多くのデータアナリストは、振り返りレポートを作成する際に、経営陣や事業部門から頻繁に質問を受けます。この記事では、よくある問題から始め、ビジネスの詳細を掘り下げる方法、これらの問題を回避する方法、そして5つのステップでレポートの品質と使いやすさを向上させる方法を、段階的に解説します。

「活動、売上、製品のパフォーマンスをレビューし、成功事例をまとめ、最適化の提案を行う」ことは、データ分析の基本要件です。しかし、上司やビジネスパートナーからレビューレポートが批判される場面に遭遇した経験のある方は少なくありません。「

「それはもう知っていましたよ。」

「さらに何か発見はありましたか？」

「実行可能な提案はありますか？」

私たちはどうすればいいのでしょうか？今日は私の考えを詳しくお話ししたいと思います。

I. よくある質問

• 質問1：レビューは成果指標のみに焦点を当てており、「今年は昨年よりXX件の成果がありました」や「活動期間では非活動期間よりXXX件の成果がありました」といった記述が繰り返されており、より深く詳細な内容は示されていません。
• 問題2：事後分析では、横方向と縦方向の比較が欠如しており、目の前の状況にのみ焦点が当てられています。ある出来事について議論する際には、その出来事の詳細のみが言及され、ある製品について議論する際には、新しくリリースされた機能のパフォーマンスのみが議論されます。しかし、これらの指標は既に定期的なレポートで報告されている場合があり、当然ながら誰もが「そんなことは分かっていた」と言うでしょう。
• 質問3：事後分析では、詳細な要因分析が欠如しており、「増加させる必要がある」としか述べられていません。「このイベントの参加者が少なすぎるため、増加させることを提案します」や「この新機能の維持率は非常に低いため、増加させることを提案します」といった表現は、実質的に意味がありません。

その理由は誰の目にも明らかになるでしょう。

• 私たちは日常的な成果指標を毎日確認していますが、結果だけに焦点を当てるだけでは不十分です。
• 重要なのは、ビジネスがデータを使って何ができるかであり、それをビジネスアクションにリンクさせる必要があります。
• 短期的なパフォーマンスだけを見ても、良い解決策が得られない可能性があります。水平および垂直の比較が重要です。

つまり、事業の詳細を掘り下げる必要があります。具体的な手順は5つのステップに分けられます。

ステップ1: 目標達成を確認する

主要業績評価指標（KPI）のみに焦点を当てるだけでは不十分ですが、完全に無視することも許されません。KPIは他の何よりも考慮し、優先させる必要があります。このレビューで議論する具体的な事業と、評価対象となる主要業績評価指標を明確に定義する必要があります。

よく使用される例:

• 販売進捗レビュー：収益、粗利益、現金回収
• マーケティングキャンペーンのレビュー：入力と増分出力
• 製品発売レビュー：収益、回転率、販売率
• 製品機能レビュー: 製品を使用しているユーザー数と維持ユーザー数

特記事項：総売上高を評価するのか、新規売上高を評価するのかを事前に明確にしておくことが重要です。例えば、営業部門では通常、総売上高に焦点を当てますが、マーケティング部門では通常、オーガニック売上高や通常の売上高を除外する必要があります。

では、具体的にどのように除外すべきでしょうか？プロモーションが実施されていない期間を対象とすべきでしょうか？それとも、プロモーションに参加していない人や商品を比較対象として選定すべきでしょうか？これは事前に明確にしておく必要があります。つまり、レビューレポートの最初の部分では、通常通り、この目標の達成状況を報告し、まずは全体的な効果について判断を下します（下図参照）。

3番目、ステップ2: 比較可能なベンチマークを見つけること。

このステップは特に重要です。単一の事業体だけを見ても、より深い結論に至らない可能性があります。そのため、事業体にラベルを付け、比較のためのベンチマークを抽出することが不可欠です。

たとえば、販売進捗を確認する場合:

• この営業チームの構成と過去の業績はどうなっているのでしょうか?
• この営業チームはどれくらいの売上を上げましたか？どれくらいの資金を管理しましたか？
• この営業チームと、同じレベルの他のチームは、同期間にどのようにパフォーマンスを発揮したのでしょうか?

