【初心者向け】データ分析における仮説の立て方の大事なポイント#02 社内マーケ講座~ターゲティング編~
データ分析における仮説の立て方は、問題解決において重要なスキルです。しかし、仮説を立てる方法に悩んでいる方も多いことでしょう。本記事では、データ分析における仮説の立て方のポイントを紹介します。まずは顧客目線で考えることが重要であり、顧客の行動やニーズを把握することから始めましょう。また、利用可能なデータを分析し、傾向やパターンを見つけることも重要です。さらに、顧客の行動ストーリーを考察し、なぜ選ぶのかや関与する要因を想像することで、仮説が生まれます。
目次
仮説の立て方に悩んでいる方へ
こんにちは、データ分析に日々奮闘している上野です！
今回はデータ分析における仮説の立て方の大事なポイントについて少しお話したいと思います。
データ分析を始めてみたはいいものの、仮説の立て方に悩むときはありませんでしたか？
データ分析における仮説の立て方は、多くの人が奮闘するポイントですね。
私自身もデータの前処理やモデルの構築に慣れていた時、仮説の立て方には苦労しました。
例えば、SIGNATEというデータ分析学習サイトで独学していたとしても、大学の講義を受けていたとしても、ビジネスの課題を解決するために現在のデータからどのように仮説を立て、顧客に喜ばれるアウトプットを出すかは教えてくれないものです。
（ただし、SIGNATEはデータ分析の基礎やプログラミングの学習にとても役立つ素晴らしいサイトですね）
私は実際のビジネス現場でデータ分析を始めてから、仮説の立て方の重要性を強く感じました。
社内マーケティング講座で仮説の立て方の大事な点が見えた
現在では以前より仮説がどんどんでてくるようになりました。
それは4月末に行われた社内マーケティング講座の第２回の講座内容から、仮説の立て方の大事なポイントが見えたことがきっかけになっています。
講座をして下さったのは株式会社SiNCE 代表取締役の一筆さんです。
登壇者プロフィール
一筆太郎｜株式会社SiNCE 代表取締役
ニューヨーク州立大学中退。クリエイティブディレクターやコンサルを経て、2020年にデータドリブン×ハイパーグロースをコンセプトとした会社、株式会社SiNCEを立ち上げる。データをベースに売上成長とコストカットを実現するサービスを提供。D2Cでは、高級トマトを生産するメーカーのD2C部門を立ち上げ、商品開発から販売戦略、運用を行い、データドリブンなマーケティング手法で１年で売上約10倍に成長させる。 2021年、AIデータ分析インダストリークラウドInnovelをサービス開始。在京球団や大手不動産ディベロッパーなどクライアントは多岐にわたる。
特徴は事業サイドに深く入り、ビジネスやサービス、業務フロー、組織を知り尽くすことを重視していること。その上で、あらゆるデータを共有された中で、その事業に最もフィットするデータ活用の提案・実装を行っていく。
マーケティング講座の内容は成果を出すターゲティングの仕方
講座の冒頭では、以下の問いで始まりました:「セブンイレブン、ファミリーマート、ローソン―、これら三つのコンビニのターゲットとは誰でしょうか？」この問いから、私たちはこれらのコンビニのターゲット層について考えることになりました。
身近な例を考えることで、興味深い議論が展開されました。例えば、セブンイレブンのキャッチコピーである「近くて便利」というフレーズにはなぜこだわりがあるのか、という疑問も出されました。私たちは皆で意見を出し合いながら、セブンイレブンのキャッチコピーの戦略的な意図や他のコンビニのターゲット層の違いについて考えました。
数分後、私たちはデータからターゲット層を考察し、課題解決につながる事例などについて話し合いました。また、講座を通じて学んだ内容や印象に残った言葉もありました。
以下に学んだ内容や印象に残った言葉をまとめます：
・顧客とは誰か考える
・顧客が誰か分からないとほとんどの商品売れてこない
・良いターゲティングはターゲットを絞って少ないコストで高収益を得ること
・時代の流れとともにターゲットは変える、もしくは変わる
・どの商品を誰が買う可能性があるのか考えなければいけない
・誰がどれを選ぶかをどのようにしたら見つけられるか
・見つけるターゲット→読み解く力が必要（人間の頭で考える）
・生み出すターゲットもいる
顧客目線で買うまでの行動ストーリーを考えることが大事だと学んだ
ターゲットをデータから考察し、発見したことによって課題解決につながる事例や、コンビニのターゲットの違いについての話を聞く中で、私は重要な発見をしました。
それは、顧客目線で商品やサービスを提供している会社のデータ分析では、顧客が商品を買ったりサービスを利用したりするまでの行動ストーリーを考え、それに基づいて仮説を立てることの重要性です。
なぜ特定のお客さんがなぜその店舗に来て商品を購入したのか、あるいはサービスを利用したのかという背景を考えることで、新たな仮説がどんどん生まれてくると実感しました。
人々に向けて商品を販売しているのであれば、そのターゲットとなる人々についてデータから考察をすることが非常に重要であることを学びました。
結論：仮説を立てるときは顧客の行動ストーリーを考察しながら
勿論これは一つの発見でしかなく、他にも仮説の立て方には重要な考え方があると思います。
しかし、スーパーのデータ分析の時にも顧客がどのようにこの商品を買っているのか考察することで仮説の案が多く出てきているので大事な視点の一つだったなと感じています。
最後に
いかかだったでしょうか？
よくアクションにつながる仮説を立てるのがいいということを聞きますが、どのようにしたら行動につながる仮説を出せるのか分かりませんでした。
しかし、ターゲットとなる顧客の像が見えることで次のアクションにつながりやすいデータ分析になるのではないかと思いました。
このような講座を受けたり、他の面でも思考錯誤を重ねることで成長していけたらいいですね。
ちなみにこの講座を受けた後、何か商品を買う時や記事を読むときもターゲットはここらへん狙っているのかな？など考えるようになりました。
そう思うと世の中にはヒントばっかりですね。
