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2016 Dec
14

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【ゴミ箱行きレポートを削減】分析を施策に活かせない理由


2016年11月16日

皆さん、こんにちは。

分析ツールをいれたけれどうまくいかない、と感じていませんか?
本日は、分析からアクションにつながらないという悩みについてお話しします。

分析をしたけれどなかなかアクションにつながらない
成果につながらないという声を、お客様からよく聞きます。

そんな悩みに対して、弊社のマーケティングプラットフォーム導入に携わる
コンサルから生の声をお届けします。

目次
分析を行っても成果なし!?
うまくいかない5つの理由
分析を無駄にしないための対処法
分析を施策につなげるために大事なこと

分析を行っても成果なし!?

今、このページを見ている皆さまのうち、
こんな悩みを抱えている方はいますか?


「顧客情報を分析してみたけれど、どの数字に着目すればよいのかわからない。」
「細かくセグメントを分類してみたけれど、どう施策に活用すればよいかわからない。」
「やりたい施策はあるけれど、社内でどのように説得すればPJTが進むのかわからない。」


データの分析が重要視されて久しいですが、
まだまだ分析を成果に結びつけることができないというご相談をよく伺います。

「分析はしたけれど、成果につなげられない」
そんな悩みに対して、5つの原因に分けて解決策を書きました。
周りに悩んでいる人がいる方もご参考にしてみてください。

うまくいかない5つの理由


図2

「分析をしたのに施策につながらない」のは、
分析から施策の流れのどこかでつまずいているからです。

流れをステップに分けたものが右の図になります。
それらのステップごとにつまずく原因をご紹介します。


①[分析直後]そもそも次の施策につなげることを考えていない。

自分の推測や仮説を証明したい、 
そんな理由で分析を行い、
結果を見て満足してしまうというパターンです。

そうなってしまう原因として、
「分析」もっと言うと「分析の目的」について
理解が甘いことが原因として挙げられます。


ところで分析には目的に応じて二種類あり、
施策の計画のための分析と、
結果の検証のための分析があります。
そもそもそれ以外を目的とした「分析」は意味がないと思ってください。

そしてどちらにしても仮説の検証をするために分析を行います。
しかし目的から逆算すれば、
分析して仮説が証明されて終わりではないはずです。

前者では、仮説を計画に落とし込んでやっと終了です。
後者では、理想と現実のギャップを洗い出し、
さらに改善策まで出して終了です。


目的の理解が正しければ、分析結果を見て終わりにはなりません。
分析はあくまで目的のための手段として認識しましょう。


②[示唆出し]分析をしたものの着目すべき数字がわからず、示唆出しができない。

分析を行えばわかりますが、
分析を行うとたくさんの数字がでてきます。

そこで着目すべき数字やポイントがわからないと混乱してしまい、
次の改善策の示唆出しが難しくなります。

それが施策につなげられない原因になります。


着目する数字がわからない理由として大きく2点挙げられます。

1、分析によって施策を導き出した経験が少なく、ノウハウがない。
 まず単純に経験が少ないために勘が働かないという理由です。
 そもそも知らないので着目のしようもありません。

2、他社との比較ができない。
 経験が少ないときにはよく他社をベンチマークにして
 自社との比較を行います。

 ただ売上や従業員数などの代表的数字は公表されていても、
 PV数やCV数、CVRやROIなどの数字は
 なかなか公表されていません。

 他社の実績値や業界平均値を知ることができないので、
 自社の数字の良し悪しの判断がつかないのです。

以上の二点が、よくある示唆出しできない理由になります。


③[施策アイデア]改善点は理解したが、改善策のアイデアがわかない。

②と同様に、経験やノウハウがないのが大きな理由です。
経験が少ないために思考が止まってしまうので、
改善点から先に進まないことが多いのです。

経験ある人が行っていることをひとつご紹介します。
経験が多い人はよく数字や課題を”分解”します。
ここでは「CV数が低すぎる」という課題を例に挙げてみます。

例えば課題「CV数が低すぎる」を分解すると・・・
 〇小課題
  →「LPの離脱率が多い」
  →「エントリーフォームでの離脱率が多い」
  →「ある広告からの流入者のCVが非常に少ない」
 〇それぞれに応じた施策
  →「LPO(Landing Page Optimization)」
  →「EFO(Entry Form Optimization)」
  →「広告媒体の変更」

