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生データと「生」のデータの違い -これからは「リアルデータアナリスト」の時代-

こんにちは。前回の記事が田端さんのおかげもあって10,000 views を達成しました。いろんな方に読んでいただき、多くのフィードバックを得ることができました。ありがとうございました。また、Twitterもやっております。初めて不動産屋さんに行って気付いたことなど、より日常的なことを気ままに呟いてます。


さて、今回のテーマは「生データ」についてです。前回も少しお話しましたが、マックやGUでアルバイトをするにつれて、「生データ」って2種類あるんじゃないかと思うようになりました。今回はそれについて話します。

いきなり結論ですが、2種類の「生データ」とは、生データ(Raw data)と、「生」のデータ(Real data)です。
一般的に、生データ(Raw data)と言えば、何も編集などされていない最初に記録されたままの文章のことを指します。
下記のようなデータです。

12:22:40, 0001, HB1 CB1, 230, cash, in, 56
12:24:58, 0004, HB2 Coke1, 300, VISA, out, 89
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(左から順に、タイムスタンプ、店番号、購入商品、合計金額、決済方法、テイクアウトか否か、提供にかかった時間です)

このような生データを分析して、マーケティングチームは売れている商品の傾向などをつかむことでしょう。もちろんこれは悪いことではありません。生データ(Raw data)を分析することで、売れていない商品を見つけ出したりすることができ、効果的なプロモーションをすることができます。
この意味での生データはその存在はもちろん、その重要性も十分に認められています。


次に今回の主題である、「生」のデータ(Real data)についてです。

「生」のデータとは、より消費者の属性に近いデータであり、型にはまっておらず定量化しにくいデータのことです。そしてそれは既存の測定方法では収集できず、データベースには決して上がってきません

例えば、以下のようなものです。
・英語のメニューがないかと聞いてきたお客さん
・肉を使っていない商品がどれかと聞いてきたお客さん
・クレジットカードしかなく、購入を諦めたお客さん
・メニューにはもうないマックポークを注文したお客さん
・ウェットティッシュがほしいと言ってきたお客さん
・サイドサラダは単品でも頼めるのか聞いてきたお客さん
・携帯でメニューを見ようとして、クーポンにいきついたお客さん

どの例も何回も経験している実例です。
これらの「生」のデータから考えられる施策って結構多そうじゃないですか?それなのに、データベースには上がってこないので、パソコンでSQLいじってるだけではその存在や重要性に気づけないのです。


順にどういうことか見ていきます。

まず、英語のメニューについてです。
渋谷の店舗には英語のメニューはありませんでした。なので、日本語が全く分からない方は、記憶にあるビッグマックを仕方なく頼むしかなかったのです。POSデータにはビッグマックのセットが売れたとしか表示されませんが、そのビッグマックは消極的ビッグマックだったのです。英語のメニューを本社で作って、外国人がよく来る店舗に配布するだけで、客単価をあげられたり、顧客満足度を高めることができたかもしれません。
肉を使っていない商品についても同様です。おそらく宗教的理由があったのでしょうが、そういうお客さんが来店しているというデータは本社にはないので、もちろん宗教に配慮したメニューは店舗にはありません。

次にウェットティッシュについてです。
マックにはペーパーナプキンしかありませんが、ウェットティッシュを欲しがっているお客さんはかなりいらっしゃいました。ウェットティッシュを欲しいと言ってきたお客さんは主婦層またはご年配のお客様でしたが、彼ら彼女らはお客様単価が高いのです。もしその層にマックの固定客になってもらいたければ、ウェットティッシュを導入するのはありかもしれないと考えています。異物混入騒動後に取る行動は、多額の広告宣伝費をかけて食の安全性をアピールすることではなく、意外にもウェットティッシュを導入することだったのかもしれません。

最後にクーポンについてです。
店にご来店してくださったお客さんを観察していると、携帯アプリでメニューを見ようと思ってアプリを開いたら、クーポンに誘導されてしまったというお客さんがよくいることが分かります。この重要な点は、最初はクーポン利用しようと思ってなかったのに、結局クーポンを使ってしまっているということです。もしクーポン利用で値段が下がることで得られる効用を、挑戦したことのないメニューを発見できたことの効用に変換できるよう改善したら、お客様単価って十円単位で上がらないでしょうか?

このようにマーケティングに利用されてこなかったけれど、利用価値の高い情報ってたくさん転がっているものなんです。もちろん、そんなのレアケースだから切り捨てても問題ないという「生」のデータもありますが、切り捨てられないケースもたくさんあると思います。そして現状では、このマーケティング施策の宝庫である「生」のデータに直接触れ合える機会って店員にしかないんです。あのレジの向こう側に行かないと気づくことができないんです。これって問題な気がします。広大なブルーオーシャンが広がっている気さえします。


まとめ  -「リアルデータアナリスト」の登場-

「生」のデータの発見と、このデータの活用状況に光を当ててきましたが、この「生」のデータを有効活用できてない状況はマック固有の事象ではなく、どの小売にも当てはまることではないのでしょうか。そして、これからはこれらのデータをいかにうまく使うかが重要になってくるのではないでしょうか。
近年、IoTデバイスの発展によって今まで得られなかったデータを得られるようになってきています。しかし、今回あげた「生」のデータは、最新技術を使っても得られない、もしくは得ようとしても採算が取れないものばかりです。なので、このような「生」のデータを現場まで直接取りに行って、定量化、分析、提案するような職業がひょっとしたらできるのかも?と妄想しております。そしてその職業は「リアルデータアナリスト」と呼ばれるのかもしれません。
今の世論においては、従来のデータアナリストと比較して、AIの発展もありマクロにデータを分析するビッグデータアナリストの必要性が声高に叫ばれています。しかし、従来のデータアナリストと比較してミクロな視点で分析する、「リアルデータアナリスト」も同時に求められているのではないでしょうか? みなさんはどう思われますでしょうか?



では、今回はこのあたりで失礼いたします。この部分について詳しく知りたいなどあればぜひコメント欄にてお知らせください!
最後までお付き合いくださり、ありがとうございました。



清原


※写真は以下より引用。designed by Natanaelginting - Freepik.com

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Takashi Kiyohara

マクドナルド、GUといったグローバル企業でアルバイトとして、オペレーションやマーケティングを学んできました。「経営者ヅラ労働者」として現場を見ているからこその視点でnoteを書いています。東大経済卒。田端大学最年少MVP。出版クラファンを終え、現在執筆中です。

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