「シグナル＆ノイズ」というデータ分析の書籍に以下のような記述があります。
「情報の量は急増しているが、それに比例して有益な情報が増えているわけではない。ノイズに対するシグナルの比率は低下していると言ってもいいかもしれない。私たちは、この2つを区別できるようにならなければいけない」

上記はデータ分析における普遍的なお話です。
私自身は、ウェブ解析の取り組みにも、この「ノイズ」への意識を強く持つ必要があると考えています。

これまでウェブデータはGoogle アナリティクスがデータを取ってくれるので、素直に全量解析でデータを把握し、そこからセグメントなどで絞り組んでいく、という取り組みで進めています。「ノイズ」についてはあまり気にせずに、全量データをもとに切り口を変えていくという取り組みでした。

しかし、Google アナリティクスなどウェブ行動ログデータの元になるCookieを基礎としたデータの信頼性が不安定になる中、解析の姿勢そのものを変更する必要があるかもしれません。

背景としては、昨年から何回か触れてきたように、1) モバイルユーザー急増によるユーザー行動の断片化、2) GDPRはじめ個人情報保護の高まりからデータ取得にユーザー許可を求める動き、そして3) アップルのITP(Intelligence Tracking Prevention) 強化によるCookieデータ収集の制約、といったことがあげられます。
それらの動向が進んできた今、Google アナリティクスで私たちが見ているデータは、必ずしも長期のユーザー行動を正しく反映しているとは言えなくなってきています。

Google アナリティクスそのものは、まだまだ必要なツールですが、一方でそのデータへの向き合い方を変えていく必要があるのではないでしょうか？
たとえば、Google アナリティクスに記録されるデータのうち、確実にユーザーがつながっていると考えられる会員IDを記録したデータだけを抽出する。あるいはアンケートなどと併用して許可を取ったデータと結合してユーザー層を分類するなどです。
「全量データ」の行動分析から「より確実な顧客行動の抽出分析」への転換です。

こうした取り組みにはもちろん良し悪しがありますが、もし、その分析がお店や企業の愛好者（ファン）を育てていく、という取り組みならビジネス効果を期待できるでしょう。

まとめると
1. データの中からノイズを除去する
2. 本当に大事なお客様のデータに絞り込む
3. 数値データ以外の他の情報と合わせてお客様の声に向き合う

今後のデータ分析においては、こうした取り組みへのシフトが求められているように感じています。