データ分析
誤った経営判断をしないために

正しい判断をするための適切なデータ分析を設計します

ダイレクトマーケティングにおいては基本的に行った施策は多くをデータ化し、可視化することが可能です。しかしデータの精度が粗いと、綿密な分析そして改善施策が打てません。

例えば、CPA目標が2万円であるのに対して結果が1万円であった場合、なにが要因で目標達成できたのかを分析できないと、目標設定値が甘かったのか、施策の効果があったのかどうかが分かりません。正しく分析ができなければ、広告ポートフォリオを作成する際に適正な資源分配ができないなど、事業判断を誤ってしまうことも起こりえます。

また1日単位での成果を見て一喜一憂してしまうケースも往々にしてありますが、イレギュラーな変化は十分にあり得るため、週単位や月単位など適切な比較軸を持って状況分析を行うべきです。

そこでMOLTSでは、初期の段階でクライアント企業とディスカッションを重ね、成果評価の仕方についてデータをどう分類し、どう見ていくのかといったデータ分析の設計を行います。

分析精度を高めるだけでなく、メンバー間での共通認識を持つためにも適切なデータ分析は重要である

たとえば総合通販のクライアント企業の場合、商材ラインナップが異なっていれば、ただ単純に前年比とのデータを比較してもデータ分析の意味をなしません。さらにブームによる主力商材があったとすれば、同じ商材ラインナップだったとしてもデータの意味は変わってきてしまいます。

そこで、たとえば商材別ではなく商材のカテゴリ分類でデータを分析する、また「シューズ」「ブーツ」「ウェスタンブーツ」のように粒度を考慮した分類で分析することで、適切な比較が可能になります。
そして商品軸だけでなく、季節要因や顧客要因、広告メニュー別、広告グループ別など様々な評価軸を持ち、成果に対する要因を粒度別にドリルダウンして分析していくことで、なにが変化しているかを見つけることができるのです。

また適切なデータ分析は、無駄のないPDCAサイクルを実現するだけでなく、メンバー間での共通認識を持てるという点でも重要な役割を果たします。メンバー間が正しい共通認識を持つことで、社内での意思決定が最適化され、事業の成長スピードを加速させることが可能になるのです。

どのようにデータ分析を設計するのか

データ分析の設計は、クライアント企業によって異なります。たとえば商材によって評価指標は大きく変わるケースがあり、気温や地域によって売上が変わる商材もあれば、日経平均株価に左右される商材など様々。

そこでMOLTSではクライアント企業の状況に応じた評価単位を設定すべく、ヒアリングおよびディスカッションを重ねて設計を進めていきます。
またデータ分析のためにツール導入をした方が良いと判断した場合、MOLTSパートナー企業をご紹介させていただき、データ分析のための環境構築も支援させていただくケースもあります。

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