データ分析の世界では、初心者とエキスパートを分けるのは、ツールの使い方のスキルではなく、ビジネスラベルの深い理解を通して蓄積された知識と理解度であることが多いです。この記事では、店舗分析の例を用いて、ビジネスに意味のあるラベルを構築することでデータ分析を深め、より価値のあるビジネスインサイトを得る方法を明らかにします。

多くの学生は、専門家と比べて仕事で成果が出ていないと感じています。データを見て、前年比や前月比を繰り返すばかりで、2～3年経っても成果が出ていません。その背景には、ビジネスに直結するデータの蓄積不足という大きな問題があります。このため、データ分析へのアプローチが断片的になり、ビジネスに直結する結論を導き出したり、ビジネス分析の経験を積むことができていないのです。

データ分析の専門家はタグの蓄積を非常に重視しています。今日は例を使ってその違いを説明しましょう。さあ、シートベルトを締めて、さあ始めましょう！

I. 問題のシナリオ

ある学生が店舗分析レポートを提出し、A店舗の業績ランキングが他店舗よりも低く、改善が必要だと指摘しました。しかし、一見無害に見えるこの発言は、たちまち大騒ぎに発展しました。経営学部の同僚たちは、激しい議論を巻き起こしました。

同僚A：A店は新しくオープンしたばかりなので、他の店と比べるべきではありません。実際、A店はとても良いですよ。

同僚B：Aは新しくオープンした店舗ではありますが、標準的な店舗なので、ミニストアとは比べものになりません。実際、Aはあまり良くありません。

同僚C：Aは標準的な店舗ですが、格安店なので、普通の標準的な店舗とは比べ物になりません。実際、Aはとても良いです。

同僚ディン：A は格安店ですが、マーケティング努力は普通の店に劣らず、A はまだ良くありません。

同僚 E: A のマーケティング努力は大きいですが、マーケティング投資は多額ではありません。A は依然として非常に優れています。

...

皆が口論を始めました。

結論：「データ分析は深みがなく、解釈のない数字だけが提示されていました。ビジネスニーズに照らし合わせた詳細な分析を行う必要があります。」この結果、データチームのメンバーは困惑しました。

「みんな何話してるの？？？」

「その方法をさらに深く理解するにはどうすればいいでしょうか？」

では、これをどのように詳細に分析すればよいのでしょうか?

II. 型破りの鍵：タグのビジネス的意味

ここで最大の問題は、ビジネス上の議論の様々な詳細をデータ指標として直接表現できないため、分析どころか定量分析すら不可能であるということです。ビジネスを定量化する鍵はラベル付けにあります。注意！多くの人は「ラベル」と聞くと、直感的に「性別、年齢、パッケージサイズ、パッケージカラー」といったデータベースから基本情報を直接インポートしたタグを思い浮かべます。しかし、これらの基本タグは多くの場合、直接的なビジネス上の意味を欠き、ビジネス解釈能力も低く、実際に使えるようにするには更なる加工が必要です。

ビジネスへの影響を持つタグは、ビジネス上の懸念事項に直接対処し、関連する指標を区別し、ビジネスアクションの指針を提供します。例えば、「この店長は無能だ」はビジネスへの影響を持つタグです。無能であることが確認された場合、次のステップは店長の交代または研修の実施であり、ビジネスアクションへの明確な指針となります。このようなタグは複雑な変換プロセスとデータ検証を必要とし、一夜にして実現できるものではありません。

では、どうやって戦えばいいのでしょうか？一歩ずつ進んでいきましょう。

III. ビジネスの前提を整理することから始める

ビジネスタグを付与するにあたり、まずは「ビジネス指標に影響を与える前提」を整理する必要があります。こうすることで、タグがビジネス上の課題に直接的に言及するようになります。例えば、最初の質問に関して言えば、各事業部門から出された様々な意見に基づいて、以下のような項目を挙げることができます。

1. 記述するビジネスオブジェクト

2. ビジネスパートナーの質を測る指標

3. 指標に影響を与える前提条件

4. 仮説の影響の方向

これにより、開発するタグの明確なリストが得られます (下の画像を参照)。

次のステップは、それらを1つずつ開発することです。

IV. まず、簡単なラベルを作成します。

開発においては、まず基本タグと既存のデータメトリクスを用いて直接計算できるタグを作成します。これらのタグはルールタグとも呼ばれます。つまり、ビジネス側が計算ルールを提供すれば、基本タグと既存のメトリクスに基づいてタグを直接計算できるということです。これらのタグは迅速に取得でき、検証も容易です。

例えば、新規オープンの店舗でしょうか？理論的には、開店日に基づいて単純に分類できます。例えば、開店から6ヶ月以内の店舗を新規オープン、7ヶ月以上経った店舗を既存店、そして開店から6ヶ月以内の店舗を新店と分類します。

ここで重要な疑問が生じます。この「6か月」という基準はどのように決定すべきでしょうか？ 2つのアプローチがあります。

最初のアプローチは、ビジネス部門内で合意が得られている場合、ビジネス標準を直接適用することです。例えば、全員が6か月と同意している場合は、6か月とします。

2 番目のタイプは、企業内で具体的な数値的な合意はないものの、次のような一般的な概念がある状況です。

1. 開店当初は、店舗が閉店する可能性が非常に高くなります。

2. 開店当初は、店舗の売上/注文量は増加傾向にあります。

現時点では明確な基準は存在しませんが、ビジネスモデルは基準を見つけるための方法を提供しています。全店舗のライフサイクルデータを分析することで、閉店確率、売上高、受注量の変曲点を把握し、基準を明確にすることができます（下図参照）。

