データに踊らされていないか!? 真に「データドリブン」であるための9つのルール

「データドリブン」という言葉が日本の企業でも多く用いられるようになりました。

"効果測定などで得られたデータをもとに、次のアクションを起こしていくこと"

いかにもグロースハッカーぽくて、耳あたりの良い言葉ですね。

しかし、本質を理解しないまま、この言葉を盲信した結果、逆に悲惨な結果を生んだケースが多々あります。

今回は、そんな「データの下僕」から脱却し、「データの主人」になるための9つのルールを紹介します。

参考記事:14 rules for data-driven, not data-deluded, marketing

 

1、データドリブンよりもカスタマードリブン

  のっけからデータドリブンを否定するようですが、そうではありません。

データドリブンは素晴らしいものです。

しかし、データドリブンの本来の目的は、顧客を獲得し、彼らに優れたユーザーエクスペリエンスを提供して、つなぎ止めることです。

データドリブンはカスタマードリブンのための手段に過ぎません。

データと顧客の声、どちらを取るかに迷ったら後者を取りましょう。

 

2、全てのデータは公平ではない

  「データは議論を終わらせる」と良く言われますが、それはウソです。

その気になれば、どの主張に対しても、それを裏付けるデータは見つけられます。

異なるのは、それらデータの正確性や関連性です。

よって、はじめの言葉を正しく直せば、 「最も正しく、関連性の高いデータが議論を終わらせる」です。

しかし、実際のビジネスシーンでは「決断が議論を終わらせる」というのが本当です。

データを集めた後は、"決断あるのみ" です。

 

3、データは単なる歴史に過ぎない

  データは起こった事は教えてくれますが、これから起こる事は教えてくれません。

私たちは歴史を元に、未来を予測しなければなりません。

しかし、気を付けなければならない事が一つ。

私たちを取り巻く環境は絶えず変化しています。

そのデータが示す歴史の環境と、現在、未来の環境は異なります。

その事を絶えず忘れずに、未来を予測していきましょう。

 

4、データは常に不完全である

  あなたがデータを持って、何か決断をしようとするとき、「そのデータが決断に関係ある唯一のデータである。」という状態は絶対にありえません。

常にもっと多くの関連したデータがあるはずです。

しかし、それら全てのデータを手に入れることは不可能です。

手持ちのカードの中で勇気を持って決断をするということが重要です。

手持ちのカードが少ないという事実に気付いてすらいないために、勇気が不要だと思っている方も少ないありませんが、この違いは後々に圧倒的な差を生みます。

 

5、データは客観的である。しかし、その集合や解釈は主観的である

データは、我々に "それが客観的であるという錯覚"を覚えさせます。

それは、非常に危険なことです。

どのデータが、いつ、どのように、何から集められたか、は主観的な選択によるものです。

更に、そのデータから何を読み取るかかも完全に主観的なものです。

データは常に客観的であるという"幻想"は捨てましょう。

 

6、実験は因果関係を発見する最高の手段である

相関関係は因果関係ではありません。

これはデータサイエンティストなら誰でも理解している事ですが、マーケターやグロースハッカーの中には、これを混同している人も少なくありません。

私たちは、ユーザーの増加などのビジネスを加速させる結果をもたらす因果関係を探しています。

それでは、それに関係ありそうな、相関関係が見つかった場合はどうすれば良いのでしょうか?

その場合は、関係を試すテストをするのです。

それにより、その相関関係が単なる相関に過ぎないのか、ビジネスに加速をもたらす黄金色に輝く因果関係なのかが分かります。

Googleは1年の間に、そのようなテストを10,000回以上も行うそうです。

「ビックテスト」は「ビックデータ」に勝ります。

 

7、ダッシュボードだけでなく、フロントガラスも見よう

私たちが、運転する際に自然にできていること。

それは、速度計などのダッシュボード(データ)のチェックと、フロントガラスの先の視界(経験)のチェックをバランスよく行うということです。

同じ事をグロースハックでもきちんと行いましょう。

私たちグロースハッカーやマーケターは、ダッシュボードだけを見て運転しがちです。

それでは、フロントガラスの先に広がる素晴らしい景色や、迫り来るトラックに気付く事はできません。

フロントガラスとダッシュボードをバランスよく見て運転しましょう。

 

8、データの正確性や関連性というのは、時間と共に衰える

データの賞味期限は短いものです。 特にグロースハックやマーケティングにおいては。

その時点で、そういうデータが取れたんだと認識しておくことは、意味があるかもしれません。

しかし、半年前のデータを使って何か施策を打ち出そうと頭をひねるのは完全に時間の無駄です。

そのデータを手に入れるのに、時間がかかればかかった程、手放すのには勇気が要りますが、 どんなに高級な牛乳でも賞味期限を過ぎたものを飲めばどうなるか、経験からご存知だと思います。

 

9、データ視覚化は分かりやすくもなれば、分かりづらくもなる。時には、見当違いの結果も生む。

グラフやチャートや、インフォグラフィックなどのデータ視覚化は強力ですが、諸刃の剣でもあります。

今のところ、我々人間にとってグラフなどの視覚化はデータの中のパターンを発見する最も効果的な方法です。

しかし、意図的にしろ、そうでないにしろ、それらのパターンは完全に正確なものではありません。

視覚化をする際は、必ず他の角度から視覚化できないかを考えてみましょう。

時に驚くほど新しい考察が得られるはずです。

 

まとめ

単純にデータドリブンとは言っても、"作法"をきちんと身につけておかなければ、逆にデータに振り回されてしまいます。

VASILYのグロースハッカーは、文系が多いので統計などを専門に学んだ経験はありません。

しかし、最低限の知識や、作法があれば立派に(?)、データを分析して的を得たグロースハックを仕掛けて行くことはできます。

「自分も文系だけど、データ分析の作法や、グロースハックの手法を学びたい!」という方は是非一緒に働きましょう! もちろん理系の方々も大歓迎です!! 応募はこちらから