データ分析の分野では、得られた洞察を実行可能な運用戦略に落とし込むことが課題となっています。この記事では、シンプルな例を用いて、データアナリストが運用上の意思決定を効果的に「導く」方法を説明します。

「データ分析は業務上の意思決定を導き、実用的な推奨事項を提供するべきである」というのは、多くの企業がデータアナリストに求める一般的な要件です。しかし、実際には多くの不満が寄せられています。「運用チームは私の提案に耳を傾けてくれない！指示に従わない！どうすれば実行できるのか？」

このフラストレーションの本当の原因は、「ガイダンス」の意味の誤解です。「ガイダンス」とは「私が指示すれば、オペレーション部門が実行する」という意味だと誤解している人がいます。しかし、これはガイダンスではなく、彼らに代わって意思決定を行い、彼らの上司のように振る舞うことです。オペレーション部門にはディレクター、VP、そしてCEOまでがいます。データアナリストが意思決定を行うべきではありません。このような干渉は絶対にうまくいきません。

それで私たちは何をすべきでしょうか?

01 指導方法を理解するための簡単な例

『三国志演義』に登場する軍師たちが、どのように主君の意思決定を導いたかを見てみましょう。「主君が私の言うことを聞かなければ、大敗を喫するぞ！」と叫んだ軍師は、引きずり出され、処刑されました。その時、主君の心の中では「私が主君なのか、それともあなたが主君なのか！」と呟かれていました。しかし、主君から真に信頼された軍師たちは、以下の4つの言葉で語っていました。

方法1：Q&A

領主は尋ねました: 敵はどのような陣形をとっているのか?

軍師は答えた：敵は八門金鎖陣を敷いており、それは…

この時、領主はこの状況を知らなかったので、軍師は領主に事情を説明し、この件は決定を「支持」することだと明らかにした。

方法2: 推奨

領主は尋ねました。「戦略家よ、敵を撃退するための最善の戦略は何ですか？」

軍師は答えた。「最善の戦略は、敵の長旅、疲労、そして物資の枯渇につけ込み、焦土作戦を実行することだ。中間の戦略は…最悪の戦略は…」

ここには多くの詳細があります:

1. 戦略家のアドバイスは分析と結論を組み合わせたもので、理由と実行可能な提案の両方を提供します。
2. 戦略家がアドバイスを提供するときは、単一​​の提案を提供することはめったにありません。その代わりに、最良、平均、最悪のシナリオを十分に考慮します。
3. 軍師は助言はするが、それだけであり、領主に代わって最終決定を下すわけではない。

興味深いことに、領主が最善の戦略を選ぶことは滅多になく、むしろ中間、あるいは最悪の戦略を選ぶことが多かったことに気づきました。これが冒頭のシーンにつながります。「領主が私の言うことを聞かなければ大敗する」と頑なに主張した戦略家たちは皆処刑され、賢明な戦略家たちは沈黙を守り、さらに賢明な戦略家たちは敗北後の領主の脱出計画を既に準備し始めていました。はは。

方法3：リマインダー

曹操は華容路で関羽に追い詰められ、瀕死の状態になった。その時、曹操の軍師が駆け寄って言った。「我が主君、関羽は義に厚い人物であり、目上の者を誇り、目下の者を辱めず、強者を虐げ、弱者を虐げません。さあ、慈悲を乞いに行きましょうか。」これはまさに、まさに戒めの言葉だった。

注意！注意を促すタイミングは非常に重要です。普段「殿、お気をつけください」と言っても、殿はただ笑って「殿、心配しすぎだ」と言うだけです。肝心な時にのみ、あなたの注意は聞き入れられるでしょう。

方法4: 要約

戦いの後、次のような総括が述べられることがある。「この戦役で、我らが主君は10勝を挙げ、敵は10敗を喫した…」しかし、この時点では、もし戦いに勝利すれば、誰もが自分の功績を主張したがり、そのような宣言に耳を傾ける者はほとんどいないだろう。もし戦いに敗北すれば、誰もがスケープゴートを探し、軽率な発言は「処刑の口実に利用される」結果を招くかもしれない。

02 データを活用して業務を導く正しい方法

話は終わったので、本題に入りましょう。

データドリブンな業務への正しいアプローチは、自分の考えを他者に押し付けるのではなく、回答、提案、リマインダー、要約を提供することです。さらに、これら4種類の作業の重要性と頻度はそれぞれ異なります（下の図を参照）。

