営業職必見！データ分析とその活かし方を学んできたよ

こんにちは、クレドシップの広報、小林です。普段はクレドシップのフェイスブックページなどを更新していて、クレドのnoteは初めてです。
今日は２月から始まった、クレドシップの社内研修「クレドアカデミー」についてのレポートをします。

クレドアカデミーとは、「大学のように、必修・選択の科目の中から、自分の興味や目標に合わせて受講する。スキルを磨く研修から自身の内省、学びの促進につながるものまで様々！受講生にも講師になる可能性あり！」という社内研修です。

今回は、一緒に広報チームを運営している緒方さんが、データ分析の講座をするよ！ということで参加してきました。参加者はクレドシップのSkyscraper事業に関わる営業・CSのメンバーです。

■緒方さんのかんたんな紹介

緒方さんのプロフィール：緒方惇（おがたじゅん）。京大卒の28歳。前職は名刺管理サービスなどで有名なSansan(はやくいってよお～の会社さん）。現在は京大のアメフト部で運営などのお仕事をしながら、クレドシップではデータサイエンス系のお仕事をしている、兼業者です。

当日はオンラインでの研修でした。

■データ分析って何に活かすの？お客様の何に活かせるの？

データはあったほうがいいし、分析したほうがいい。なんとなくそのニュアンスはわかっているんだけど、実際どうやって使ったら良いかもわからないし、データをみて「ほおおお、そうなのねー」で終わってしまいがち。

私自身調査された「結果」を見るのにしか使っておらず、その先に活かせそうなんだけど、どうやったら活かせるのかがわからないのです。

緒方さんから
「お客さんが、顧客が購入（意思決定）するのはどういうプロセスをたどるのか」
という話になりました。

営業とはそもそも、意思決定をサポートするものであり、意思決定はデータで示してあげると、しやすくなる。
顧客は自分のことはよくわかっているが、他社はどうか、市場はどうなのか？はわかっていないことがほとんど。

データ、データ分析とはそれを用いて、顧客の意思決定の手助けをすること、という役割を持っている、とのこと。

なるほど！データというのは、顧客の意思決定の手助けに必要なのね。
確かに、それだったらデータを出す意味、価値ってあるよね。
お客さんも自社のことはわかっているが、他社のことや、市場のことはあまりわかっていない、というフレーズが、授業の中では繰り返し出てきました。

■データベースってなんだ？

続いて、緒方さんより、データベースって何？という話が振られました。
データベースとは、検索、蓄積しやすくて整理されたもの、とのこと。

・データを入れる箱、分析、集計、加工が出来る
・ルールに基づいて入れる箱
・アウトプットにつながる

というのが緒方さんからの説明。わー！めっちゃわかりやすい。
データとデータベースはほぼ同じものと思っていたので、「箱」と言われてめちゃくちゃ腑に落ちました。

■データベースの４つの掟

さて、分析に使えないデータベースもどきをつくらないために、緒方さんからは正しいデータベースの作り方を教わりました。
これは初心者の私でもできそう、という、とってもかんたんな内容！

１、先頭はユニークな名称（例： 日付、会社名、媒体など）
２．１行にひとつのまとまった情報（例：この期間に出た情報）
３．１つのセルにひとつの情報（あとあと分析したいならひとつにひとつ）
４.セル結合や空白行、空白列は絶対に入れない

おおー、めっちゃ難しいことかと思ったのですが、きちんとしたルール（しかも難しくない）を気をつければ、分析できるデータベースが出来るんですね！！すごい！

■データベースとは、アウトプットのためのもの

緒方さんから、だんだん核心に迫った話が出てきます。仕事にどうやって使っていくか、ですね。

まず、ここが重要というのが

「データベースとアウトプット（表の作成、分析）は分けて考える」

というもの。

「アウトプットのためのデータベースであることが重要、データのためのデータであったらだめ」

うわあ、これもやりがちです。じゃあ、どうやってデータベースを構築していくかというと・・・手順を教えて下さいました。

■データベースの作り方

緒方さんが行っていたのが

必ずダミーデータ・少量から試す

これが、結果手間を減らすことになると。

うん、たしかに一回で済ませたいから、一気にやっちゃおうとか、たくさんたまったらやろう、と思いがちですよね。でもそれを改変するとしたら・・・大変。

少量からやるのがいいんですって！

他にも具体的な例を挙げて説明がありました。データとして分けて蓄積されていないと、毎回毎回調べないといけない。手で調べる事はできるけど、すごい手間、になると言われました。

