データ分析の設計 ~ビジネス成果に直結させるための基本~

hiro_kasai

0

自社でどのようなデータを集めて、どう活用するイメージを掴むことが大切と思いました。

olive0207

0

何でもデータ分析すれば良いという今までの考えが変わることができる内容でした。

shige-ysc

0

ありがとうございます。

tmk_1986

0

データを分析して評価した結果から、次のアクションにつなげるうえで、どうなると良いのか、具体的なイメージを共有し、そこに導ける指標の測定であったり、関連するデータの分析をしていくことが肝要である。

fujii_tomohiro

0

目的変数に対して説明変数との関連性を求めることが基本であるが、データの整形や欠損、必要データの精査が必要でありノウハウである。

yoshihito_f

0

こうなるとうれしいを決めて、データ分析を活用するとのこと、とても重要だと思います。データが蓄積されているのだが、なんか使用できないかという相談が多くある。先に目的や課題があるべきだと認識しました。

boo10109

0

大量のデータ集め分析しても、目的がしっかりしていないと意味をなさない事を再認識しました。
目的をしっかり設定し、データ分析を行いアクションにつなげる事を学びました。

str-2

0

何事でも当てはまることではあるが、手段と目的の取り違えがあるとうまくいかない、ということかと理解しました。データ分析もまた同様。何のためにこれを行うのか。最初に目的を考えて、それに整合したデータ収集や解析を設計することですね。

14001

0

データ分析とDXの話がよく分かりました。顧客増加・売上増加・利益増加を実現するためにどんなデータが必要でどういった分析をしていけば良いか分かりました。データと分析だけで終わらせずに意思決定や現場に持って行って活用させる事が重要だと思いました。

mo-k

0

何がどうなると嬉しい。単純であるが真意であると感じる。頭の片隅に置き、日々の業務で活用したい。

azudai

0

そのデータを分析して何が嬉しい？どう活かす？を常に意識する事が重要だと思いました。

ta-mo

0

施策の立て方3点が参考になりました。「変える」「狙う」「大丈夫にする」
分析に限った話でなく、目の前の人の課題を解決する大事な考え方だと思います。

h-miyata

0

業務で活用できるかもう少し勉強が、必要

noriko_chita

0

DXはデジタル化→的確なデータ取得→的確な分析→変革までが一連の流れだが，自分の会社ではデジタル化すら満足にできていない状態だと感じた．理由の1つにはデジタル化に懐疑的な人が多いのだが，データ分析からの改革の想像がつくようにすれば，デジタル化に賛同する人が増やせるかもしれないと感じた．

mikeover

0

非常に参考になりました。分析すべき指標を決められなかったから分析が進まなかったのだということが具体的に理解できました。また、指標を決めた後の考慮点について、普段考えていながら実践できていなかったので、やはり考慮すべき事柄だったのだということが把握できたのもよかったです。

a-tamai

0

データ分析を実務としていますが、分析するための設計の重要性を理解することができました。
他社事例を踏まえて、自社ならどうなのかていう観点を入れて分析設計をし、分析指標を決めていきたい。
また、分析結果からどういったアクションを打つかも重要になってくるのでその点を意識していく。

ma-tongari

0

何が自社にとって、自分にとって最大の利益なのか掘り下げながら分析の設計をできればと考えます

ki12

0

分析とは、比較。
目的（問題）に対して、分解して、比較して、
意味のある差を抽出し、その差を解釈することである。
分析の目的を定めるにあたり、
まずは「何が」「どうなったら嬉しいか」を
考えると良い。
ポイントは今あるデータで可能な限り、最も理想に寄せた定義にすることだ。
また、分析結果から我々がアクションできるパターンは大きく分けて3つだ。
①変える
②狙う
③大丈夫にする

今自分は特に①②を考える事が多い。
どういった顧客層が売上を構成し、
どこに注力すればもっと売上が上がるのか。
未来店や来店頻度が低い顧客をどうすれば
上位層、ロイヤル顧客にできるのか。
もっと学び論理的な思考を身につけたい。

kswatana

0

自社でどのようなデータを集めて、どう活用するイメージを掴むことが大切と思いました。

kankita

0

データ分析から、変える、狙う、大丈夫にする、を考えてアクションを検討してみる。

ma-my

0

DXデータの活用はいつも議論になるが正しく運用出来ていない事が多いことに気が付かされた。どう活用するかのゴールのイメージを関係者との議論の初期段階で提案できるように意識していきたい。

