【メルマガコラム】データ分析における13の原則

13の原則の内、すでに本メルマガでご紹介しているものが7つありますが、改めてそれも含めてご紹介したいと思います。オリジナルのものもあれば、いろんな人が言っていることを言い換えたりしているだけのものもあります。

・3つのデータ分析視点 TBS(2010/1/12号で紹介済み)
T(トレンドでデータを見る)、B(目標や基準すなわちベンチマークを持つ)、S(全体でみるのでなくセグメント化しブレークダウンしてから見る)です。これは経営分析などでも汎用的に利用できます。

・4つの対顧客戦略 4S(2010/4/6号で紹介済み)
集客(流入)、接客(回遊)、成約(コンバージョン)、再訪(リテンション)です。これは顧客の態度変容とサイトの動きをセットにした見方です。再訪は、いい言葉があまりなかったのですが、最近ではコマースデザインの坂本さんの「追客」という言葉がいいなあと感じています。4Sではなくなるのですが。

・3つのデータチェック点
サンプル(サンプル調査において、サンプルの大きさと回収率)、データ収集方法(調査手法、アクセス解析なら解析ツールのタイプ)、集計方法と指標の定義(どのような計算式で集計し、それを何と表現しているのか)です。これらはデータの信頼性や数字を読む際の判断に大きく影響を与えます。私が最も気をつけている部分で、これが全ての土台になると思っています。

・データを組織へ浸透させるための2手法
金額で話をする、目標設定をするの二つです。マネジメント層と話をする際の共通言語は「金」だという点、目標設定することで具体的な行動を促すドライバーになるということが重要です。

・解析の収穫逓減の法則
最初の解析で直帰率の改善やコンバージョンプロセスの改善などで劇的に改善を行う事が出来たとしても、同じパフォーマンスを維持していくことは難しいです。解析も費用対効果を考えて取り組むことが重要です。