｢データを前に思考停止する｣人が知らない整理術――｢集めて満足する｣人から｢次に活かす｣人になるための手法

6ステップを進めている場合、まず「データの重要度」は、仮説の優先順位と同じです。戦略に基づき、優先度が低いと判断できるデータは、その時点で分析の対象から外れます。

一方、「データ準備の難易度」はデータの種類によって異なります。社外にあるデータの場合、難易度は主に「お金」の問題になります。他方、社内にあるデータの場合は、「工数」が問題です。

社内データを集める際のハードルになりがちなのが、部門間の壁です。

データが1つの部門内で集められるのであれば問題ありませんが、部門をまたぐ必要があるなら、その調整が必要です。「意思決定者を巻き込む」ことは、この部門間の壁を突破しやすくすることにもつながります。

また、過去にデータが蓄積されているかどうかも難易度に関わります。これから貯めるということになる場合は、そのコストも考慮する必要があるでしょう。

分析の経験を重ねることの意味

このようにして評価した「難易度」と「重要度」の両軸から、集めるデータの優先順位を決めます。必然的に、重要度が高く、集めやすいデータから手をつけることになります。

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ただし例外はあります。最初の分析結果が思わしくないとき、分析精度を上げるためだけに、「重要度は低いが集めやすいデータ」を追加することがあります。

例えば、売上と広告費の関係性を知りたいとします。広告に予算を投下したときに、なぜか売上が下がった。調べてみると、同時期に競合も広告を出していた。その場合、広告効果を正しく分析するためには、「競合に関する要素」を入れる必要があります。

このように、基本的には、分析をしてみてからの判断になります。

ただし、経験を重ねることで「このデータを入れておくべき」といったこともわかるようになります。これが、データ分析への「感性」を磨くことにつながっていきます。