだから」ってなっているでしょうし、ビジネス使用する人(アナリストや依頼企業)は「なんだよ全然大したことを分析できてないじゃんか」ってなっているかもしれません。
よくある軋轢ですね。溝です。
では、どうすることが大切なのか?
僕はめちゃくちゃバリバリのデータアナリストというわけではないですが、ゲームプランナー・ディレクターとして運営をやってきてKPIを見てきていましたので、そっち方面では一応「アナリスト」かもしれません。
そんな僕からの一つの提言だと思っておいてください。
KPIを分析しました! これで弊社のサービスがより良くなる! ……わけはないですね。
大切なのは「そこから何を読み取るか、何を分析するか」です。
闇雲にあれやこれや見ても「で、結局このデータから何が読み取れるのかしら?」となってしまうだけです。
ここで、表題ですね。
大切なのは「勝ちパターンの量産」なんです。
つまり、「〇〇をすれば成功出来ている。そういうデータを実際に分析するとそうなっている。だから今後はこれを生かして□□もやってみよう」とすることなんです。
よくありがちなのは「この施策のせいで××の数値が悪くなってる」と「悪い数値(ネガティブなデータ)」ばかりに注目してしまうことなんです。 例えばスマートフォンゲームですと「☆☆というキャラをピックアップした時はあんまり引いてくれる人いないな、なら☆☆のピックアップはやめておくか」的な感じです(実際にはもっと複雑な都合が入り乱れるのでこんなにあっさりとは決まりませんが……)。
そうではなく、「△△によって、##の数値がよくなっている! これはなんでだ?」と、良い数値(ポジティブなデータ)に注目してそこから成功の理由を分析するのです。
実はこれはスポーツの世界ではメジャーだったりします。
メジャーリーグで起きたフライレボリューション
これは簡単に言うと、「フライを打つほうが実際のヒットの確率やホームランの確率、ひいては勝率がよくなっている」的な分析によって起きたことなんです。
これも立派なデータ分析ですね。 一見するとなんだそんなもんなのかと思うのですが、なかなかその発想に至れないもんなんですよね。
これをわかりやすく言っているのは、最近ですと
この動画ですね。
これはスカパー!のプロ野球チャンネルのCM企画の一つで、オレ流でお馴染みの落合博満さんをコメンテーターに、堺雅人さん達が質問をしていき、それを落合さんならではの切り口で答えていくという企画です。
これはその中の「福岡ソフトバンクホークス」の前半戦を振り返ってのお話です。
この中で、「柳田悠岐選手を落合さんならどう抑えるか」という質問に対して、落合さんは「答えは控えさせていただきます。
ですが、抑えた内容をとにかく研究することです。三割五分打たれているから打ち取れない、ではなく、残りの65%は打ち取れているのだから、
それを徹底して調べます」のようなことを言われていました。
要するに「柳田悠岐に打たれた内容ではなく、抑えた(勝った)内容を研究するべきだ」と言っているわけです。つまり「柳田悠岐への勝ちパターンを研究」ということです。
確かにそのとおりです。
勝った場合の内容を研究し、分析し、何が要因だったのかを突き止めることができれば、あとはそれを徹底させれば(理論上は)絶対に負けません。
これはビジネスでも同じだと思います。
成功した事例を研究し、分析することが大切なのです。
最後は失敗したとしても、はじめから全部ダメだったという事例は稀です。
10の内の1の勝利を研究分析することが、残りの9の勝利へとつながるはずです。
この「勝ちパターンを分析し、増やす」という意識を、データ分析チーム全員で持っていれば、データ分析・マーケティングの大失敗というのは起きないと思います。
とはいえ、プロダクトがすでに敗北前提だと話は違いますが……。