多くの学生は、単なる道具のように扱われることを嫌がりますが、いざ提案しようとすると尻込みしてしまい、「目標が下がったので、上げてください」としか言えず、他に何を言えばいいのか分からなくなってしまいます。今日は具体的な例を挙げ、データから実現可能な提案を導き出す方法を詳しく説明します。 問題シナリオ：ある垂直型eコマース企業のオペレーションマネージャーが、「商品Aの売れ行きが最近非常に好調なので、この商品カテゴリー全体の利益率を向上させるために価格を引き上げたいと考えています」と述べています。さて、データアナリストであるあなたは、この依頼を受けました。質問：どのように対応すべきでしょうか？ 00 問題分析まず、学生の皆さん、よく聞いてください。ここにいくつか質問があります。 少し時間を取って考えてみましょう。 業務部門のメンバーがこのような指示を聞いた場合、本能的に「これは問題だ。上司は値上げを考えている。どうすればいいんだ？」と考えるでしょう。しかし、データアナリストはそうは考えません。なぜなら、データアナリストの第一の責任は、経営陣の意思決定が正確な事実に基づいていることを確認することであり、推奨事項の実現可能性を保証するのは副次的な役割に過ぎないからです。 データ アナリストにとって、次の 2 つの質問があります。 質問1：上司が「最近は売上がかなりいいですよ」と言ったのは本当ですか？ 質問 2: 質問 1 が正しいと仮定して、それをどのように実装するかを検討してください。 01 問題解決の第一歩：事実を確認する現実には、多くのビジネス上の直感は事実に基づいていません。現時点で売上が本当に好調であるかどうかは、更なる検証が必要です。 さらに、このタスクはデータ分析に最適です。事業部門はビジネスチャンスを捉えるために、自らの経験、判断、直感に頼ることが多いですが、データ分析ではビジネスチャンスを捉えるためにデータに頼る必要があります。 質問 1 を確認するために、排除する必要がある仮定は次のとおりです。
全体のロジックは、次の図に示すように MECE メソッドを使用して要約できます。 多くの初心者データアナリストはこのステップを見落としています。実際には、このステップこそがデータアナリストの真価を示すものです。上司が何気なく何かを口にしただけで、データアナリストは既にあらゆる可能性を排除しているため、上司にとって非常にポジティブな経験となります。まるでデータ分析作業が徹底的に行われたかのように見えるからです。 実際、価格が引き上げられるタイミングには決まったパターンがあり、通常は製品のライフサイクルを参照します (下の図を参照)。
逆に、製品Aがライフサイクルの後期段階にあり、依然として余剰在庫を抱え、業績も低迷している場合は、値上げは検討すべきではありません。代わりに、セット販売や購入金額に応じた割引を検討すべきです。 02 問題解決の第二段階：経験とテストを区別する最初のステップが確認されると、分析の方向を決定するという 2 番目のステップを実行できます。 2 番目のステップでは、1 つの点を確認します。過去に同様の価格調整が行われたことがあるかどうかです。 もしそうなら、過去の同様の価格調整シナリオに基づいて、今回の価格調整の予想される影響と実現可能性を分析します。 そうでない場合は、参照できる履歴データがないため、ソリューションの実現可能性を確認するためのデータ実験を設計する必要があります。 これは、データ分析とビジネス思考の違いを明確に示しています。異なるビジネスコンテキストでは、顧客とのコミュニケーション、ユーザーへのインサイト、製品への理解を通して直接的な判断を下せるかもしれません。しかし、データ分析は常にデータから始まります。過去のデータが利用可能な場合は、そのデータに基づいて分析を行います。そうでない場合は、分析の前にまずテストを実施し、データを収集します。 もちろん、実際にはこの2つを組み合わせることも可能です。例えば、企業はまず値上げ案を提案し、その妥当性を証明するために2段階のデータ分析を実施することができます。 1. 予備分析: この計画には致命的な欠陥はありません。 2. 実験後の検証：この計画はXX実験を通じて検証することができます。 これにより、計画を実行することができます。 03 問題解決の第3ステップ：予備的な議論事前の議論には 2 つの種類があります。 1. 過去に価格調整が行われたことがある場合は、過去の経験を要約し、推奨事項を示します。 2. 