デジタルシフト時代に必要な戦略思考とは？

新しい生活様式下での
デジタルシフト通販戦略について
ライブでお話をいたします。
5月27日(水)20:00〜

当日、見れない方は録画を見て頂ければ
と思います。
さて、新しい生活様式がスタートした
日本列島ですが、ニュースでも
K値0.25以下　大阪大学
核物理研究センターの中野先生が
発表されていました。

K値の推移を読み解くと、
日本ではコロナ感染が
収束に向かって順調に
進展していることがわかるそうです。

先生曰く、簡単な統計学から
導くことが可能だとピンとした
そうです。

通販ビジネスにおいても有効な統計学
について少し共有したいとおもいます。

統計学を定義すると、

ある１つの群のデータに対して
その性質を調べたり、
あるいは手持ちのデータから
もっと大きな未知のデータや
未来のデータを推測するための学問です。

私がわかるようにサルでも
わかるレベルに置き換えると

数値の特徴から将来を予測・類推する
ことだと定義をしています。

我々は、このコロナの進行が進む社会の中で、
様々な情報（データ）を得ることが出来ます。

しかし、データはそのままでは理解しにくく、
役に立たないものもあります。

3密・２メートルのソーシャルディスタンス・接触率を80%ダウン
させるなど、具体的なフレーズは、
すべて数値に置き換えています。

これらのデータは、分かりやすい表現や数値に置き換えて、
初めて理解できるものに変わります。

その結果、人を動かす指針になり生きるスローガン
に変わるのです。

そのデータを「生かす」ために必要なのが統計学
だと認識してもらった良いでしょう！

しかしなが、統計学といっても様々な種類があります。
ビジネスに役立つ代表的なものは次の3つになります。

１．記述統計学
２．推計統計学
３．ベイズ統計学

○○の平均は記述統計学の一種です。
テストの平均点や業界の年収などは
記述統計学を使っています。

推計統計学は、集められたデータは
大きな母集団の中の小さな
標本に過ぎないと考えます。

NTTドコモさんが位置情報から割り出して
どのくらい人が減ったか否かの数値を出して
いました。

これこそ、推定です。

全員がドコモのスマホは使用していませんが、
全体の45%を占めていると全体像が見えてきますよね
という考え方です。

一方、ベイズ統計学は全く違う考え方です。

標本を必ずしも必要としないしデータ不十分でも
何とかして主観確率を扱います。

・記述統計学
標本に見られる特徴をわかりやすく表す。

・推計統計学
標本を分析して、母集団について推測する。

いずれにしても統計学の解析の大きな目的
の一つはマーケティングです。

よってデジタルシフトに移行するにしたがって
数値によるKPIがより必須になっていきます。

Googleアナリティクスのみならず、
顧客に価値提供ができているか否かも
・NPS指数
・Kファクター
などがあります。

このあたりの数値を制することがデジタルシフトの近道
になっていきますし、また戦略思考がより
求められてきます。

既存×既存から生まれるアイデアに数値で武装する
のがより鮮明になっていくと予測されます。