データ分析というと「難しい数式やマクロが必要なのでは?」と身構えてしまう人が多いかもしれません。
ですが、Dropbox Japanの植山周志さんは「データは楽しいもの。数字で考えるクセをつけると新しい世界が見えてくる」といいます。今回、仕事で使える「数学思考力」のつけ方や、データから問題と解決策を発見する面白さを教えていただきました。
分析という2文字を見ると両方とも分けるという意味を持ちます。乱暴に言ってしまうと分析は分けることです。目の前のデータをあらゆる切り口で分解し、何か意味があるものを捻り出すことが分析を行う意味です。
誰もができて一番身近な分析は「仕事の優先順位をつけること」じゃないでしょうか。忙しいわりに成果が上がらないと悩んでいる人は、横軸に「成果の大小」を置き、縦軸に「やるのが大変かどうか」という指標を置いて日々の業務を考えてみてください。
やっぱり「成果がたくさん出て、やるのが楽な仕事」に時間を多く使いたいと思いませんか。このグラフでいうと右上の座標がくる仕事で、注力するとすぐ成果につながるおいしいところです。僕の上司からこのエリアの仕事をLow Hanging Fruits (木の低いところに実ってすぐ収穫できる果実=小さな労力で大きな成果を得られるもの)と呼んで、僕たちにまずこのタイプの仕事を探せと教えました。
Low Hanging Fruits だけ行うと焼畑農業のようになってしまうので、中期的に大きな成果を生み出す可能性がある「大変だけど、やったら成果が出る」という右下エリアの仕事にも手をつけるようにします。大変なぶん中期的なスパンで考えて、勤務中の2割くらいの力を使ってじっくり取り組む。やるのが大変なので競合他社に模倣されにくい施策も含まれます。この2エリアに集中すれば、仕事の密度と成果はずいぶん変わるはずです。逆に成果の小さなエリアはやらないと決めることも大事です。時間は無限にはないので、このように優先順位をつけて、やることとやらないことを分けるのです。
データを分解、整理して、こういった2軸や3軸を設定してデータを置いたあと「じゃあどうしようか」と考えることで初めてデータ分析に意味が生まれます。軸に売上や効果などの数値を代入できるようになると、仕事で使えるデータ分析につながります。
僕がいろんな人にデータを使ったマーケティングを勧めるのは、数字という根拠があれば自分がやりたい企画を通せる可能性がさらに上がり、物事を客観的に見る視点も磨かれるからです。20万円の投資をもらうなら熱意だけでいけるかもしれませんが、2,000万円の投資で2,000万円以上のリターンになる話であれば、ちゃんと説明しないと投資してもらえないですよね。ここで相手を説得するには数字を使ったロジックがいるんです。
僕は昔、広告制作会社にいて取引先に広告施策をプレゼンする立場でした。YouTubeを使った動画プロジェクトを企画したところ、担当者は「やりたい」と言ってくれる。でも決裁権のある上司は「うん」と言ってくれない。そのとき僕は企画書に数字を盛り込みました。
まず僕たちが運営しているYouTubeチャンネルの動画再生数はどのくらいか。全体から見て数万回再生される動画は上位1%だけれど、僕たちのチャンネルは上位5%に食い込める実績がある。これだけの訴求力がある動画を何本作るので、およそ何人へ情報が届きますよと、全部数字で見せたんですね。
最終判断をする上司からは「植山さん、私は正直言ってこの企画の何が面白いかわからない」と言われました。でも「この数字を載せたスライドがあるから、お願いする」と発注してくれたんです。内容を個人的に理解できなかったとしても、数字を信頼して会社として任せてくれた。数字にはそういう力があるんです。
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