原則として、ビジネスチームが最初の基準を口頭で提示したとしても、2つ目の基準を策定するよう指導することをお勧めします。これは、2つ目の基準には明確なビジネスロジックがあるためです。異なるビジネス部門間で意見の相違が生じた場合や、ビジネスユニット内でリーダーシップが交代し、最初の基準が受け入れられなくなった場合でも、2つ目の基準が調整の指針となります。

同様に、店舗エリアラベルも同様に適用できます。まず、ビジネス上の前提条件を列挙してみましょう。

1. 店舗面積が広くなるとコストが高くなります。

2. 事業エリアが広ければ収益も高くなります。

次に、既存のストアのサイズを一覧表示し、パラメータの範囲を確認し、ラベルを作成します (下の画像を参照)。

ここで注意点があります。多くの人は、企業とコミュニケーションを取らず、自分の感覚やデータの流れに頼ってタグを作成しています。例えば、新しい店舗をどのように差別化すればいいのでしょうか？3ヶ月もかけて写真を独りで撮る…このような閉鎖的なアプローチは、企業から批判されやすく、ビジネスシナリオに統合できず、最終的にはタグ付け作業が自己満足に陥ってしまいます。

シンプルなタグを基盤として、複雑なタグのケースに取り組むことができます。

V. 一般的な複合タグ

よくある複雑なシナリオ1：ビジネス上の問題を複数のタグで記述する必要がある場合。例えば、「プロモーション」というタグでは、プロモーションの形式と強度についてそれぞれ個別に記述する必要があるかもしれません。例えば：

1. プロモーションの範囲: プロモーションに参加する SKU の数。

2. プロモーション力: 元の価格に基づいて、ユーザーは割引率を受け取ります。

3. プロモーション方法: 1 つ買うと 1 つ無料、一定額以上の購入で割引、無料ギフト、カートにアイテムを 1 つ追加...

（下の画像を参照）

1 つのビジネス シナリオを明確に説明するには、複数のタグを組み合わせる必要がある場合があります。

よくある複雑なシナリオ2：2つ以上の基本タグを結合して形成されたタグ（総合計算タグとも呼ばれます）。例えば、「Bargain Shop（バーゲンショップ）」は、この店舗は面積が広いものの、家賃は通常より低く、客足も通常とそれほど変わらないため、なんとか獲得できたことを意味します。この場合、「Bargain Shop（バーゲンショップ）」は3つの基本タグを組み合わせて形成されます（下図参照）。

同様に、「この店長は無能だ」と誰かが言った場合、その無能さをどうやって証明するのでしょうか？パフォーマンス、作業負荷、個人的な経験など、複数の側面を検討する必要があるかもしれません。考慮すべき側面がこれほど多いと、どのように重み付けするかという問題が生じます。重み付けには方法論があり、ご興味があれば後ほど別途ご紹介します。

よくある複雑なシナリオ3：ラベルは過去の状況ではなく、未来の予測です。例えば、この店舗は「潜在能力の高い店舗」だと予測しているので、平均以上のパフォーマンスが求められます。注意！予測自体は複雑なタスクです。ルールやモデリングに基づいて行う場合があり、モデリングの手法も複数あるため、扱いがやや複雑です。ご興味があれば、後ほど別途解説します。

つまり、これらの複雑な計算をすべて終えると、ラベルが配置され、分析の準備が整います。

VI. ラベルの総合的な活用

タグの直接的な応用は、複雑なビジネス上の課題を定量化し、分析・検証することです。例えば、記事の冒頭で述べた複雑なビジネス上の理由は、タグを用いて直接比較することで、単一の次元から主張を検証することができます。

複数のラベルを重ね合わせることで、複雑な分析ロジックを構築し、階層的に推論を行うことができます。この複雑な分析ロジックは、私たちがよく「深層分析」と呼ぶものです。一般的に、多くの状況を考慮することを「網羅的分析」と呼び、推論の階層数を「深層分析」と呼びます（下図参照）。

もちろん、ラベルの用途はこれだけではありません。例えば、ラベルは更なるモデリングのための特徴量として利用でき、モデルに入力することで包括的な評価・予測を行うことができます。多くの学生が作成する評価・予測モデルは、ラベルの蓄積が不足しており、単純な生データポイントをモデルに直接入力しているため、不正確です。

例えば、タグはビジネスアクションを推論するためにも使用できます。例えば、「店長は無能だ」や「マーケティングの取り組みが不十分だ」といった情報は、「店長を教育する必要がある」や「マーケティング投資を増やす必要がある」といった結論に直接つながります。

まとめると、タグ付けは詳細な分析、モデリング、そしてビジネス提案の提供において重要な要素です。学生は、ビジネスに関係するタグをさらに作成してみることをお勧めします。特に、オンライン広告、オフラインでの営業フォローアップ、商品選定といった「ブラインドボックス」シナリオを含むビジネスでは、タグがさらに効果的です。