企業がデータアナリティクスに注目すべき2つの理由

0

ビッグデータという言葉は、テクノロジーの世界では大きな意味を持つ言葉です。人気のハッシュタグ「#BigData」を見れば、その信憑性が高まっていることがわかる。ビッグデータについて、またデータ分析がどのようにビジネスを推進し、好転させるかについて、さまざまな議論がなされています。しかし、多くの人々や企業は、ビッグデータがビジネスに何をもたらすのか、まだ理解していないようです。

数年前、大手靴店ブランドのアウトレットに足を運んだことを思い出します。驚いたことに、店内にはほとんど人がいないにもかかわらず、探しているものがあると、周りを見渡して人を呼ばなければならなかったのです。その店長も、自分にとって重要なその足を持つ実際の顧客がどのように扱われているかを実際にモニターするために、足跡の分析に忙殺されていることが判明した。このことから、データ分析がビジネスの成長に役立つという話は、考え直す必要があると感じました。

しかし、それは数年前の話です。現在のデジタル時代において、劇的に変化したのは、想像しうるあらゆるソースからあらゆるレベルのデータをデジタルで追跡することです。企業は、消費者行動、トレンド、その他さまざまな側面を理解するために、大量のデータを扱う必要が出てきました。このため、ビッグデータの出現により、単に正しいデータを取得するだけでなく、膨大な量のデータを実際に分析し、意味を持たせることが課題となりました。

Big_Data

この連載を通して、ビッグデータがもたらすビジネスの様々な側面と データアナリティクス を解きほぐすことができます。今回は、起業家やスタートアップの経営者に役立つ、シンプルな2つの側面を取り上げるつもりです。

1.当てずっぽうをなくす。これは分かりやすくシンプルにしておきましょう。データ分析の大きな原動力の1つは、データによって起業家や企業の部門長がデータに基づいた意思決定を行えるようになることです。当てずっぽうの判断はもう古い。テクノロジーとトラッキングツールが取引のあらゆる段階で採用され、驚異的な進歩を遂げた今、起業家の直感でデータを補うことは、おそらくこれまで以上に難しくなっています。

エリック・ライズ氏は、その革新的な著書『リーン・スタートアップ』の中で、検証された学習(validated learning)を強調しています。彼は、検証された学習とは、チームがスタートアップの現在と将来のビジネス展望について価値ある真実を発見したことを経験的に実証するプロセスであると説明しています。あらゆる段階での意思決定は、データに裏打ちされたものである必要があるのです。

では、データ分析はどのような意思決定に影響を与えることができるのでしょうか。まず第一に、貴社の製品やサービスの成功を証明する筋金入りのデータがあります。最新の製品やサービス、あるいはウェブサイトに加えた変更は、それがユニークである、あるいは物事に対する新しい見方ややり方を提示しているという理由だけで、今後も波及し続けるという仮説を立てるのは簡単です。それは、あなたがうまくいくと強く感じたからうまくいくのです。データ解析やビッグデータとは、そのような感覚を実際のデータに基づいて分析し、直感を実証したり否定したりすることです。

READ ALSO  Predictive Analytics World。機械学習の最高峰カンファレンス

2. Waking up to new realities: There is this aspect of discovery by virtue of studying data. I vividly recall one of our social media team reviews wherein I was stressing that we should continue to focus on Twitter rather than Facebook. My argument was that we were attracting many more followers and interactions on Twitter as compared to Facebook. Almost everyone across the table seemed to agree till our SEO expert interrupted with data from our Google Analytics account. We’d gotten almost three times more conversions from フェイスブック のものと比較して ツイッター トラフィックが大幅に減少したにもかかわらず、です。これによって、より多くのコンバージョンを素早く獲得するために、どこに焦点を当てるべきかという判断が下されたのです。これは、データ分析の魔法を示す簡単な例です。

スタートアップの創業者や経営者、中小企業の方々には、データ分析によって直感を検証/否定し、新たな現実を発見した事例をもっと紹介していただきたいと思います。


Kolabtree helps businesses worldwide hire freelance scientists and industry experts on demand. Our freelancers have helped companies publish research papers, develop products, analyze data, and more. It only takes a minute to tell us what you need done and get quotes from experts for free.


Unlock Corporate Benefits

• Secure Payment Assistance
• Onboarding Support
• Dedicated Account Manager

Sign up with your professional email to avail special advances offered against purchase orders, seamless multi-channel payments, and extended support for agreements.


共有しています。

著者について

MinhajはKolabtreeのオペレーションを管理しています。

返信を残す