マーケティングキャンペーンは柔軟性が高いため、より詳細な報告が行われることがよくあります。例えば、同じ大規模イベントでも、複数のトラフィックソース、複数のマーケティングルールの同時適用、複数の商品アクティビティサブページが存在する場合があります。

この時点では、プロセスを慎重に分析し、各ステップの変革を文書化する必要があります。全体的な投資収益率は良好に見えても、次のような問題がある可能性が高いためです。

• 特定のニッチチャネルにおけるトラフィック獲得効率の低さ
• 一部の製品カテゴリの変換がうまくいきません。
• 一部の製品は、コンバージョン率は高いもののトラフィックは少ないです。

これらの問題はレビュー中に明らかになるはずです (下の画像を参照)。

製品関連の報告会の場合は、製品の改善にはバージョンアップを伴う場合があることにご注意ください。例えば、アプリのコンバージョンファネルを最適化するには、バージョンごとに改善が必要になる場合があります。そのため、報告会ではこの改善プロセスを示し、各調整に要した時間と結果について全員に説明する必要があります（下の画像を参照）。

4 番目、3 番目のステップ: ビジネス アクションを接続してプロセス インジケーターを見つけます。

最初のステップは、今回うまくいったか、うまくいかなかったかを判断することです。

2 番目のステップは、この結果が類似製品と比較して優れているか劣っているかを判断することです。

3 番目のステップは、なぜ悪いのかを説明し、最適化の提案を導き出すことです。

このステップでは、指標を盲目的に提出することは避けなければなりません。多くの指標は、ビジネスにおけるその目的が明確ではないからです。例えば、「イベント期間中、男性ユーザーの参加が減少…」とだけ記載するだけでは意味がありません。では、男性をターゲットとしたビジネスには何ができるでしょうか？このような、検証しても目的が明確でない指標は、絶対に避けるべきです。

注意！ビジネスはあなたが思っているほど複雑ではありません。多くの戦略は固定されています。例えば、売上を伸ばすには、次のようなシンプルな方法があります。

• より質の高い業界クライアントの開拓 → 対応データ: 特定のタイプのクライアントの高いコンバージョン率
• 売れ筋商品をもっと売る→関連データ：特定の種類の商品の売上が高い
• 訪問回数の増加 → 対応データ：訪問回数が増えると、コンバージョン率が上がります。

パフォーマンスを確認するときは、このアクションをベンチマークと比較し、顧客、製品、販売行動に関連する指標の違いを特定し、改善/強化の領域をまとめることに細心の注意を払います。

たとえば、マーケティング キャンペーンでは次のことを行うことができます。

• プロモーション活動を強化する → 対応データ: 割引率の高いプロモーションでは、売上高の増加が大きくなります。
• 販促資料を編集する → 対応データ: バージョン A の販促資料の方が読者数が多い。
• 追加のプロモーション イベント → 対応データ: プロモーション イベントが増えると、参加者も増えます。

イベントをレビューする際には、顕著な点に細心の注意を払い、学んだ教訓をまとめます。

たとえば、製品の場合、次のことが可能になります。

• 操作パスの短縮 → 対応データ：パスが長いほどコンバージョン率は低くなります。
• ページレイアウトを変更する → 対応データ: バージョン A のクリックスルー率はバージョン B よりも高くなります。
• 新機能を追加しました → 対応データ: この機能にはより多くのユーザーがいます。

パフォーマンスを確認する際には、以前のバージョンと比較して大幅な改善があるかどうかに注意し、得られた教訓をまとめます。

第5ステップ：相違点の詳細な分析

注意！実際、事後分析では、3番目のステップまで到達するだけで、すでに実用的な結論が得られます。しかし、ビジネス側ではより深く掘り下げたい場合もあります。例えば、以前はうまく機能していたのに、今はなぜうまくいかないのか？さらに、現在の環境が変化し、過去の経験が使えなくなり、新しいアプローチの検討が必要になる場合もあります。

この時点で、まず過去の経験がもはや有効ではないかどうかを判断できます。次のようなことがわかった場合：

• 過去のデータを見ると、高パフォーマンスのベンチマークはすべて過去に発生したものですが、最近のパフォーマンスは低下しています。
• データを時系列で見ると、同じ販売/イベント戦略がますます効果を失っていることがわかります。
• 横並びで見ると、あらゆる手法が衰退しており、良いベンチマークがない。
• 横の視点で見ると、外部の競合他社も頻繁に戦略を調整し、取り組みを強化しています。

そのため、古い方法は通用しない可能性が非常に高いです...特に全体的な環境が不利な 2024 年には、同様のシナリオが発生する可能性が非常に高くなります。

現時点では、現実を受け入れ、現状に合わせてアプローチを徐々に調整していくしかありません。事後分析では、ユーザーセグメンテーションから始め、より詳細な分析と観察を行うことをお勧めします。

• 現状では、どのユーザーが比較的忠実な消費者であり続けるのでしょうか?
• これらの忠実な消費者の特徴は何ですか、そしてどのようなチャネルを通じて彼らを獲得できるのでしょうか?
• 疎外された消費者はどのような種類のマーケティング キャンペーンに反応できるでしょうか?

現時点では、ビジネス メトリックの改善に向けて、現在のパラメータに基づいて段階的な調整を行うことしかできません (下の図を参照)。