データ分析に関わる業務について
タイトルに惹かれて読んだnote。
今あるデータで課題発見、問題解決をはかるのではなく、本当のゴール・目的を元に
必要な分析とデータ収集を行う必要がある。
大前提：手元にあるデータが全て…ではない
計測できる範囲を、計測できる指標のみ、数字で表現できるに過ぎません。
例えば直帰率が分かっても、なぜ直帰したのかまで分かりません。
想定と違ったのか、誤ってクリックしたのか、それ以外か。想像する他ありません。
データ分析をするにあたって、僕は、
①今、手元に"無い"データは何があるのか？
②本当は計測したかったけど、計測できなかったデータは何があるのか？
この２点を考えるようにしています。なぜなら自社のマーケティング施策だけで、
消費者が商品を購入したとまで言い切れないからです。
私たちはどんな問題を解くのか？考える癖を付ける
このように考える癖が付いたのは、データサイエンスの作業プロセスにおいて、
分析の目的に沿ったデータの収集、収集したデータの集計、集計したデータで分析、
この一連のフローが身に沁みているからです。
まず「私たちはどんな問題を解くのか？」を確認した上で、どんなデータが揃って
いるかを確認し、そのデータで問題が解けそうになければ、新たなデータの計測から
始めるはずです。
加えて、収集したデータが本当に正しいのかも確認するべきです。
「因果関係のある指標を元にマーケティング施策の結果を確認する作業」
「次の戦に備えて実弾（因果推論にて実証された再現性のあるマーケティング）をこしらえる」ことこそ、（デジタル）マーケティングの効果測定結果の分析の醍醐味
データ分析を通した改善では、下記の書籍も参考になる。
データ分析を守りではなく攻めでどう使うか、そのときの組織はどうあるべきかなど、参考になることが多い。非常にいい本であったので、ぜひ読んでいただければと思う。
