データ分析で目的設定が不可欠な理由
目的を決めずデータを分析すると、分析結果をどのように活かせばよいのかあわからないデータが出来上がる可能性があります。
たとえば、顧客の購買行動に関するデータをランダムに分析しても、単にどの商品がよく売れたかを示すデータが出てくるだけかもしれません。
しかし「特定のキャンペーンが売上にどのような影響を与えたか」や「特定の顧客層がどの商品に魅力を感じているか」などの明確な目的を設定すると、それらの質問に答える形分析を進められます。
このように目的を設定することで、ビジネス上の具体的な意思決定や戦略策定に直接貢献する結果を生み出すことができます。
ビジネスに活かすための目的を設定する方法
企業全体としての目標や課題を確認
企業全体の目標や現在直面している課題を理解することが、有効な目的設定の出発点です。会社の目標や課題の例として、市場シェアの拡大、コスト削減、顧客満足度の向上などが挙げられます。
上記のように、組織が抱える主要な課題や目標を特定した後、これらをデータ分析の枠組みにどのように組み込むかを検討します。
たとえば、市場シェアの拡大を目指す場合、どの製品ラインが最も成長ポテンシャルを持っているか、または特定の地域やセグメントでの販売機会がどこにあるかを分析することが考えられます。
コスト削減を目指す場合は、運用効率の低いプロセスやコストのかかる部分を特定し、最適化の方法を探ります。
目標や課題に関連する数字をチェック
定めた目的を達成するために、どのようなデータを集めるべきなのかチェックします。
たとえば、市場シェアの拡大を目指す場合だと下記のようなデータが必要です。
| データ分類 | データ項目 |
|---|---|
| 自社の課題を探る |
|
| 市場規模や競合を知る |
|
もし、目的を達成するためのデータが用意できない場合は、必要なデータを用意するか再度目的を設定しなおす過程に戻ります。このプロセスを通じて、分析がビジネスの実質的な成長に貢献し、戦略的な意思決定を支援するための洞察を提供できます。
データ分析の目的を決める上で、目的とそれを達成するためのデータ項目が一致することが大切。ビジネスに活かすためにも、現実的でアクセス可能なデータを基にした目的設定が重要です。
数値で表せる目標を定める
具体的な数値目標を設定することで目的が明確になり、分析の成果が測定できます。
たとえば、市場シェアの拡大を目指す場合は「次の年までに特定の製品の市場シェアを5%増加させる」といった具体的な数値目標を設定します。
コスト削減を目指す場合は、「1年以内に運用コストを10%削減する」といった明確な目標を立てることが有効です。数値目標を設定することで分析の方向性が明確化され、進捗の追跡が容易になります。
また、数値目標は組織内の異なるチームや部門間で共有され、全員が一貫した目標に向かって取り組むことが可能になります。最終的には、これらの数値目標の達成が、ビジネス全体の成長と成功に直結します。
データ分析の目的をフレームワークで定める方法
データ分性の目的を決める方法としておすすめなのが「SMART」と「TIHAM」というフレームワークです。各内容について詳しく解説します。
SMARTの法則
SMARTは、目標設定のための一般的なガイドラインを提供するツールです。特に、ビジネスやプロジェクト管理などの目標設定で使用されており、データ分析の目的設定にも有効です。
SMARTという名前は、以下の各頭文字から取っています。
- 具体性（Specific）：具体的で明確な目的を設定する
- 測定可能性（Measurable）：目標の進行度を定量的に測定できるようにする。
- 達成可能性（Achievable）：実現可能な範囲内で目的を設定する。
- 現実性（Realistic）：利用可能なリソースや制約の中で、達成可能かつ合理的な目標を選定する。
- 時間的制約（Time-bound）：目標に期限を設けることで集中力を高め、タスクの優先順位を定める。
SMARTフレームワークは、データ分析を含むあらゆる分野の目標設定において、効果的で実行可能な目標を設計し達成するための強力なツールです。
このフレームワークを活用することで目標を明確に定義し、成功に向けての戦略的な計画を立てることができます。
TIHAM
TIHAMは、データ分析におけるテーマ設定を効果的に行うためのフレームワークで、データサイエンティストの武田さん[1]によって考案されました。
TIHAMは以下5つの観点から成り立っており、データ分析のプロジェクトを整理し、方向性を定めるために役立ちます。
- 目的（Purpose）: ビジネスで成し遂げるべき主要な目標や取り組みの意図を明確にします。このステップでは、分析の全体的な狙いや目指す成果を定義します。
- 課題 アイディア（Issues/Ideas）: 目的を達成するために現在直面している課題や論点、新しいアイディアを特定して明確にします。
- 仮説（Hypothesis）: この段階では2つのアプローチがあります。1つ目は問題を深く掘り下げ、現状発生している事象や根本原因の可能性を探ること。2つ目は、課題を解決するための潜在的な解決策や方法論を提案することです。
- アプローチ（Approach）: 提案された仮説の妥当性を評価する方法を検討します。これには、使用するデータセットや分析手法、評価基準の設定が含まれます。目的によっては、インタビューのように数値化できないデータを用いることもあります。
- 施策（Measures）：仮説が検証されたあとのビジネスにおける行動計画を具体化します。提案された施策が課題解決や目的達成にどのように寄与するかを再評価し、戦略的なアクションを決定します。
TIHAMフレームワークを使用することでプロジェクトが一貫性を持ち、目的に沿って効果的にデータ分析を進められます。
References
- ^ 武田邦敬. 「データ分析のテーマを整理するためのフレームワーク（TIHAM）」. https://note.com/ku2t/n/neffca7c39549, (参照 2023-11-09).
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