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キモは仮説力!経営を左右する『データ分析』【ECマーケティングNEWS】

おはようございます。
ECマーケティングNEWSの大山です。

最近、だいぶ暖かくなって来ましたね。

暖かさを通り越して、暑いくらいです。

先日、私は今年初のクーラーを着けてしまいました。

今年の夏も暑そうですね! 

さて、今回の【ECマーケティングNEWS】キーワードは、

『 データ分析』です!

近年、データ分析のできる人材の需要が増えてきました。

政府によるデータの開示、それを活用するビックデータ、IoT、AIなど、環境の変化

が激しく情報過多の現在、データをうまく活用し分析に基づいた戦略をいかに立て

られるかが、企業の生死を分けるといっても過言ではありません。

しかし、

何を分析すれば良いのか?

何のデータが必要なのか?

などなど、

なかなか、わかりづらい領域かと思います。

今回は、データ分析の進め方の基本をご紹介したいと思います。

基本の考え方を応用し、御社の事業戦略にお役に立てますと幸いです。

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■  キモは仮説力!経営を左右する『データ分析』【ECマーケティングNEWS】
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何かの施策を立案する際には、必ず『目的』があるかと思います。

データ分析においても例外ではありません。

例えば、

「売上げが下がってきているので、何か施策を考えてくれ!」

と上司に頼まれた場合、

目的は『売上を回復させること』ですよね。

目的と現状の売上げのギャップを導き出し、売上げ回復の施策を考えることに、

”データ分析”を使います。

通常、以下の流れになるかと思います。

1)現状調査

2)原因把握

3)施策&実行

うまくいかなければ、PDCAを回し目的に近づけていく

では、1)現状調査、2)原因把握について、データ分析をしてみましょう。

今回の目的『売上を回復させること』におけるキーワード「売上」に注目してみます。

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<一般的なEC売上の公式>

EC売上 = 訪問数 × 転換率 × 客単価

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この公式の中の各項目を埋めるために、データが必要になるということです。

そして、[訪問数]、[転換率]、[客単価]の増減を追い現状を把握します。

例えば、[転換率]と[客単価]には変動がみられないが、[訪問数]が減っている場合、

なぜ減っているかの原因を探るため、

[訪問数]を分解してみることにします。

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<一般的なEC訪問数の公式>

訪問数 = 新規数 + リピート数

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ここで新たに出てきた[新規数]と[リピート数]を埋めるために、新たなデータが

必要になってきます。

そして、減っている事実を確認し、それに対する施策を考えます。

◇新規数を増やすなら
 ⇒ 広告、初回割引、SEOなどを検討するなど

一方、

◇リピート数を増やすなら
 ⇒ 定期購入、RFM分析(R(Recency:最新購買日)、F(Frequency:購買頻度)、

  M(Monetary:購入金額)の3つの指標で次回購入しそうなタイミングを図り、

  確実に購入に繋げる販促をする)などの施策を検討する。

しかし、今回のようなシンプルな例ではなく、もっと複雑な分析。 例えば、国別時間帯別の

消費額を予測した上で、売上げを上げていくような。。。

その際は、膨大なデータとパターンを試すために、多くの時間と労力がかかりそうですね。

そこで重要になってくるのが「仮説力」です。

いかに良い仮説を立て、”ムダ”な分析をせずに最適解を導き出す。 

現在、ビジネス環境の複雑化によって、今までの経験による肌感覚での決断では通用しない

時代になりました。 新人~決定権のある方まで納得させることができるのがデータ分析に

よって導き出された解なのです。

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・紙媒体にも通用すると思った。
・9型のパターンを習慣化したいと思います。
・チラシ、メルマガ、商品カタログにも使えそう
・今まで気にかけてなかったので勉強になった
などなど

ご参加ありがとうございました。

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【編集後記・大山のつぶやき】
今、専門家でなくても手軽に分析が可能なツールが色々と出ています。
今後、他社から優位に立つには、分析から導き出した優れた施策、または、
他社が持ち得ないオリジナルなデータを持つことかと思います。そう考える
とIoTを巻き込んだ企業は強いですね。

次回配信もお願い致します。

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