データアナリストは、キャリアの中で多くの課題に直面することがよくあります。膨大なデータ収集作業量、リーダーシップの指導不足、ビジネスドメインへの不慣れ、そして頻繁かつ高品質なレポート作成の要求などです。この記事では、これらの課題を深く掘り下げ、アナリストが問題解決のステップを明確にし、データメトリクスシステムを体系化し、問題診断ロジックを確立し、ビジネスアクションの効果を測定するのに役立つ実用的なソリューションを提供します。

データ収集に追われる日々、上司からの指導不足、そして業務への不慣れさ。これらが、データアナリストの成長を阻む3つの大きな障壁です。さらに、レポート提出のプレッシャーが常にかかり、そのレポートの深みが足りないと批判されることも加われば、まるで雷に打たれたような衝撃です。まさにその好例と言えるのが、このユーザーです。彼は、考えられるあらゆる困難に直面しているようです。

この問題は非常に典型的なので、今日は同様の課題に直面している人々のためにいくつかの解決策を共有します。

I. 問題解決の手順を明確にする

データ分析を使用してビジネス上の問題を解決するには、決まった手順があります。

ステップ 1: ビジネス プロセスに基づいて、データ インジケーター システムを合理化します。

ステップ 2: 指標システムに基づいてビジネス開発における問題を診断します。

ステップ 3: 問題の診断に基づいて、ビジネス アクションの有効性を分析します。

したがって、新しい環境に入る際には、まず業務プロセスを理解し、指標体系を整理することが第一歩です。この学生のように、慌てて書き出した指標は散漫で階層性に欠けています。これが問題解決の第一歩です。

II. データ指標システムの分析

これを指標の「システム」と呼ぶのは、散在した指標の集合では問題の特定が困難になるためです。指標は論理的に整理する必要があります。一般的な組織構造には、並列型、合計から個別、ファネル型の3つがあります。この学生は主にB2B営業を担当しているため、合計から個別という構造が適しています。まず、GMV、平均注文額、頻度、粗利益、純利益の関係を明確にしてください（下の図を参照）。

その後、新規顧客訪問プロセス/既存顧客発注プロセスを組み合わせて、営業プロセス指標を明確にすることができます（下図参照）。

データ指標システムも分類ディメンションと連携させる必要があります。販売指標システムは通常、人（顧客）、商品（製品）、場所（販売チャネル）を分類ディメンションとして組み合わせて使用​​されます。

これにより、指標システムの枠組みが確立されます。その後、ビジネスプロセスの詳細に基づいて調整を行い、診断分析も実行できます。このステップは基礎的なものであり、まずビジネスシナリオを理解し、指標間の関係性を明確にする必要があります。そうでなければ、その後のすべてが非常に困難になります。

III. 問題診断ロジックの確立

データインジケーターシステムを導入することで、問題の診断がはるかに容易になります。一般的に、診断ロジックは「遠くから近くへ、大きいものから小さいものへ」という原則に従って構築されます。

1. 通常の販売サイクルに準拠していますか（誤報を除く）？

2. 減少は継続的ですか（減少の原因まで遡って）？

3. 顧客数が減ったからでしょうか、それとも注文量が減ったからでしょうか（下方向のドリルダウン）？

4. 大口顧客や個人顧客の減少ですか？（人的側面）

5. 旬の新鮮な農産物が不足しているのか、それとも生活必需品（商品の観点から）が不足しているのか？

6. 市場の観点から、営業展開が不十分なのか、それとも自主的な発注が不十分なのか？

ステップ1、2、3では、それ以上の細分化は不要です。全体的な指標を確認するだけで済むため、すぐに開始できます。ステップ4、5、6はより複雑です。まず、データの細分化と複数の観察が必要になります。次に、問題は時期によって異なる可能性があるため、月ごとに細分化のディメンションを変更する必要があります。さらに、データ解釈を容易にするために、ビジネスタグを蓄積する必要があります。

このプロセスには分析経験の蓄積と継続的な実験が必要となるため、非常に時間がかかります。経験を積むにつれて、データアナリストは業界に関する知識と経験を積んでいきます。

IV. 事業活動の有効性の測定

「販売業者が頻繁に購入するカテゴリーの価格を上げる」は、パフォーマンス向上のために行われるビジネスアクションです。このような具体的なビジネスアクションを分析する際には、まず分析仮説を立てることが不可欠です。そうすることで、結論を導きやすくなります。

例えば、ロブスターやチェリーなど、利益率が高く高品質な非標準品を対象とする場合、売上を伸ばすために価格を上げることは理想的です。顧客は価格を横並びで比較することが難しく、品質が良いため値上げにそれほど敏感ではなく、受け入れやすいからです。

最悪の場合、選んだ商品が米、小麦粉、油、卵など、品質に差がほとんどない一般的な規格品だった場合、お客様は「うわ、値段が相場よりずっと高い！」と感じて逃げてしまいます。

分析を行う際には、上記の仮定を次のように述べることができます。

データが利用可能になると、結果を観察するだけです。

1. キャンペーン開​​始後、全体的なパフォーマンスは向上しましたか (成功)、同じままでしたか、それとも低下しましたか (失敗)?

2. プロモーション活動の対象となる製品カテゴリーのうち、価格感度が高いもの（失敗）と低価格感度が低いもの（成功）はどれですか。

3. 参加した顧客は、全体的な支出の減少を経験しましたか（失敗）？価格上昇のない商品の購入に切り替えましたか（失敗）？

単一の活動の効果を評価することは比較的簡単です。データアナリストとして、活動の目的と、その目的を達成するためのビジネスロジックを明確にできれば、評価結果を迅速に出力できます。これは、データアナリストが優先的に習得すべきスキルです。

しかし、ビジネス部門からの「どうすればパフォーマンスを改善できるのか？」という問いに答えるには、相当の時間と経験が必要です。パフォーマンス改善の方法は一つではないからです。情報に基づいた提案を行うには、豊富な実践経験を積み、様々なビジネス手法を理解する必要があります。そのため、データアナリストは詳細な記録を保持し、同じ目標に向けた様々なビジネスアクションをまとめ、後で効果を比較できるようにする必要があります。

もちろん、指導してくれる指導者がいれば、上記のことは何の問題もありません。しかし、多くの学生は職場の指導者からの指導や、相談できる相手さえいないため、非常に困難を伴います。

著者：地に足のついた教師チェン

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