このように分解さえできれば、施策のアイデアにつながりやすいのです。

しかしCV数をどうにかしようとしてCV数にだけに着目していると、
具体的に何が問題なのかを把握できず、
具体的な施策のアイデアは出てきづらくなってしまうのです。


④[上司に提案]上司が納得する説明ができず、実行できない。

分析結果を反映した施策の費用対効果に納得してもらえず、
実行に移すことができないという問題です。

基本的に、仕事を進める上では何でも上司の承認が必要です。
どれだけ効果的な施策を思いついたところで、
承認を受けなければ提案書がゴミ箱行きになります。


費用対効果に納得しない理由としてふたつ挙げられます

1、施策の効果が良い効果なのか理解できない。
 具体的な施策ともなると、その施策によって改善する指標は
 メールの開封率やCV数などちいさなものになります。

 それら指標への理解が浅い人は、
 そのような小さな指標の改善が本当に大事であるという認識が小さいため
 施策によって改善する効果が嬉しいものなのか理解ができません。

2、施策が想定通りの結果につながるか疑問がある。
 分析からでた施策はあくまで推測です。
 「この指標を改善するにはこの施策を打てばよいのではないだろうか」
 という推測から施策を打つのが基本になります。

 なので「本当に結果につながるのか」といった実現可能性への
 質問には答えづらい側面があります。

 そのため本当に仮説が正しいのか、
 施策を試していく中でPDCAを回していくしかないのですが、
 その意識が上司などに共有されていないと理解をしてもらうのが難しく、
 企画が通りづらくなってしまいます。


⑤[全体]工数が足りない。

そもそも人手も時間も足りない場合もあります。
そのような場合には、上記の①~④のような問題がなかったとしても、
分析を具体的な施策に落とすことがとても難しくなります。

分析を無駄にしないための対処法

上の5つの理由に合わせ対処法をいくつかご紹介します。

①[分析直後]行う分析が目的に合致するか考えること。

分析の目的は、あくまで次の施策につなげビジネスを回すことです。
つまり、分析はPDCAというフレームワークの中の、
Checkのための手段でしかない
と言えます。

重要なのはそれを理解した上で、分析に臨むことです。
目的を理解した上で、目的に沿った分析の手順になっているか
逐一チェックするのが一番適した対処法です。

目的を理解する意識を個人個人が持ち続けるのもそうですが、
社内でもその意識を共有していくことが
分析を行う土壌をはぐくむ重要な第一歩になります。

②[示唆出し]ノウハウや経験を増やす打ち手を打つ。

ノウハウや経験が少ないなら、それらを増やす打ち手を行いましょう。
打ち手を二つほどご紹介します。

1、定点観測を行う
 ひとつの指標に関して、データを取り続ける方法です。
 今まで通り、何かしらの施策を行いながらデータを取ることで、
 「この施策を行うと指標がこう変わる」
 といったノウハウ・経験をつくることができます。

2、実際に分析している人間にヒアリングする
 情報システム部など他部署のデータに触れている人や、他社のマーケターなど
 普段データに触れ実際に分析している人のノウハウを集める方法です。

 聞くは一時の恥、聞かぬは一生の恥と言うように、
 わからなければ貪欲にヒアリングを繰り返すのもひとつの手段です。


③[施策アイデア]分析に応じた観点があれば、施策はおのずと決まる。

ポイントを抑えると行うべき施策はおのずと決まります。
このイメージがあれば施策が出てこないということは少なくなります。


簡単に例を交えてご説明します。
まず分析を行うにあたり、確認すべき指標を挙げます。
次に、その指標の目標値が下回ったときの仮説を立てます。
そうすることによって、仮説に応じて改善施策を立てることができるのです。

例えばメールの効果分析を行うことにします。
そこで確認すべき指標として、
メールの「到達率」や「開封率」
メールの文面中のURLの「クリック率」があります。

そして目標値がそれぞれ下回ったときの仮説を立てます。
「到達率」が目標値より小さいのは「フィルタに弾かれている」から
「開封率」が目標値より小さいのは「タイトルに惹かれない」から
「クリック率」が目標値より小さいのは「文章が読みづらく読み飛ばしている」から
なのではないかと仮説を立てます。

それらの仮説に応じて、
「メールのセキュリティチェック」や「タイトルのABテスト」
「レイアウト変更」などの施策を行うことにします。

このようにすることで施策というものは半自動的に決まります。
もちろん施策を行った後は、目標値に近づいたかどうか指標のチェックを忘れずに行います。


これでもうまくいかない時は、
指標や仮説があまり具体的ではない場合があります。
ちゃんとやっているはずなのに施策が出てこないというときは、
より具体的にならないか確認してみてください。

