コラムバックナンバー

個人的に興味深かった今週の記事はこちらでした。データの蓄積と仮説の立て方の非常におもしろい記事です。

◆エキナカ自販機の売上が、伸びている理由 前編 後編

エキナカの飲料自販機での売上をいかに伸ばしていったか、データの分析が鍵を握ったという内容の記事です。記事のストーリーとしては、ロケーションの見直しとPOSデータの分析が、大きな要素として扱われています。


記事の要点としては、このようなものでしょうか。
1) ホームでの飲料自販機のロケーションの見直し、テスティング
2) 電子マネー決済の利用増加に伴う、POSデータの分析
– 属性分析やネット調査データを、販促や商品開発へ活用

この記事の主題ではないかもしれませんが、「仮説の立て方」と「データの蓄積」が、成功につながった要素ではないかと感じます。「いかにして売上や収益につなげるか」「消費者にいかにニーズに合う商品を適切に届けるか」という大きな目的の柱があっての「データ蓄積」が、功を奏しています。

ここには2種類のデータがあると思います。現場を調査して能動的に得たデータと、環境の変化(電子マネー決済の利用増加)や技術発展(Suica会員の属性取得)で結果として得られたデータです。

前者の「現場を調査して能動的に得たデータ」は、自販機のロケーションと売上の関係から生まれた「仮説」が発端で蓄積されたデータです。データ蓄積に目的があって、テスティングを繰り返して出たその差異で検証し、ロケーションの改善などにつなげています。仮説ありきのデータです。

後者の「環境の変化や技術発展で結果として得られたデータ」は、POSの属性データです。「販促や商品開発改善に活用できるだろう」という、こちらはデータの蓄積があってこそ仮説が生まれるというデータになります。前者とは逆です。

エキナカ自販機の売上増には「売店の減少」といった環境要因もきっとあっただろうとは思うのですが、上記のどちらの「仮説」もビジネスとしての改善にうまくつなげることができたのは、「ビジネスの目的」から決して外れることなく、「改善」に向けた「分析」が行われたからではないでしょうか。

「いかにして売上や収益につなげるか」「消費者にいかにニーズに合う商品を適切に届けるか」という大きな目的から、要素を分解し、インパクトも考慮しながら「これをこうすれば購買につながるのではないか」などと仮説を立てていったのでしょう。それがデータありきのときもあり、仮説からデータ蓄積を始めるときもあった、そういう取り組みだったのではと想像します。

アクセス解析でも、「分析」の際には「仮説」が必要になります。仮説をどう組み立てるかには、経験や様々な領域の知識も必要になってきます。ただ、ビジネスの目的から決して外れないというのも、大きな要素になってきます。その仮説検証が生み出す結果は、ビジネスとしてインパクトを残さなければいけません。

調査し、テスティングし、データを蓄積する。仮説を立て、分析し、検証する。Webマーケティングの領域でも同じです。取り組みとして非常に参考になる記事でした。

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