Webサービスやアプリの運用のデータ分析で、こんなお悩みや経験ないでしょうか?

  • データ分析が役に立っている感じがしない…
  • もっと現場に寄り添った課題解決をしてほしい…
  • 分析ツールはあるけれども持て余している…

  • もし当てはまるようでしたら、きっと弊社の「改善サービス」がお役に立てると思います。まずは、色々な現場での「あるある話」をご紹介させてください。

    運用サービス向け
    データ分析
    改善サービス
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    そのデータ分析、役に立ちますか?

    色々な現場でよく

    「データ分析しているけど役に立っていないよ」

    という声を耳にします。実は、ここには「データ分析」という言葉の罠が潜んでいるのです…

    例えば、こんなことないでしょうか?

    やっぱりデータ見ないといけないから、データ分析ツール入れよう!となり、費用も工数も掛けて、なんとか数字を可視化することが出来るようにして、分析担当もしっかりと任命。

    そして数カ月後…

    現場からは

    「データ分析、全然役に立たないんだよね…」

    そういう声が上がってきます。

    しかし、データ分析担当者に聞くと、

    「いえ、ちゃんとデータ分析しています!」

    こういう答えが返ってきます。

    こうして、費用も工数も掛けてデータ分析の仕組みを導入したのに、何ヶ月経っても全然役に立たない、ということが色々なところで起こっています。

    何故このようなことになるのでしょうか?

    その前に、データ分析の基本的な活用方法についてお伝えさせてください。

    データ分析の活用のイメージは、宝島を見つけるような一発逆転のホームランを狙うというより、日々の改善の積み重ねの強化や、運用での事故などのリスクを下げたり、長期的な収益向上に役立てるのが、良いデータ分析の活用方法です。

    なので、もしホームラン狙いで効果が出ない、というのであれば、そもそもデータ分析自体に期待する方向が合っていないケースの可能性が高いので、この先を読む前にそっとページを閉じていただけると幸いです…

    「いやいや、そんな事はわかっていて、
    地道な改善自体にも役に立っていないんだよね…」



    そうなんです。それでも役に立っていないと感じてしまうケースがあるのです…

    実は、こういったケースには大きく2パターンあります。1つ目は、課題に対して、現場側と分析側で業務のお見合いが生じてしまい、分析側が集計で終わっている

    「集計屋問題」

    であり、2つ目が、課題のレベルに対して、データを深掘りするスキルが足りていない

    「浅掘り問題」

    です。

    まず最初の集計屋問題について説明させていただきますね。

    突然ですがここで、皆様に質問です。データ分析と言えば、どういう業務を想像されるでしょうか?


    課題を定義

    課題に対する仮説出し

    仮説の検証方法の設計

    データ集計

    示唆出し

    検証結果を受けてのアクション検討

    という流れになります。

    しかし、一般的にはデータ分析担当者が行う業務は「データ集計のみ」というイメージが強く、実際の現場でも、データ分析担当がこの範囲に限定して業務を行われているケースが多いです。

    実は、データ分析のフローで結構難しいのが、

    ・課題に対する仮説出し
    ・検証方法の設計
    ・検証結果からの示唆だし
    ・示唆からアクションプランへの落とし込み
    の部分なので、どうしても現場と分析側でお見合いになりがちなのです。

    よくある分析業務のお見合いの例

    お見合いの例


    その結果、現場のプランナーが検証方法の設計まで行った上でデータ分析担当に依頼し、その集計結果を元に示唆出しを行い、アクションプランを検討する、というケースが多いです。

    しかし、逆にここまで実施できていると、既に出ているデータからある程度の検証は出来てしまうことが多いのです。

    そうなると、分析担当が集計をしても、

    「やっぱりそうだよねー。集計ありがと(棒)。」



    となって、価値が実感できなくなってしまいます。

    そうすると、高いツールを導入したり、工数を掛けて集計しても価値を感じにくく、冒頭の

    「データ分析しているけど役に立っていないよ」



    という感想に繋がります。

    これが1つ目の「集計屋問題」です。

    次が2つ目の「浅堀り問題」についてですが、当然ながら既に出ているデータだと検証が難しい課題もよく出てくるのですが、逆にそういうケースが検証できていないケースもあります。

    え、今度は集計をしないことが問題なの?