図3

TIPS:分析方法を選ぶ時の注意点

分析でセグメントを細分化すると一種の達成感があります。
なのでメールやレコメンドなどできめ細やかな対応をしたい時などは、
ついついたくさんセグメント分けをしたくなります。

しかし、細分化しすぎると逆に施策に落とすのが難しくなります。
細分化することで傾向を把握するのが難しくなったり、
それぞれのセグメントごとへのアクションを考えるのに時間がかかるのです。

なので、分析を行う際には、細分化しすぎない分析か、
細分化してもグルーピングをうまく行った方が施策に落としやすいです。


④[上司に提案]伝え方を工夫するだけではなく、意識改革も行う。

上司に提案するときは伝え方を工夫しましょう。

費用対効果がわかりにくく伝えにくいものなのであれば、
会社における共通目標としての「売上」
どれだけインパクトがあるか伝えることができれば伝わりやすいです。

日ごろから、施策を行うことで売上にどのような影響がでるか
考え続けるとよいでしょう。


それに加えて、組織の意識改革も行いましょう。

提案の実現可能性や費用対効果を聞かれたときに、
根拠がきちんとあるものはいいですが、
あくまで仮説でしかない場合もあります。


そのような時に、その根拠を詰める時間を取るのはとてももったいないです。

根拠を詰めてから施策を実行するのではなく、
施策を実行することで仮説を検証していかなければ、
商品やサービスのサイクルが短縮した
スピードの早い今の社会ではとても間に合いません。

課題解決のためなら、
根拠が多少弱くても仮説の検証を行うという態度で
たくさんPDCAを回す必要があるという意識を広める必要があります。

そうすることで、より活発に施策を打つことができる環境を整えることが大事です。

⑤[全体]オペレーションを見直し作業時間を減らす。

工数が足りない問題への解決策を大きくふたつに分けると、
リソースを増やすか、
作業時間を減らすか、になります。

前者は根本的解決にはならず、
それぞれの会社のリソースに依るので後者についてお話しします。

作業時間を減らすことも二つに分けると、
作業そのものを減らす、
作業にかかる時間を減らす、に分けられます。

いまある仕事を整理して、
 1、本当に必要な作業なのか
 2、作業を行う上で適切な方法なのか
 3、外注やツールなどで対応できないか

といった確認を行うことで、
要らない作業や手間を減らし作業時間を減らすことができます。

特に1番の本当に必要な作業なのかどうなのかについては
きちんと作業全てを精査することをお勧めします。

また3番のツール導入はとても効果が高い一方で、見逃しがちな点があります。
ツールにはツール特有の作業があるということです。
分析ツールをいれたからといって、
分析作業すべてがなくなるわけではなく、時には余計に手間がかかることもあります。
そういった部分も踏まえてオペレーションを設計できるとよいでしょう。

分析を施策につなげるために大事なこと

一番大事な心構え

いかがでしたでしょうか。
これらの原因と対処法は、分析を施策につなげるための必要条件です。
どれが欠けてもうまく施策につながりません。

一番大事なのは、最初の計画時に
最初から最後までストーリーを描けていることです。

言い換えると、施策の計画を立てるときに
実行計画だけ立てるのでは不十分ということです。

施策の目的、KPI、KGIなどの目標値を決めておき、
その目標値を判断するために集める情報を決めておきます。
目標値を下回ったときの仮説をもっておくと完璧です。

これらは分析をする前の計画を立てる段階からイメージができるものです。
このイメージを施策の計画時から持てていれば
分析から施策につなげることで悩むことは大きく減るでしょう。

計画を立てる時には、常に意識してみてください。


最後に

今回は主に自社で解決するための方法を書きました。
もちろん他にも方法はあります。

うまくいかない5つの原因を大きく分けると、
分析をアクションにつなげる経験がないか
時間がないかのどちらかになります。

経験がなければ、
分析データを施策に落とし込むという経験を積んでいるコンサルティングを
時間がなければ、
頭を使わない単純作業の工数短縮のためのツールを
それぞれ導入するのもひとつの方法です。

B→DASHでは、お客様が自分でPDCAを回すことができるようになるまで、
伴走するコンサルティングをご提供しています。
時間短縮のためにツールを入れる場合には、
このようなサポートが充実しているかを見てみることをお勧めします。

もし参考にできる部分があれば幸いです。
分析を使いこなして大きな成果につなげていきましょう。


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