ayahaya

0

こうなるとうれしいを軸に指標を決めるというのが学びになった。

shogo220

0

「こうなると嬉しい」が磨きこまれていないと、分析しても無意味なアウトプットになる場合がある。
「こうなると嬉しい」指標の確実性・堅牢性・公平性が考えられていないと、施策を打っても嬉しい状態にならない場合がある。（炎上施策を打って認知率100％、お客さんは遠のく）

sugitaka-jp

0

データ分析はやみくもにしてはいけない（目的を考えてから必要と思われるデータを計測して分析すべきである）事を再認識しました

jun264700

0

データ分析設計を行うにあたり、
・プロセスは、
　①現場で分析指標を考え、②必要なデータを収集し、③そのデータを分析し、④結果から意思決定を行い施策を考えて、現場に指示するサイクルを回すことが必要であること
・分析指標を考えるために
　うれしいことを分析指標とし、その指標について確実性、堅牢性、公平性を考えることが必要であること
・データ分析の結果、施策を考える上で
　変える、狙う、大丈夫にするアクション(施策)を考えることが大切であること
を学んだ。
業務の中で活用するとしたら、
・分析指標については以下を考え、
　例えば、顧客がたくさん買ってくれるとうれしい場合、「顧客別売上」を分析指標とし、
　確実性は、売上が上がったが、継続的に顧客が同じように購入してくれるのか？　
　堅牢性は、売上が上がるだけに着目(ズルを)し、薄利多売となっていないか（利益がおろそかになっていないか）？
　公平性は、同じ売上でも、本来注力すべき顧客の売上が上がっているのかどうか？
・データ分析の結果の注力顧客に対するアクションとしては、以下が必要ではないかと感じた。
　変えるために、購買してない客を購買させる施策のひとつとしてレコメンデーション施策を考える
　狙うために、セミナー開催や展示会への出展を行って顧客を誘導する施策を考える
　大丈夫にするために、顧客の購買欲の敷居を下げるために、ワークショップを企画して安心して利用できることを訴求　
　する施策を考えるなど

kona-shimizu24

0

データ分析を行う際に意識して活用したいと思います

kazuma_yasuda

0

周囲の環境の変化などで製品の形が変わっていくので、そういった解析をするのにデータ活用を利用できると思いました。データ活用を手段ありきで考えるのではなく、自分たちが明確にしたいことを先に考え、その中でデータ分析が役に立つかが重要。

datch_03

0

データ分析の中で、「何がどうなるとうれしいのか」に明確に答えられるかを確認して、進めるようにします。

wakko_131

0

なんのために分析をするのか、分析した先のアクションまでイメージしやすかった。

m_m65

0

求める結果（こうなるとうれしい）を考えて設計するというのは納得です。
具体的にどのようにデータを収集すれば良いのか知りたかったです。

tono1

0

目的を先に設定するを守りたいと思った

h_kouno

0

今回の内容は実務に関してではなくてデータ収集や活用に関しての考え方についてでしたので分析資料作成のヒントになりました。

nfunayama

0

業務でデータ分析を行うがどう情報を集め何をするか改めて学びました。
うれしさ指標でを基にアクションを決めるともっといい分析になるかと思いました。

h-matsumoto

0

日頃のアクションで参考になる部分が多かったす。

ishii-toda

0

こうなるとうれしい指標は業務で積極的に活用できると思いました。

gachagacha

0

データ活用において、このデータをどう活かすかが見いだせないことが多い。
まずは、ありたき姿、こうなったら嬉しいを言語化し、今活用できる分析でどう近づけるかのゴール設定が重要だということがわかった。
分析の結果、顧客を変えるか・狙うか。などアプローチを検討する。

suwa_nobuo

0

DXの推進を自職場でも推進しています。こうなると嬉しい部分は明確に定義できているので、自信を持って推進していきたい
一方で、工数や業務比率などKPIをデータとして管理しているが、そこから何を変えるのかが明確になっておらず、改善を行う

koba88

0

データに基づく変革や競争優位性があって初めてDXと呼べるのでDXの提案を行う際にはデータ分析、活用もセットで考える。また、施策を考える時にはふわっとしたイメージではなくデータに基づくこうなりたいという定義を考えて分析するデータを選定し、その結果としてわかったことを変える、狙う、大丈夫にするのどれかのアクションに繋げていく。
例えばスポーツのECサイトにおけるDXであればサイト訪問者を増やしたいというだけでなく、その先にあるサイトでも購買に繋げたい、粗利を上げたい、売り上げを上げたいといったこうなりたいというデータ指標を設定して、その結果としてクラスターごとのコンバージョンの違いに注目してコンバージョン率が上がる行動を取ってもらうためのキャンペーンを実施するのか、粗利や高倍率の高い野球分野に対する広告を増やすのか、コンバージョンにつながりにくい高齢者向けの製品も開拓するのかなどの打手を考える。

