データマイニングを細かく知ろう！「データとの向き合い方」について

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結果を有効活用できるデータとの向き合い方

フリーランスのデータマイニングエンジニアを目指すなら、データ分析の手法だけでなく分析したデータとの向き合い方についてよく考えておく必要があります。細かく分析をしたデータの結果だけを受けて、その場しのぎの対応ばかりに特化してしまうと、隠れているはずの本質的な問題に気づくことがないまま、悪い状況を打開できない日々が続いてしまう可能性もあります。

データを単純に活用する危険

あるレストランの売り上げがこの数カ月で急に下がってしまったと仮定して考えてみましょう。売上の詳細は、分析ツールと連動させているPOSデータから取得できるとします。そこで、直近数カ月の客数と男女比、メニュー別の客単価をグラフにしてひと目でわかる状態にすると、主力メニューの客単価にはあまり変動がないものの、かつてはよく売れていたデザートのケーキとアイスの販売が落ちていることに気づきます。しかも、客数自体ほぼ横ばいで、決して減っているわけではないということがわかり、店長はその結果を受けてすぐにデザートの販促のためのキャンペーンを開始します。しかし、その後も大きな効果が出ず、売上を戻すことはできませんでした。
この失敗から見えてくるのは、データとして出てきた結果を単純に捉えてしまったことです。前は売れていたものが売れていないことがわかったから、キャンペーンで安くしてまた売ろうという考えは、せっかくのデータ分析結果を全く活用できていないのと同じです。ではこの場合、どうすることが必要だったのでしょうか。

結果から本質を読み取る

デザートの売上が減ったという事実がデータとして浮き彫りになって、一番に考えなければならなかったのは、どうすれば売れるかどうかではなく、なぜ売れなくなったのだろうかということです。データの奥にある本質的な原因を知ることが、データマイニングの本来あるべき姿なので、分析結果から仮説をいくつか立てて検証していくことがとても重要です。
例えば、いつもデザートを食べていた常連客そのものが減っている実感があるかをスタッフに確認し、それがなければ原因は別にあると考えることができます。次に、メニューや味そのものに問題があると仮定し、お店の口コミをよく調べてみると、デザートに季節感がなくいつも同じメニューのままということがマイナス評価されていることがわかったとします。さらに、近隣にデザートの美味しいお店がオープンしていたことが重なって、このレストランでは食事だけの顧客が多くなったという部分まで検証できれば、そこで次にどうするべきかという対策を考えることができるのです。このように、データ分析結果はただ数値を見て単純に判断するためのものでなく、さらなる検証をして初めて効果を発揮するものなのです。