「データ分析のプロセスを理解する」【マーケティング基礎データ分析編②】全5回
データ分析は、ただ数字を眺めるだけでは意味がありません。重要なのは、どんな指標を追うのか、どう活用するのか。本話では、「データ収集→整理→分析→解釈→活用」の基本プロセスを体系的に学び、KPIの役割と設定方法を解説します。SMARTモデルを使った実践的なKPI設計法を知り、自社のデータを正しく評価するスキルを磨きましょう！
5週目1話目はこちらから👇
◯マーケティング基礎編シリーズ
1週目:WEBマーケティング編
2週目:顧客心理編
3週目:SNS拡散編
4週目:コミュニティ編
5週目データ分析編
①「データは語る！分析思考の基礎とフレームワーク」
②「データ分析のプロセスを理解する」
③「数字をどう読む？データの可視化と洞察」
④「データ収集とクレンジングの基本」
⑤「データ活用で成果を出す！実践と応用」
全5話でお届けします！
序の戸惑いと、わずかな希望
都心のビルが建ち並ぶ朝のオフィス街。通勤ラッシュを抜けて会社にたどり着いたユキは、前回に引き続き、デスクでパソコンを立ち上げ「コミュニティ施策」の資料を広げていた。上司からの指示で、「データ分析をきちんと行って成果を示してくれ」と言われたのが気になっていたのだ。前回（同週1話目）で基礎的な考え方は学び始めたが、実際のプロセスはどう進めればいいのか、まだよく分からないところが多い。
そもそもユキが勤める中小企業は、ここ数ヶ月でSNSを活用したコミュニティマーケティングを強化してきた。ユーザー同士が交流し、リピーターが増え、ファンコミュニティが形成されつつあるのは確かだが、上司の「ちゃんと数字で示せ」という要望に対して、ユキはまだバタバタしている。前回の学びで「データ分析には目的が大事」とか「仮説と検証のサイクルが重要」と知っても、実際にどう進めればいいかは別問題。
昼休み、ユキは社内カフェで同僚に弱音を吐いた。「データの重要性は分かったけど、具体的に何から手をつければいいのか……プロセスがごちゃごちゃになってて困ってる」。同僚は「分かる分かる。俺も“データ分析やろう”って言われても、集め方とか、KPIの設計とか、どこに何を当てはめるのか難しいよね」と同調する。ユキは頷きながら「そうなんです。ファンコミュニティのイベント参加率とか、SNSフォロワー推移、広告費も見たいし……全部混在しちゃって頭が混乱してるんですよ」と苦笑する。
上司は「KPI設計が鍵だよ」と口にするが、KPI自体がどのように設計され、どう管理されるのかユキにはまだピンと来ない。目的を定めろと言われても、「売上を上げたい」「コミュニティを盛り上げたい」「新規顧客を増やしたい」と欲張ればキリがないし、そもそもデータを集めるのも一筋縄ではいかない。重複や欠損も多いし……。
結局、ユキはこのままではラチがあかないと判断し、帰宅後にいつものうさぎ先生に再び頼ろうと決める。夕方になり、オフィスを出て電車に揺られながら、「先生、私、もう少し具体的にプロセスを知りたいんです……」と心の中で念じる。実際にどういう手順でKPIを設計し、どの順番で分析を回せばいいのか――そこが曖昧なままでは、いくらデータを集めても宝の持ち腐れだ。
アパートのドアを開けると、リビングのソファに相変わらずウサギ姿の先生が横たわって、羊羹を頬張っている。ユキが軽く靴を脱ぎながら「先生、ただいま。前回、データ分析の基礎を教わったんですけど、今度は“プロセスを詳しく”知りたいんです」と切り出す。先生はテレビの音量を少し下げ、耳をぴんと立てて笑みを浮かべる。「おかえり、ユキくん。大丈夫、具体的なプロセスを知ればもっと楽になるよ。焦らずゆっくりやっていこう」と穏やかに答えるのだった。
手探りのデータ収集と、KPI設計のジレンマ
深夜のリビングは照明を落としたまま、テーブルにはノートパソコンと山積みのメモ帳がある。ユキは床に座りこみ、先生の言葉を聞き漏らすまいと身を乗り出す。先生はいつものように静かな口調で話を始める。「ユキくん、データ分析のプロセスってよく“収集→整理→分析→解釈→活用”と言われるけど、それだけを聞いても何をどうやればいいか分からないよね。だから今日は目的をはっきりさせるKPI設計や、具体的な手順をもう少し噛み砕いて説明しようか」