shumpei_w

0

分析を行う前の設計と仮説が重要。

ken175

0

データ分析で次につながる何かを導きたい

ichikr

0

何ができたら嬉しいのか（例：認知率、来店回数など）を明確にして、それを立ってい出来るようなアクションを分析結果をもとに行っていくのが重要と分かりました。

yusukeig

0

目的をしっかりと定義することが重要と改めて認識しました。

hal-

0

シンプルですが、「何が」「どうなる」とよいかを掘り下げて考えることが重要だと思いました。

shouko__

0

データ分析についてのキーワード「何がうれしい状態か」という言葉で目的を明確にし、「変える」「狙う」「大丈夫にする」の３つをヒントに何をすれば実現できるかを考えていくという手法はわかりやすく、今後は考えを進めるきっかけになりそうです。具体的には、「うれしい状態＝売上が伸びる、粗利が増える」とすると、数を増やすのか？　粗利率を増やすのか？　数を増やすなら粗利率を下げ販促を打つ、粗利率を増やすなら、特定顧客により付加価値の高いものを提案していく。または原価率を下げる。の３つのうちから選択が必要。原価率を下げるには、より安価な原材料を提供してくれる仕入先があるか、作り方を変えられるか、削れるコストはあるか。いくらなら目標粗利率を達成できるかを試算し、どこからいくらずつ出せるのかを検証、視野をフラットにして難しいと思い込んでいることはないか、考え直せるものがあるかを検討してみる。

miura-makoto

0

保有するデータで，より良くなることなどどこを目指すか考えデータ分析が必要である。

masashi1025

0

普段何気なく思っている事が、どのような観点でどのように整理していければいいのかが判った。
漠然とではなく、明確に「いいこと」を具体化する事から始めようと思います。

nakagawa0721

0

データ分析をする事は大事だが、
どんなデータから何を実現していのか？明確にし
どんなアクションを実行するのか？目的と計画が最も重要

r_tate

0

分析設計する上で、すごくわかりやすく説明されていると思いました。自分も分析設計をやる上で「嬉しい」という言葉などは説明に使ったことがなかったので、今度使ってみようとは思います。

azuchiro

0

何がどうなっていいことがあるのか、データ分析の基本を改めて認識した。

ohirayoshiteru

0

なんでもかんでもデータを無作為に集めることは意味がない。何かの目的に対してデータをチョイスすることがまず肝心ではあるのではと思いますが、どのデータが有益なデータで集めるべきものなのかがよくわからない場合も多々あるかとは思いました。

tetsuji_murase

0

とりあえずデータ分析をするという考えを無くしたいと感じた

mikimiyo

0

新しい分析ツールを導入・習得して分析結果が出せたとしても、施策に落とし込み、実行するのは全く別のスキル・活動なので　周りを巻き込みながらデータ分析をすることの重要性を改めて認識した。

makotokoma

0

ありがとうございました。

usuihiroyuki

0

〇データ分析の設計方法
・DXとデータ活用
DXとは、企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること。
・データを適切に活用すること＝データドリブン
　生産性が５％上がる
「活用しやすい蓄積」と「迅速にアクセス」出来る環境構築＋「適切な手法」＋「どう活かすを指示」が大事である。
〇分析の設計
なぜ重要なのか。
「データ活用しろ」といわれても何をしたらよいか？
具体的な手法が理解出来ていない。
データの蓄積➡見える化➡　「無目的な視覚化」に陥る。
「事例の模倣」の失敗理由
１　過大評価
２　検証不足
３　前提の違い
➡「リサーチデザイン」スキルが必要。
・分析すべき指標の決め方と磨き方
「何が」「どうなる」とうれしいか　活用目的・目標を決める。
次に考えること
「確実性」良くなった結果起こることは？
「堅牢性」ずるしやすくないか
「公平性」上がって悪くなることはあるか
〇分析結果からのアクションの打ち方
アクションの打ち方　３つ
１　変える　購買パターンを変える
２　狙う　　優良顧客層を狙う
３　大丈夫にする　優良顧客になりにくい（課題）を