価格調整が行われていない場合は、潜在的な落とし穴を回避するために、価格調整が許容される範囲を示します。 計画を実行するには、時間、場所、人、原因、プロセス、結果という6つの要素がすべて揃っている必要があります。したがって、過去の経験を振り返る際には、前回の価格調整における6つの要素すべてを徹底的に分析することが重要です（下の図を参照）。 存在する 落とし穴を避けるには、データを用いて明らかに不合理な仮定を排除することが重要です。理論的には、消費者は愚かではありません。価格調整は売上の減少につながり、売上の減少は在庫の増加と回転期間の延長につながり、回転期間の延長は製品の陳腐化リスクを高め、売上へのさらなる影響につながる可能性があります。これを証明するデータはありませんが、ビジネスチームはソリューションを開発する際にこれらの点を考慮する必要があります。 典型的な不合理な仮定は次のようなものです: 1. 価格上昇が高すぎて、高級製品の価格レベルに達しています。 2. 売上高は調整されていないため、値上げによる売上高への影響はないものと想定されます。 3. 売上減少による在庫増加の可能性を考慮せず、売上予測が高すぎました。 これらの明らかなバグのほとんどは、過度に楽観的な個人が経験不足のビジネス上の意思決定を下したことに起因しています。データアナリストとして、私はそのような過度に楽観的な仮定に対して警告し、少なくとも問題点を認識させるべきでした。 04 問題解決の第4ステップ：事後的な議論過去のデータが利用できない場合は、効果を検証するためのデータ実験を設計する必要があります。注：データ実験の設計には、ビジネスチームの協力が必要です。これは、価格引き上げはビジネスアクションであり、明示的な値上げと隠れた値上げという2つの基本的な方法があるためです。 直接的な価格上昇：価格調整 隠れた価格上昇: 製品のアップグレード版やプラス版をリリースしたり、クーポンの利用可能性を減らしたりすることで、価格調整が慎重に行われます。 これらの方法はそれぞれ異なる効果をもたらす可能性があります。明示的な価格引き上げは、すべてのユーザーの価格感度を直接テストできます。一方、暗黙的な価格引き上げは、一部のユーザーのみが反応するため、ユーザーをセグメント化し、特定のグループの反応を観察する必要があります（下の図を参照）。 理論上は、明示的な値上げは搾取であり、買い占めや投機につながるため、隠れた値上げはユーザーの感情的な受容度が高いと考えられます。しかし、実際には、隠れた値上げには新たなマーケティングプランが必要となり、そのプランが失敗に終わり、値上げ戦略が失敗に終わり、ビジネスチームがその責任を負う可能性が高くなります。 したがって、ビジネス関係者は明確な価格上昇を予想する傾向があり、ROI を最大化するために価格がどの程度上昇するかという予測をデータ アナリストに要求します。 ビジネスチームに明確に説明することが重要です。過去のデータがなければ分析は不可能であり、テストが不可欠です。推測やその他の回りくどい方法でこれを回避しようとしないでください。価格弾力性はテストを通じて決定する必要があります。テストなしに結論を導き出すと、戦略の失敗の責任をデータアナリストが負うことになります。 05 要約結論として、単純な値上げには、様々な具体的なシナリオを考慮した、広範かつ詳細な分析が必要です。多くの初心者はこうしたシナリオを考慮せず、単に1週間または1ヶ月の売上数値を見て、「値上げをすると売上が減少するかもしれない…」と推測し始めます。 このようなずさんな仕事は、上司から次のような批判を受けやすくなります。 「他の製品カテゴリーとの違いは考慮しましたか？」 「それは単なる短期的な影響なのでしょうか？」 価格が実際に上昇することを証明する証拠はありますか? データアナリストは不当な扱いを受けたと感じて、「でも、あなたはそのことには触れませんでした」と言うでしょう。 この瞬間、リーダーは「もっと考えろよ！」と言い返した。 このやり取りの後、信頼は完全に破壊されます。 データアナリストは企業の戦略家だとよく言われます。小説の中で、ある領主が戦略家に助言を求めると、戦略家は「上策」「中策」「下策」の3つの戦略を提示します。「上策」はさらに「最善策」「中策」「最悪策」に分けられます。優秀な戦略家は、細心の注意を払って業務を遂行し、あらゆるシナリオを包括的に検討します。これが優秀な戦略家が満たすべき基準です。皆さんにもお伝えしたいと思います。 |