ユキは大きく頷く。「はい、ぜひお願いします……コミュニティの成果を数字で説明したいんですけど、売上やSNSフォロワーの推移もあれば広告費やイベント参加率もあって、どこにどう優先度をつければいいか……もうごちゃごちゃになっちゃってるんです」。先生は耳を動かして「なるほど。じゃあまず、KPI設計の話からするね」と切り出す。
先生：「KPIっていうのは、Key Performance Indicatorの略で、要するに“何を成功とするか”を数値化したものだよ。人によっては“大きなビジョン”をKGI（Key Goal Indicator）と呼んで、その下にKPIを設定するケースもあるけど、まずはそこまで難しく考えなくていい。“リピート率を◯％に上げたい”とか“コミュニティ参加者を月に×人増やしたい”とか、具体的に数字で管理できる指標を決めるんだ」
ユキはノートを開き、「なるほど、リピート率とか参加者数なら確かに数字で追えますね。でも、1つに絞るべきか、それとも複数同時に管理すべきか……」と首をひねる。先生は「できれば複数を設定した方がいいね。売上とコミュニティ参加率といった、視点の異なるKPIを組み合わせれば、施策の効果が多角的に見える。ただし全部を無制限に増やすと管理が大変だから、3〜5個くらいが限度かな」とアドバイスする。
ユキは「そうですよね……上司は“売上が最終的に伸びればOK”と言うけど、コミュニティの健康状態を測るにはイベント参加率や再購入率を見たいし。なるべく絞るけどバランスも取りたい」と苦笑する。先生は「うん、それがベスト。で、そのKPIを見てどう判断するか、あらかじめ想定しておくと分析がスムーズになる。例えば“イベント参加率が下がったらSNS告知を強化する”“リピート率が伸び悩んだらキャンペーンを検討する”など、行動に直結させると迷いが減るんだ」。
ユキは「なるほど……“KPIを見て施策をどう変えるか”までセットで考えるんですね。そうすれば数字が上がったときも下がったときも、次にやることが明確になるってわけですね」と合点がいく。先生は笑顔で「そうさ。数字は単なる指標で、意思決定をサポートするための道具にすぎない。何をどう決めたいかが分かればデータ分析は怖くない」と補足する。
さらに先生は深い口調で、「データ収集の段階では“信頼できるソース”を選ぶのが大事だよ。SNSのフォロワー数やいいね数だけ見ても、実際の売上と結びつきにくかったりする。だから、売上や顧客データと紐づけられるようにID管理をきちんとやるとか、広告費ならどの媒体にいくらかかったか正確に取るとか、下準備が必要になる」と話す。ユキは先日データの整合性を合わせる作業で苦労した記憶が鮮明なので、「わあ……確かに大変そう。でもそこは避けて通れないですね」と納得する。
「うちの会社はそこまでIT化が進んでないんですよ。POSシステムとかCRMツールとか、断片的にはあるんですけど、全部連携されてない感じで……」
「どこの企業も似たようなところが多いよ。完璧なシステム統合なんてめったにない。だから最初はエクセルで手作業でもいいさ。必要最小限のデータを突合して、KPIの計算ができればOK。慣れてきたらツール導入を考えればいいんじゃないかい？」
ユキは「分かりました、そうします……あ、日常でもSNSログとか撮影会の参加者リストは手作業で管理してるので、そこでも応用できそうですね！」と目を輝かせる。先生は「そう、日常でも意外とデータの整理プロセスは活きるんだよ。写真サークルで今週は何人が参加して、その後どんな写真が投稿されたかを記録すれば、次回のテーマ設定に役立つはずさ」と言う。
続いて先生は「分析→解釈→活用」の流れを簡潔にまとめる。「KPIが算出できたら、その数値をグラフ化して、前月比や昨年同月比などと比較してみる。その傾向を見ながら“なぜ上がった（下がった）のか”を考えるわけだね。例えば“コミュニティイベントをやった月はリピート率が上がる”というパターンが見つかれば、来月もイベントを増やそうという施策が導き出せる。これがデータを使った意思決定の醍醐味だよ」と語る。