データ分析の真の価値は、疑問に答えることにあります。運用チームがデータを優先し、ワークフローのあらゆる段階でデータを確認することを忘れなければ、データアナリストの仕事は尽きることはありません。これらのタスクで蓄積されたデータは、将来の詳細な分析の手がかりとなるため、頻繁に実行することが重要です。理想的には、ワークフロー全体に統合していくことが重要です（下図参照）。

リマインダーは、本当に問題がある場合にのみ効果を発揮します。「前年比3%減、前月比2%減」といった繰り返しの繰り返しは無駄です。誰も耳を傾けず、たとえ耳を傾けたとしても、フィードバックはほとんどありません。例えば、以下のような重大な問題が特定された場合にのみ効果を発揮します。

1. トラフィック データが異常であり、不正なトラフィックの存在を示している可能性があります。
2. アクティビティへの参加が異常であり、「クーポンハンティング」（プロモーションの悪用）が行われる場合があります。
3. 進行が遅すぎるため、タスクが完了しない可能性があります。

この時点で誰かにリマインダーを送ると、リマインダーの認知度が効果的に高まり、潜在的な危機を解決することができます。

要約レポートは数多くありますが、最も意味が薄いです。オペレーション部門は往々にして自らの利益を優先し、自らの業務の有効性を証明することに固執します。例えば、自然成長率をマイナスに修正したり、衰退する競合他社のデータを用いて「市場が下落している」と証明したりするのは、常套手段です。この時点で「市場のせいではなく、あなたのせいだ」と主張するのは、対立を生むだけです。データを提示し、上司がそれを信じるかどうか判断する方が賢明です。

最も一般的なアドバイスは、「データ分析は効果的な提案を提供してくれる」というものです。実際には、運用チームはすでに独自の判断を持っていることが多く、提案を受け入れないこともよくあるため、強制する必要はありません。しかし、この時点で、「もし私の提案を受け入れてくれないのなら、どうやってその価値を示せばいいのだろう？」と疑問に思う人もいるかもしれません。

もちろん、価値を証明するだけでなく、データに対する運用上の信頼性を高める方法もあります。

03 データの専門性を示す方法

前の例と同様に、提案をする際は1つではなく3つ提案しましょう。提案が妥当であることを証明するだけでは不十分です。運用チームが提案を採用しなかった場合、何が起こるかを示してください。提案を出力するロジックは、下の図に示されています。

例えば、運用チームがクーポンを発行していて、データからクーポンの発行数が増えるほどキャンペーンの効果が低下することが示されたとします。これは、多くの長期ユーザーがクーポンに慣れてしまっているためです。彼らはいずれにしても購入するので、クーポンを追加するたびに割引率がわずかに高くなります。こうした自然発生的な購入者を避けるために、クーポン発行ルールの変更を提案するとよいでしょう。このような状況では、「ルールの変更」を直接提案するのではなく、考えられるシナリオを3つ挙げてください。

理想的には、オペレーションチームがあなたのアドバイスを受け入れ、アプローチを変えてくれるでしょう。たとえ彼らがそうせず、従来の方法を続けようとも、あなたは未来を予測したことになります。もしあなたの予測が正確で、レイオフと事後分析がまさにあなたの予測通りの結果になれば、あなたは非常に感銘を受けるでしょう。まさに神の洞察力と言えるでしょう！たとえ口に出さなくても、「あの予測は素晴らしかった！」と皆が思うでしょう。そして、あなたの判断とアドバイスへの信頼はさらに深まるでしょう。

この提案を複数回行うと、相手があなたのアプローチを 100% 受け入れないとしても、少なくともそのたびにあなたの意見を求めるようになるため、信頼度が直接的に高まります。

オペレーション部門が私たちのアドバイスに耳を傾けず、ビジネストレンドを正確に予測できなかった場合、それは私たちの分析能力を向上させる必要があることを意味します。正確なデータ分析には、問題を特定する方法を理解し、それを無視した場合の影響を正確に評価することが含まれます。それでもトレンドを正確に予測できない場合は、能力を継続的に向上させる必要があります。

結論として、データアナリストは、データを活用して業務上の意思決定を効果的に導くために、データ抽出能力だけでなく、優れたコミュニケーション能力とビジネスに基づいた正確な判断力も必要とします。これらが揃って初めて、データ分析の真の価値が実現されるのです。