データ分析レポートの重要な要素であるユーザーペルソナは、その価値と実用性についてしばしば疑問視されています。多くのデータアナリストは、ユーザーペルソナレポートを作成する際に、レポートの内容があまりにも基本的であったり、深みが欠けていたりして、ビジネス関係者から「役に立たない」と認識されてしまうという問題に直面することがあります。この記事では、よくある落とし穴を回避し、効果的な判断基準を確立し、実用的なビジネス提言を提案するなど、ユーザーペルソナレポートの実用性と価値を高める方法について詳しく説明します。

本日も引き続き、データ分析レポートの書き方についてご紹介します。多くの学生から「静的データを使ったレポートの書き方はどうしたらいいですか？」という質問を受けます。特にユーザープロファイリングレポートでは、特にその傾向が顕著です。企業側から「ユーザープロファイルを確認しましょう」といった要求を受けることも少なくありません。その結果、「もう分かっているのに、わざわざ書く意味があるのか​​？」と批判されるレポートができあがります。では、どうすれば良いのでしょうか？本日は、体系的なアプローチをご紹介します。

1. 役に立たないレポートは次のようになります。

ユーザー ペルソナに関しては、多くの学生のレポートは次のようになります。

● 男女比 4:6

● 40%は30歳以上です。

● 年間平均消費量500元

● 55%のユーザーが1か月以上アクティブです

●……

こうしたレポートは、多くのデータ分析を伴い、非常に丹念に作成されることが多いです。その結果は、「そんなことはもう分かっていた。もっと意味のあることを言えないのか？」という結果に終わることが多いのです。

そのため、記述データだけでは不十分で、モデルが必要だと考える人もいます。最も直接的なアプローチはRFM（Research-Based Function Analysis：研究に基づく機能分析）です。彼らはR、F、Mの3つの次元からデータを抽出し、それぞれを5つの部分に分割して125のカテゴリ（5x5x5）を作成しました。次に、クラスタリングを用いて5つの大カテゴリと125の小カテゴリを作成し、各カテゴリに「このユーザーは500元分のデータを一度購入しましたが、5日間売上がないため、さらに購入を促す必要があります！」という丁寧なラベルを付けました。

最後に、私は次々と続く質問の集中砲火を浴びせられました。

● 買うと言ったら、彼は買います！

● 何を買うべきか！どこで買うべきか！

● 彼に買ってもらう方法

● 彼に購入を通知するにはどうすればいいですか?

● 買わなくても何が悪い！

買ったってどうするの！

● 彼はいずれにせよそれを買っていたでしょう！

...砲撃で完全に方向感覚を失って...

問題は正確にはどこにあるのでしょうか?

2. この報告書が役に立たない根本的な理由

根本的な理由は、判断基準がないことです。

男女比は重要な問題ですか？

● 男女比が4:6というのは問題でしょうか？

では、男女比が 3:7 だとしてもどうなるでしょうか?

● 判断基準が全くない

それは無意味であると人々に感じさせます。

興味深いことに、モニタリングデータには独自の基準が存在します。曲線を見る場合、「目標値」を定義しなくても、曲線の変化自体が判断基準となることがあります。

売上、利益、ユーザー数（多いほど良い）などの肯定的な指標については、成長自体は良いことであり、成長が速いほど良く、絶対数が大きいほど良いです。

コスト、リスク損失、苦情などのマイナス指標については、減少すること自体は良いことであり、減少が速いほど良く、絶対数が少ないほど良いです。

もちろん、このような判断は性急であり、大きく変動する可能性がありますが、大まかな意味では問題ありません。

しかし、静的なデータの多くは標準化された基準を欠いています。例えば、男女比が4:6であることは必ずしも良いことなのか悪いことなのか？必ずしもそうではありません。したがって、そのようなデータに基づいて判断を下すことができなければ、価値を生み出すことは困難です。

また、事業部門自身もユーザーの状況についてある程度の認識を持っています。例えば、「うちのユーザーは主に女性です」と言えば、4対6の比率を見なくても、女性が多いことは分かります。6対6の比率を見れば、同じような感覚が生まれるので、「そうか、そうか」と自然と口にできるのです。

「一度500円使ったから、600円使わせるべきだ」という判断は、数字に固執しているだけで、全く常識を欠いています。数字はあくまで記録であり、その裏には現実の出来事が隠されています。ビジネスの文脈を抜きにして数字を語るのは無意味です。

まるでラーメン屋に行って「店長、牛肉麺を1杯ください！」と叫ぶようなものです。すると店長は「だめだ！1杯じゃだめだ！うちのシニアAIビッグデータアナリストが2杯必要だって言ってるんだ！私にください！」と怒鳴り返します。

今の気分はどうですか…？

したがって、この行き詰まりを打破する鍵はただ一つ、基準を見つけることです。データが単なる数字の羅列ではなく、意味を表すようにすることです。

3. レポートの有用性を向上させる方法

まず、状況を区別することが重要です。初めてのプレゼンテーションであれば、当初厳しい批判を受けたかもしれないアプローチを採用できます。これは、新しいリーダーの就任やCRMシステムの導入が遅れていることなどが原因である可能性があります。つまり、ビジネスチームがユーザーについて事前に十分な理解を持っていないということです。このような場合、詳細なデータを豊富に列挙することは非常に効果的です。これにより、全員が状況を徹底的に理解し、認識を高めることができます。

しかし、2回目の報告書以降は、事実をそのまま述べるだけでは不十分です。また、既に状況を把握しているビジネスパートナーに対して、安易な情報提供もできません。判断基準を見つける必要があります。判断基準を見つけるための一般的な方法は3つあります。

1. 問題から基準を見つけます。（下の図を参照してください。）

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2. 目標から基準を見つけます。（下の図を参照）

3. 業務運営から基準を見つけます。（下の図を参照）

もちろん、3 つの方法すべてにおいて、次の 3 つのポイントを達成する必要があります。

●データとビジネス間のコミュニケーションが徹底されています。

● 事業背景（業務目標、設計コンセプト、実行計画）を理解する

● ビジネスオペレーションの基本ロジックとそれに対応するデータテーブルを理解する

しかし、多くの企業はこれら3つの条件を満たしていません。

ビジネス部門が自らを全知全能の神だと思い込み、データを処理する人材さえいればよいと考えているため、データアナリストではなく SQL ライターを雇った可能性があります。

企業がデータアナリストを神のように扱い、データ分析業務に携わる限り全知全能だと信じている可能性もある。社内の他の社員は何も言わないが、データアナリストは金色の閃光のようにすべてを理解している…

つまり、役に立たないデータレポートや、データと業務運営の乖離は、企業の不十分さを示すに過ぎません。責任は業務とデータの両方にあります。責任転嫁ではなく、効果的なコミュニケーションを行い、より良い結果を達成することが大切です。

しかし、学生の中にはこう言う人もいました。「先生、明らかに同じレポートなのに、なぜ素晴らしいと言う人がいる一方で、低レベルだと批判する人もいるのでしょうか？とても難しく感じます！」。それは、話し手は何も意図していないかもしれないが、聞き手はそれを真に受けてしまうからです。国中を幸せにできるのは趙本山だけです。たとえ彼を郭徳剛に置き換えたとしても、やはり下品だと思う人もいるでしょう。ですから、文脈を考慮することが重要です。