    いえ、今回のケースでも集計はしているのですが、その集計の質が足りないのです…

    当然ながら、課題のレベルに応じたデータ集計のレベルも上げていく必要があるのですが、ここの集計スキルが足りていないということもよく起こっているのです。

    例えば、よくあるケースでは、現場の課題は高難易度で、ツールもそれに対応しているのに、スキルが足りずにサービス内のログを単純に集計するという程度の標準難易度の集計でとどまっている、というケースが多いです。

    よくある解決力不足の例

    解決力不足の例


    そうすると、1つ目の「集計屋問題」と同様、

    現場「データ分析は役に立たない」
    分析「ちゃんとデータ分析してます!」

    という押し問答が発生します。

    そして、両方の問題が起こっている共通の事象として、

    ツールだけはお金を掛けて立派


    ということがよく見受けられます。

    何故こういうことが起こるかと言うと、ツールのベンダーは、ツールを入れることで利益が上がるので、当然ですが、ツールを入れること自体が目的となります。そして、

    「御社の課題には、このレベルのツールが必要です!」

    こう言われると思います。確かにそうなんですが、それを利用する担当者のスキルまで考慮はされません。なぜなら、それを考慮してしまうと「うちでは使いこなせない」となり売りにくいからです。

    また、内製でツールを構築する場合も、技術的な面白さや興味が優先されてしまい、利用者のスキルの考慮が不十分なケースが多いです。

    なので、弊社でご相談をいただくケースでは、「集計屋問題」が発生している場合は、まずは分析のフローでどこがお見合いになっているのかを把握した上で、その部分のサポートを提案させていただきます。

    例えば、既に集計担当の方がいる場合は、課題をヒアリングさせていただいた上で、一緒に仮説だしのお手伝いをさせていただき、その内容に基づいて検証設計をして集計担当の方に依頼して、その結果を元に示唆出しを行い、アクション検討を一緒にお手伝いさせていただきます。

    プレアナサポートの範囲イメージ

    プレアナサポートの範囲


    そして、「浅堀り問題」が発生している場合は、課題のレベルから、必要なツールのレベルの提案と構築を行い、必要に応じてスキル部分のサポートを行います。

    また、ツールがない、という場合も、ツールの導入や運用、そして、そのツールを利用した分析なども担当させていただきますので、課題レベルに応じた解決が可能となります。

    プレアナサポートの範囲イメージ

    プレアナサポートの範囲_ツールなし


    例えば、新規開発タイトルでの場合は、どういう戦略で運用していくのか、というところから落とし込んで、「データを見ないと運用に支障がある状況」であるかを検討します。

    その上で、現場メンバーの皆様の利用イメージを先に固めて、データを運用のフローに組み込むところから提案させていただきます。

    逆を言うと、データ分析を運用のフローに組み込む必要がない場合は、

    「高度なデータ分析はやめましょう」

    というお話をさせていただくことも多いです。

    その場合は、既存のサービスのデータベースなどからデータを出して分析する方法などを提案させていただきます。

    「データ分析、全然役に立たないんだよね…」

    と思い当たる方、もしかすると「集計屋問題」「浅堀り問題」のどちらかかもしれません。
    しかし残念ながら、役に立たないと嘆いている今この瞬間にも、分析のコストは確実に積もり続けています…

    どちらかかも…とお心あたりのある方は、下記のフォームより現在の分析周りの状況などを教えてください。
    頂いた内容から、「集計屋問題」と「浅堀り問題」のどちらに該当するのか、その場合どの部分が不足しているのかなど、簡単にお答えさせていただきます。

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