ユキは「わあ……なんか楽しそう！ ただ数字を見るだけじゃなくて、その背景を考えて次の行動を決めるんですね。まさにコミュニティ施策にもぴったりかも」と笑顔になる。先生は「そう。“数字の裏にある物語”を読み解くのが分析者の役目さ。ビジネスだけじゃなく日常でも“なんでこうなったの？”をデータで探るのは面白いよ」と言い、耳を揺らして羊羹をもう一口かじる。
翌日、ユキは会社に出社すると、上司や同僚に「まずはKPIを3つ定め、その数値を重点的に見ませんか？」と提案する。1つ目はリピーター率、2つ目はコミュニティイベント参加率、3つ目はSNS経由の新規顧客数。上司は「数字が多すぎると管理しきれないから、そのくらい絞るのがいいね」と納得し、同僚も「じゃあ、この3つの指標をどうやって集めるか、分担してやりましょう」と快諾する。こうしてデータ分析のプロセスが動き始めるが、意外とやることは多い。各種データソースを一カ所にまとめ、エクセルやGoogleスプレッドシートで表に整形し、欠損や重複を取り除いてグラフにして、最終的には月次レポートを作る――しかもコミュニティ施策やSNS運用の合間にこれを進めなくてはならない。
ユキは「やることだらけで頭パンクしそう……でも先生に教わった“目的を見失わない”って言葉を思い出して、がんばろう！」と自らを励ます。そして何日かに渡って地道な作業をこなし、ようやく「最初のKPIダッシュボード」が完成する。リピーター率、イベント参加率、SNS新規顧客数などを月ごとに棒グラフや折れ線グラフで整理し、「コミュニティを始めた月にはこれが上がった」「あの広告キャンペーンを打った月にはこれが伸びた」などを可視化できる形に。数字を眺めるうちに「思ったよりイベント参加率とリピート率の相関が強い」などの仮説が浮かぶと、ユキはワクワクを感じる。
深夜、自宅で先生に「KPIダッシュボード、できました！」と報告すると、先生は「ふふ、よくがんばったね。数字が見えると意外と楽しくなるだろう？ これで“現状”が把握できて、次に“なぜこうなったか”を考え、“じゃあどうするか”を決めるプロセスが回るはず」と耳を動かす。ユキは「はい、早速上司に見せたら“これなら傾向が分かるな”と喜んでました。あと、私も日常で写真サークルの参加率グラフ化してみたら“雨の日は激減”とか“週末夕方が最も多い”とか意外と面白かったんですよ！」と笑顔になる。
先生は「そうさ。日常のちょっとした疑問も数字で可視化すると“あ、そうだったのか”と気づくケースは多い。写真サークルなら『いつ参加者が多いか』だけじゃなく『撮影後どのくらい写真を共有するか』も数値化すれば、満足度との関係が見えてくるかもね」と提案する。ユキは「それ面白そう！ でもあまりに統計マニアになって周りに引かれたくないなあ……」と冗談を飛ばす。先生は「そこはユキくんの上手なバランス感覚で」と静かに微笑む。
会社では次のステップとして「分析→解釈→施策へ反映」の流れに取り組み始める。上司が「このイベント参加率が下がった月は、広告費との関連はどうなの？」と質問し、ユキが「広告を打たなかったせいかもしれないです。ただ、SNSでの告知頻度も少なかった気がして……」と返す。そこでチームが「次はSNS告知を増やして広告費も少し投下してみよう」と施策を決定し、翌月の数字を観察する。まさにPDCAサイクルが回り始め、コミュニティと売上の関連が段階的に明確化していく。
ユキは「先生、本当にデータ分析って意思決定のサポートになりますね。今までは“なんとなく効果ありそう”と伝えてたのが、今は“イベント参加率がこう変わったからリピート率が上がった可能性がある”と具体的に説明できるようになりました！」と意気込む。先生は「それがデータ思考の強みさ。もちろん数字がすべてではないけれど、少なくとも客観的な根拠があると人は納得しやすいし、施策の効果検証もしやすい」と頷く。
