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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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「 ネットショップ差別化戦略（基礎）セミナー」
セミナーのテーマは 「差別化」
ターゲット顧客の頭の中に自社の製品に対する明確でユニークな
イメージを植え付け、価値を認識してもらうことにより、競合に
対して優位に立つ方法についてお伝えします。
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☆セミナーアンケート
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▼ 4/19（水）
「コツを知れば悩まない！売れるキャッチコピーの作り方」
・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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