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データを活用するときには、データを取得した背景を考慮しよう。

2018.03.01

ちょっとしたクイズから入りますので、少し想像してください。

あなたは第二次世界大戦中の戦闘機の整備士です。

あなたは整備士として、日々、戦闘から無事に帰還した戦闘機を整備しています。

 

そんなある時、あなたはあることに気づきます。

たまたまなのか、撃ちやすいからなのか、理由はともかくとして無事に帰還した戦闘機の多くが、特定の同じ箇所を撃たれていることに気づきます。(以下イメージの赤い矢印部)

整備士として、よく撃たれている箇所の情報を把握したあなたは、撃墜されにくい次世代戦闘機を開発予定の設計者に対して、どのようなフィードバックをするべきでしょうか。

次の戦闘機をさらに強くタフにする、防御力を高めて撃墜されにくくするためには、イメージ図のどの箇所を強化するように提案するのが良いのでしょうか。少し考えてみてください。

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さて、答えは浮かびましたか?

私が新規案件にてサイト改善をするときに、一番はじめにやること、それはエンドユーザを理解するために、お客様の声を聞くことです。

 

例えばECサイトであれば、購入してくださった方に送付する商品にアンケート用紙を同梱、他の店舗ではなく自店舗で購入くださった理由をヒアリングします。

そして購入して下さったお客様の声を分析して仮説を立て、ウェブサイトの改善を実施します。

この時に常に意識しているのは、ユーザアンケートと言うのはその性質上、購入に至ったユーザを中心とした声で構成されているという点です。

 

つまり、ユーザアンケートの結果は、理由はどうであれ購入した方、それも満足度の高いユーザの声で構成されているということです。

購入に至らなかったユーザの声はデータとしてあがって来ていないという点を忘れないよう、分析する必要があります。

 

 

冒頭の戦闘機の話に戻ります。

次世代戦闘機の防御力強化にあたり、どのような提案が思いあたりますか。

 

この質問をセミナーで実施したところ『帰還する戦闘機の多くは矢印の部分が撃たれているのだから、その部分を強化してもっと強くすれば良いのではないか』という答えが返ってきました。

実はこの答えは良くある勘違いで、ここにデータ分析の際に注意してほしいポイントがあります。もう一度、イメージ図を見てください。

この≪赤い矢印の部分を撃たれる傾向がある≫というデータはどのような条件の下で得られたデータだったのでしょうか。

今回の例では「無事に帰還した」戦闘機ということです。

 

つまり「無事に帰還することが出来た戦闘機に関しては、赤い矢印の部分を撃たれていることが多かった」ということなのです。

この箇所を撃たれていたとしても帰還できるのですから、この赤い矢印の部分は強化する必要はないと言えるでしょう。

 

 

ここで帰還した戦闘機の損傷データをもとに考えられる本当に強化すべきポイントは、赤い矢印部分以外の撃たれていない箇所ということです。

赤い矢印の部分以外の箇所が撃たれている戦闘機が帰還していないということは、そこを撃たれることは致命傷であり、墜落してしまったために帰ってくることが出来なかったと考えられます。

 

戦闘機の損傷データをもとに次世代機の強化すべき箇所を探る場合、無事に帰還した戦闘機ではなく(出来る、出来ないは別として)墜落した戦闘機を引き揚げて分析する必要がありそうです。

このようなデータ分析の罠はウェブサイト改善のためのデータ分析においても存在しますので、意識してみてください。

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