Googleデータアナリティクス：データ分析の事例

# はじめに

本記事は、Googleデータアナリティクスのプロフェッショナル認定証のプログラムより、参照させて頂いています。興味を持った方は、是非受講してみてください。

https://www.coursera.org/professional-certificates/data-analytics-japanese

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/f218c6bc-27a9-6aa7-4dfa-8e63bd3928b7.png" width="800">

今回、興味深い データ分析の事例を紹介し、 課題解決とデータ分析プロセスの 各ステップとの関連性を説明するとともに、 これらのステップが現実社会で どのように機能しているかを 明らかにしていきます。 

# データ分析の事例

早速、とある中小企業が 直面していた課題を データを活用して 解決した事例をご紹介しましょう。 

その企業の名前は エニウェアゲーミングリペアです。 彼らは壊れたゲーム機や周辺機器を 出張修理するサービス業者でした。 その企業の経営者は、ビジネスを 拡大したいと考えていました。 彼は、顧客を増やすためには 最も実績があるのは広告だと いうことはわかっていたものの、 何から始めればよいのか わかりませんでした。 広告戦略には、雑誌やチラシなどの印刷物、 看板、テレビコマーシャル、 公共交通機関の中吊り広告、 ポッドキャスト、ラジオなど、 さまざまなタイプがあります。 広告手法を選択する際、 重要なことの 1 つは ターゲットオーディエンス、 つまりあなたが商品やサービスを届けたい、 リーチしたい人々について 考えることです。 

- たとえば、医療機器メーカーが 医者にリーチしたい場合、 健康雑誌に広告を掲載する、 これは賢い選択と言えるでしょう。 
- あるいは、ケータリング業者が 料理人を募集する場合、 料理教室の近くにあるバス停に ポスターを貼って、 宣伝することもあるでしょう。 

いずれの方法も、 ターゲットオーディエンスに 広告を見てもらうのに 最適な方法であると言えるでしょう。 

その次に考えるべきことは、予算と、 他の広告手法を取った場合に どのくらいの費用がかかるかです。 
- たとえば、テレビ広告は ラジオ広告よりも 費用が高価になる可能性が高いです。 
- 大きな看板は、おそらく バスの背面にある 小さな広告よりも 費用がかかるでしょう。 

経営者は、データアナリストのマリアに どのような手法を取るべきか尋ねました。 

### <font color="MediumBlue">1.問いかけ</font>

マリアは、データ分析プロセスの 最初のステップである 「問いかけ」から始めました。 

彼女は、解決すべき課題の特定に 取り掛かろうと考えました。 そのためには、まず視野を広げて 全体像を把握する必要がありました。 そうすることで、 解決すべき課題はもちろんのこと、 なかでも焦点を当てるべき課題が 認識できるのです。 これは、課題解決のための もう 1 つの重要な要素である ステークホルダーとの協働、および 彼らのニーズの把握につながります。 エニウェア・ゲーミングリペアの場合、 ステークホルダーには経営者、 副社長、マーケティング本部長、 財務責任者が該当します。 彼らステークホルダー一同とマリアが 一緒になって課題を特定した結果、彼らは 
- ***「ターゲットオーディエンスが好む 広告のタイプを把握できていない」***

という 結論に達しました。 

### <font color="MediumBlue">2.準備</font>

そして次のステップが、分析に必要な データを収集する「準備」です。 

しかし、その前にマリアは 企業のターゲットオーディエンスとなる、 会社のゲーム機を所有している 人々について、もっと 理解しなくてはなりませんでした。 そこで、マリアは ざまざまな広告手法に関する データを収集しました。 そうすることで、マリアは会社の ターゲットオーディエンスである人々から 最も好まれると思われる手法を 判断することができるようになりました。 

### <font color="MediumBlue">3.処理</font>

ここで、マリアは データを精査するうえで 邪魔になるエラーや不正確な情報を 排除するために、 データをクリーニングしました。 データをクリーンにすると より有用な形式へ変換し、 より完全な情報にして、 異常値も削除できます。 

### <font color="MediumBlue">4.分析</font>

このステップで、マリアは 2 つのことを 明らかにする必要がありました。 
- ***「ゲーム機を所有している可能性が 高いのはどんな人たちなのか？  」***
- ***「その人たちは どこで広告を目にする可能性が 高いだろうか？ 」***

ということです。 マリアはまず、

- ***「ゲーム関連の 買い物をするのは、 18 歳から 34 歳までの 年齢の人が多い」***

ということを 発見しました。 つまり彼女は、 エニウェア・ゲーミングリペアの ターゲットオーディエンスとなる人々は 18 歳から 34 歳の人々であると 確認できたのです。 マリアは、彼らこそがリーチすべき層で あると考えました。 彼女はさらに、 

- ***「テレビ CM 」***
- ***「ポッドキャスト」***

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も ターゲットオーディエンスとなる人たちに とても人気があるということも知りました。 マリアは、 エニウェア・ゲーミングリペアの 予算が限られていること、 テレビ CM は費用が高いと 理解していたため、 費用対効果が高いポッドキャストに 広告を出すことを提案しました。 

### <font color="MediumBlue">5.共有</font>

次は エニウェア・ゲーミングリペアが データに基づく意思決定を下せるよう、 マリアは提案を共有しました。 彼女は、分析結果をわかりやすく、 かつ説得力のあるように ビジュアライゼーションしてまとめました。 このことによって、 マリアのステークホルダーは、 本来の課題に対する解決策を 理解することができたのです。 

### <font color="MediumBlue">６．行動</font>

そして最後に、エニウェア・ゲーミング リペアは行動に移しました。 地元のポットキャスト制作会社と協力して 自分たちのサービスに関する 30 秒の広告を作成したのです。 広告は 1 か月間、ポッドキャストで流され その効果を発揮しました。 最初の 1 週間で、 顧客数が増加したのです。 4 週目の終わりには、 85 人の新規顧客を獲得しました。 


[6steps]: https://qiita.com/mapami/items/7ac7a4dcb6a8314375d8

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これで[データ分析の 6 つのステップ][6steps]が どのように課題解決に応用できるのか、 そしてそれを、現実社会における どのようなビジネス上の課題解決に 実際に活用できるのか、 おわかりいただけたのではないでしょうか。
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