たらめくマーケティング

人生がスロースタートな駆け出しマーケターの雑記。Webデザイン、運用型広告、マーケティングリサーチとか。

【データ分析が苦手な方向け】超基礎的な3つの指針 - マーケターがデータの海で溺死しないために

こんにちは。

 

Webマーケティングにおいてデータ分析は、言うまでもなく非常に重要です。

たとえ専門的なデータサイエンティストでなくとも、日々の運用においてデータを分析する機会は多いのではないでしょうか?

 

ただデータ分析自体に慣れていないと、「どのデータから手をつけるべきか分からない」「集計しているうちに何がしたいのか分からなくなってしまった」…といった事態に陥ってしまうこともあると思います。

 

そこで今回は、データ分析が苦手な方向けに、データ分析の基礎的な指針を3つにまとめました。

(データ分析に慣れている方には特に必要のない内容です。)

 

 

データ分析の指針①:大きなものから小さなものへ。

「森から木へ」という表現をされる場合もあります。

例えばリスティング広告の効果が前日より悪くなっており、その要因を分析したい場合、「アカウント➡︎キャンペーン➡︎広告グループ➡︎広告・キーワード・検索クエリ」とアカウント構成の「粒度」の順に前日と変化している部分を洗い出していきます。

 

具体的には、アカウント単位で見たときにインプレッションが大きく下がっていたことが分かった場合、次にインプレッションが大きく下がっているキャンペーンを探し、要因となっているキャンペーンを特定します。

さらに広告グループ単位、広告、キーワード、検索クエリ…と粒度を小さくしていき、問題の特定を図ります。

 

大きな粒度から小さな粒度へ

大きな粒度から小さな粒度へ

 

このように大きな粒度から分析していくことで、発生している事象と関係が薄い箇所に時間を割くことなく、要因を分析することができます。
 

 

データ分析の指針②:「大きさの程度」を念頭におく。

大きな粒度から小さな粒度へ分析を進める中で、複数の要因が絡み合って効果を悪化させているケースが往往にしてよくあります。 

その場合、要因ごとに影響の大きさの程度(オーダーオブマグニチュード)を念頭において整理すべきです。

例えば、通常どおりであれば全CVの80%を獲得している広告グループの実績に異常があり、40%しか獲得できていなければ、この広告グループの改善に最も注力すべきです。

上記は大げさなシチュエーションですが、日々忙しく時間に追われる中で、何が一番の要因なのかを見極め、取捨選択し優先順位をつけて施策を実施していくためには重要なことです。

 

 

データ分析の指針③:ファジーな(曖昧な)状況を受け入れる。

現実的には、取得できるデータや分析に割ける時間にどうしても制約があるため、「数値で(定量的に)判断しきれない」ことがよくあります。

その場合は「曖昧さ」を受け入れて、経験則や推測に頼ることも重要です。

 

あの手この手でいくら分析しても、分からない時は分からない。

 

定量的で精緻な結果が求められる科学分野の研究とは違い、Webマーケティングでは曖昧な結果を受け入れ「行動する」ことが重要です。

 

まずはやってみて、PDCAを回していく

まずはやってみて、PDCAを回していく

 

時には、定量的ではない経験則や推測を基に、まずは施策を実施してみることを考えてみてください。

(もちろんオーダーオブマグニチュードの観点から精緻な分析が重要な場合はその限りではないです。)

 

 

データ分析の指針:まとめ

データ分析が苦手な方は下記3つを指針としてみてください。

  • 大きなものから小さなものへ。
  • 「大きさの程度」を念頭におく 。
  • ファジーな(曖昧な)状況を受け入れる。

 

これ以外にも重要なことは多くありますし、様々なまとめ方があると思います(本記事はあくまで苦手な方向けにまとめてます)。

データ分析は参考図書もたくさんあるので、興味のある方は探してみてください。

またデータ分析は技術として身につくものですので、楽しんで頑張ってみてください。

 

以上です。