どのダメな例も経験があるので、次からは教えてもらったことに気をつけてデータベースを作ろう！と思いました。

■データベースを作るコツは

データベースを作るコツは「アウトプットをイメージした箱を作る」

だそうです！おおー、名言出ました。

・何に使う？
・どんな検索をする？
・どんなレポートを？
・どんなタイミングで？
・どんなインターフェイスで実現したい？

を前もって考えておけるとスムーズとのこと。
小さいデータで試しながら、ここが整ってないとだめだよね、というところこをつきとめていくと、使いやすいデータベースができる、というお話でした。後半は、オルタナティブデータの話や、実際に緒方さんがデータ分析した業界のデータを見せてもらいました。

私は、全然データベースを作ったりはしないんですが、こういう資料があるなら、確かにお客さんの問題意識が明確になったり、理想と現実のギャップを知ることができるなあ、と感じました。

■データベースに集めたデータで、データ分析はどうやってするのか

「仮説」「問い」を立てて、５W1Hならぬ、６W2Hをかけ合わせて考えていく、ということを教えてもらいました。

緒方さん指南、６W2Hとは・・・例えば求人業界なら、という話で例をカッコ内に記載しています。

WHY（要因、なんでこのビジネスをするのか）
WHAT（どんな商材、種類があるのか）
WHEN（いつ、季節に偏りはある？）
WHO（求めている人物、業種、職種、役職、年収）
WHOM（役職、スキル、能力）
HOW（未経験歓迎など。記事の内容、提供価値、求めること、期待すること）
HOW MUCH（単価、時給、待遇）

その他、クレドシップの主力事業であるスカイスクレイパー事業だったら、という例をたくさん出していただいて、座学は終了になりました。

■最後に、緒方さんよりまとめ

データ扱うと勘、相場力が磨かれていく。
例えば、道を走っている車の早さを調べて、車はおよそ４０キロで走ってます！というのは当たり前。当たり前のことを調べても意味がない。当たり前のことを調べて、結果、誰もが知っている結果だった、ということはよくある。

相場から外れていることを調べることが必要。例えば、めっちゃアポ取れてる人はなんで？など。
一生懸命しらべて、当たり前のことを出す、ということはありがちなので、相場と違うところに着目するべき。

「相場の違い」＝解決すべきこと

である、とのことでした！

ちなみにクレドシップのインサイトラボという商品（サービス）では、緒方さんがこのような形でデータ分析をして、お客様と次の戦略を一緒に考えています。↓

■受講してみて、小林個人の感想

データ分析については、私自身、数字や分析は苦手なのと、個人による小規模なビジネスしか回してこなかったので、データを集めて分析して戦略を練るということはなんとなく避けてきてました。

そんな中、普段データを扱い、接し、お客様に見せたりしている立場の、営業さんやCSの方も参加していて「わかりやすい！」「データ、おもしろい」と言っていました。

おそらくデータとはなんぞや、ということを知らない人は、

データ＝集計結果

くらいの認識。ただ今回データとは何か、という話から作り方、使い方までレクチャーされてみると、自分がそのデータを手にした時、

そのデータを仕事の武器として、どう使ったらいいか

が見えてきたと思います。

例えば、私自身、今クレドシップでしている広報でも、作成した文面のPV数はわかりやすいけど、多い・少ないに一喜一憂しているだけにとどまっているので、もっと広い問いや仮説を立てて、PV数は何のために知りたかった？何のために出したんだっけ？というところに何回も戻らないと行けないと感じました。
そうすると、その先、もしくは前段階をうまく建てないと仕事とか売上に行かせていけるのではないかと思いました。まだまだ不慣れですが、もっと広い視点で問いを立てられるようになりたいと思います！