「こうなるとうれしい」領域で積極的にDXを実践する

csl_tbeppu

0

何故それが必要なのかについて分かりやす説明いただき理解することができました。

waiwaiwai

0

おっしゃる通りだなと感じました。

kiyoshi6

0

分析のゴール(こうなるとうれしい)を明確にし、それに対する分析する内容を決め、改善する流れの考え方が少し理解できた

takenakas

0

目的をもってデータを加工することが大事だと感じた。

st90570

0

データ集めるだけではデータ分析ではないことが分かり、とても有意義だった。

j-yan

0

データ分析をする際に何を分析すると意味があるのか、しっかり考える。何となく良さそう程度の掘り下げでは分析しても効果を出せない。

miyanomori

0

変えられない定数と変えられる変数があることを留意。

ari1123

0

ゴールを意識してのデータ分析が大事

598666

0

こうなると嬉しいをイメージしてDX化を進めていくという点は参考になった。
クライアント提案の施策立案や現場改善に活用していきたい。

kyo1227

0

保有するデータで，より良くなることなどどこを目指すか考えデータ分析が必要である。

kohei-t0915

0

分析をしてもビジネスの成果に繋がらないことは往々にしてあり、分析を始める前に「設計」をすることで、分析結果をビジネスの成果に直結させることが可能となり、有意義なエータ分析となる等データ分析における設計の重要性が学べた。

xiu14

0

なにを目的としてデータを集めそれを分析するのか、ということを「なにができたら嬉しいのか」と解釈するのは、なるほどと思わされる視点でした。

kinotaro0828

0

分析を行う前の設計と仮説が重要。

kotemomo

0

BIの設計、開発をしているため、ユーザーからの意見収集の参考になりました。どんなものが見たいかではなく、何を良くしたいかから初めていくようにします。

mamemasa03

0

何か思いつくとすぐにそれに取り掛かろうとするのが人間だが、しっかりと事前に準備することで手間取りを最大限減らすことができると感じた。

takahirogoto_tg

0

データ分析の基礎を学べた

warashina12345

0

データ分析で次につながる何かを導きたい

juonjog

0

分析したデータをアクションにつなげるための「施策」をどう作るかという説明があるのが、実践的でとてもよかったです。

d-fukui

0

具体的なシーンをイメージしながら書いてみましょう。

ukon39

0

本は買いたいと思う。

srk1

0

データ分析を行う目的とゴールを明確にして、必要なデータをゴールからさかのぼり収集することの重要性を感じました。

20070072

0

KPIの磨き方は参考になった。表面的なKPIで実質的に機能しないものも多いので、どんなKPIが顧客の不や自社のソリューションにとって必要かを考えていきたい。

hiroshiinada

0

データ分析の考え方・手法が具体的に説明されていて理解しやすかった。「どうありたいか」「どうなったらうれしいか」を具体的に考える練習をして、今後活用できるようになりたいと思う。

sone_shinichi

0

データ分析する意味合いをしっかり理解して設計する必要があると学びました。

kkusu

0

そもそも普段の業務における課題を考えていない職場が多く課題が深いと感じた。

h_tsukawaki

0

狙いの定め方をイメージすることができました

natu0712

0

データ分析の参考とします。

honkawa

0

利用する場面がきたら利用したいと思います

ik_hrs

0

データは大事であるが、それ以上にデータをどのように分析し、どのように活用していくか、目的がしっかりしているかが重要と感じた。

hagi_takahiro

0

データドリブン」「データ活用」
大なり小なりデータ分析に取り組む方は多い
データを触る前に「設計」
分析を始める前に「設計」リサーチデザイン
設計の重要性と、設計において意識したいポイント
事例に対して
・過大評価　
・検証不足
・提の違い
分析すべき指標の決め方と磨き方
・あるべき形⇒うれしいこと(アウトカム)
うれしさの指標（確実性、堅牢性、公平性）
【まとめ】
変革、競争優位性がDX
こうなると嬉しい領域で積極的に

key23

0

分析データを作成する上で、結果を報告するで満足するのではなく、その結果を元にどうアクションしていくか、など学びました。

erichin

0

データ分析の基本を改めて認識しました

yu-sa-so-ki

0

目標設定のヒントを得られました。

vegitaberu

0

よくデータがあって、それを何かに使えないかというやり方で、データ分b関谷整備に取り掛かるのを名にしますが、データ分析が目的でなく、本来の目的を先に設定してから、取り掛かることが重要だと再認識できました。
その際に、目的をあいまいなままで設定するのではなく、できるだけ、詳細にまで認識しておくと、データ収集、分析などの作業段階においても、迷子になることが少なくなるだろうと感じました。
たｄ、それを、データを、実際に活用しようとする人に、説明、納得してもらうのが難しいと感じています。

sano8014

0

データを収集、加工、分析しても、次のアクションにつながらないものは無駄になってしまう。
分かってはいても、やめる決断ができずにデータ収集等を続けてしまっているものが結構ありそうです。
データ収集等業務の棚卸を定期的に行っていく必要を感じました。

kentaroooooo

0

広告の配信データを使って分析をする業務に取り組んでいます。
データ分析の考え方をこの業務に役立てそうです。