【初心者は軽視しがち】データ分析は「検証」が重要！検証のポイント３選を解説！

データ分析を行って打ち手（施策）を行った後は、必ず検証を行う必要があります。

なぜならば、いくら分析をし施策を実施したとしても、成果が出たのか出ていないのかが分からないのでは、せっかく分析をした意味がないからです。

でも、分析を学び始めた直後の方は

…という方が多いと思いますので、今回は検証のポイント３選について解説していきます。

この記事を読むことで、検証のやり方が分かるようになります。

【初心者は軽視しがち】データ分析は「検証」が重要！検証のポイント３選を解説！

検証のポイント①：検証方法を事前に考えておく

分析初心者は「とりあえず施策を実行してから考えよう！」…と検証方法の検討を後回しにしてしまうことが多いです。

ただでさえ大変な分析をやりきり、わかりやすい資料を作り、嫌がる関係者を説得しいよいよ施策実施…という感じだと思うので、気持ちは良くわかります。

しかし、検証設計を行わず行き当たりばったりで施策を実施してしまうと、施策実施後に大変なことに気づくことになります。

せっかく分析をして、施策を実施しても効果が分からないと本末転倒です。

検証のポイント②：検証は「比較」で行う

「検証」においても比較は非常に大切です。

分析における比較の重要性についてはこちらの記事でもご紹介しました。

「施策を実施した場合」と「していない場合」を比較してあげることで、施策が上手く要ったのか、いっていないのかを確認することができます。

例えば

などを比較することで、施策の効果を検証します。

具体的には

という形で顧客のグループを分け、それぞれのグループの施策実施前後での売上を比較する…ようなイメージになります。

施策がうまく機能していた場合は、グループBの売上が変わらないのに対し、グループAの売上がクーポン配布後に伸びるはずです。

逆にグループAもグループBも大きく動きがなければ、施策が思ったように機能していないことがわかります。

グループを分けず、考えなしで顧客全体に一度に施策を実施してしまうと、施策の効果があったのか、たまたま伸びたのか良く分からなくなってしまいがちなので、気をつけましょう。

検証のポイント③：比較する時はなるべく条件を揃える

施策の効果を検証する場合は、考えなしに比較をしてしまうと、正しく効果が測定できない場合があるので注意が必要です。

「なるほど！検証は比較をすればいいんだ…！」と、

考えなしに「実施前の売上」と「実施後の売上」の推移を比較してしまう人が多いのですが、このやり方は施策の効果がただしく測れないことが多いです。

それは

などが影響してしまい、

• 週末で人が増えたから売上が伸びた
• セール直後で売上が下がってしまった

といった感じで、実際は施策の効果が出ていないけれども売上が上がってしまった…なんてことが起きるからです。

それならば「同じ日付のデータを比較すればいいんでしょと」、単純に前年同日のデータを持ってきて比較するという「前年比」をやる方も多いのですが、

• 曜日配列のズレ
• 既存会員（母数）の増減
• 消費税の増加

…などが影響を与える場合があるので、比較する際にひと工夫が必要なことが多いです。

データ分析では「検証」をして、次の施策につなげよう！

検証を行うことで、施策の成果をしっかりと把握することができるようになります。

しかも、仮に思い通りの結果になっていなかった場合でも、それは仮説通りではなかったということなので、その状態を把握することで、「ではどうやったら上手くいくのか」と次の施策をすぐに打っていくことができるのです。

施策実施→検証→施策実施→検証と、繋げていくことで成果に繋がっていく可能性がどんどん高まっていきます。

一度の実施で上手く行くことは珍しいので、数多く施策を打っていくことが大切です。