こんにちは！
テクニカルコンサルティングチームの古堅です。
Reveal で始めるデータ分析の基本シリーズ、第2回目をお届けします。
本記事の対象者
- データ分析を始めたいけど、始め方が分からない
- エクセルで簡単なチャートを作った事があるけど、データ分析ツールを使ってみたい
データ分析の基本サイクル
データ分析の基本サイクルの一例を、本記事でご紹介します！
- 改善したい指標を設定する
- 指標を測定するためのデータを決定/用意する
- データを可視化し、気付きを得る
- 得られた気付きを、販売戦略に組み込む
1. 改善したい指標を設定する
まずはどんな数値を改善したいのか？ 指標を決めましょう。
シンプルに売上を向上させたい！でも良いですが、
例えば
- 20代層の顧客を増やしたい
- 主婦層の顧客を増やしたい
- 特定地域の売上を改善したい
- 顧客1人あたりの購入単価をあげたい
など
具体的な指標であれば、必要なデータおよび対策が明確になるため、より高い効果を得ることができます。
2. 指標を測定するためのデータを決定/用意する
次は指標の達成状況を測定するためのデータを決定しましょう。
例えば "20代層の顧客を増やしたい" の場合
売上情報、顧客年齢を把握できるデータが必要となりますし、
仮に、データを収集する手段がなければ、データを収集するための施策も実施していきましょう。
必要なデータが手元になければ、新たにデータを収集できる仕組み作りも重要です。
3. データを可視化し気付きを得る
次にデータを可視化しましょう。
データをどのように可視化するか？
単純な数値の羅列であれば表でも構いませんが、データの推移や特性を可視化するにはグラフ化することが非常に有効です。
- 比率を可視化するなら -> 円グラフ
- 数値の増減遷移を可視化するなら -> 折れ線グラフ
- 2つの数値の対比なら -> KPI
など、可視化したい目的に適したグラフを選択しましょう。
Reveal は、25種類以上のデータを可視化するグラフを用意しています。 全てのグラフは、可視化したい項目をドラッグ＆ドロップで選択するだけでグラフにすることができます。
データを可視化して気付きを得よう
例えば"20代層の顧客を増やしたい"のデータを可視化し、
- 夏期の商品売上が高い。
という事が分かったとします。
何故か？ 調査の末に "ボーナスシーズンに売れ行きが良い" という結果が得られるかもしれません。
ボーナスシーズンは分かりやすい例ですが、実際にデータ可視化してみると、意外な事実に気付くことも多いです。
- 想定していなかった意外な気付き
- 仮説に対する裏付ける根拠
是非 Reveal でデータ可視化してみて下さい。
Revealは表示するグラフを簡単に切り替えることができます。様々な可視化を試してみましょう。
4. 得られた気付きを、販売戦略に組み込む。
データ可視化で得られた気付きを、販売戦略に取り組んでいきましょう。
想定していなかった強みに気付くかもしれません。
例えば、特定地域の売上に強みがあることが分かれば、サポートやキャンペーンを充実することで、より売上アップに繋がるかもしれません。
Reveal スターターキットのご紹介
データ分析/可視化が出来る Reveal ですが、スターターキットをご用意しています。
スターターキットに含まれる３つのファイル
- ステップ・バイ・ステップで手順を解説したマニュアル
- サンプルデータ (エクセル)
- ダッシュボードレイアウトの定義ファイル
サンプルデータには、さまざまな「気付き」をちりばめています。
ステップバイステップでダッシュボードを構築するマニュアルがありますが、
スターターキットを進めていく上で、
- データが示しているのは何か？
- データを違うグラフで表現することで、別の気付きが得られないか？
- 原因は何か？どういう仮説が考えられるか？
- 自分のビジネスに当てはめた場合、どうなるか？
などを意識して進めて頂くとより良いデータ分析の効果が得られるかと思います。
ぜひ Reveal スターターキットをお試しください！