夜更けにユキがキーボードを叩きながら「KPIを作るだけでも大変だったけど、ここまで来てやっと“データ分析のプロセス”がなんとなく分かってきました……」と呟くと、先生は耳を動かして「最初は誰でも迷う。だけど一度経験すれば2回目からはスムーズになるし、日常のいろんな場面でも活かせる。大事なのは“どういう数字を追えば意思決定が進むか”を考えること。あとは、地道に集めて検証すればOK」と声を掛ける。ユキは「はい……私、もう少しコミュニティのデータを洗い出して、次は広告施策ごとの売上影響を見てみようかな」とワクワクする。
そうして、会社でもプライベートでも、ユキは“分析のプロセス”を回し始める。収集（社内データやSNSログを集める）、整理（欠損や重複を除去しフォーマット統一）、分析（グラフ化して傾向や因果を考える）、解釈（“こういう背景があるはず”と仮説を立てる）、活用（具体的な施策を提案し、PDCAを回す）――その流れを体験するごとに、ユキは着実にスキルアップしていくのだ。周囲からも「ユキちゃんってすごく頼もしくなったね」と声をかけられ、ちょっとした達成感を覚えながら、彼女はさらに次の段階を目指す。
小さな成功と、日常への回帰
週末、ユキは写真サークルのミニ撮影会に参加する。撮影後のカフェでは、メンバーが「今度、新しい人が参加したいって言ってたよ」「ユキちゃんのサークル、面白いって噂が広がってるみたい」と嬉しい話題を持ち寄る。ユキは「へえ、私が何かしたわけじゃないんですけど……あ、そういえば、先週“雨天だと参加者が少なくなる”ってデータを見せて、晴れの日に合わせて企画したから、今回はみんな来やすかったのかもしれませんね！」と思わず笑う。メンバーが「おお、そんな分析してたの！？ なんか本格的だなあ」と驚き、「確かに雨が苦手な人多いもんね。でもデータで見ると説得力あるわ」と感心する。ユキは「先生が教えてくれたんですよ……」と心の中で感謝する。
会社でも、コミュニティ施策のリピーター率や広告費との関連などを数カ月単位で継続的にチェックするようになり、上司は「思ったより効果が出てるんだな。これはいい。次回は新商品をコミュニティ中心にPRしてみるか」と前向きな検討を始める。ユキ自身も「数字に苦手意識があったけど、実践すると意外とワクワクする。これなら今後、もっと大胆な施策も提案できるかも……」と希望を抱く。仕事においてもプライベートにおいても、データに基づく考え方がじわじわと根付いてきたのだ。
夜、自宅のアパートで先生と軽い夕食を済ませた後、ユキは改めてお礼を言う。「先生、本当にありがとうございました。私、データ分析なんて無理だと思ってたけど、プロセスを教わったら“目的を決める→必要な指標を洗い出す→収集と整理→分析→解釈→活用”って流れが分かってきて、あとはやるだけなんだなって……ちょっと自信がつきました！」。先生は「ふふ、ユキくんはもともと素直で行動力あるから、基礎を掴めばスイスイ進むよ。あとは“やろう”と思うかどうかだけだからね」と耳を動かしながら笑う。
ユキは小さく微笑み、「会社だけじゃなく、サークルでもデータ取って分析するの楽しくなってきました。『なんとなく』じゃなくて根拠を示せると、みんなが納得してくれるんですよね……すごいなあ、データって」と感心を深める。先生は「そうだろう？ データは万能じゃないけど、客観的な視点を提供してくれる。日常でも仕事でも、そこに“どう活かすか”はユキくんのセンスやコミュ力次第だね」と優しく声を掛ける。
ユキは「はい……。もっと学びたいことが山ほど出てきました！」と意気込み、もはやデータ分析を苦手と言っていた自分を笑い飛ばしたい気分だ。手の届くところにノートとペンを置き、「次は広告費の詳細とコミュニティ施策との相関をもう少し細かく見てみますね」と目を輝かせる。
こうして、ユキの第5週・第2話、「データ分析のプロセスを理解する」はひとまず結末にたどり着く。コミュニティの成果を数字で説得力ある形に落とすため、そして日常をより豊かにするため――ユキはこれからも先生の知恵を借りながら、収集→整理→分析→解釈→活用のサイクルを回していく。仕事が終わってからの深夜、アパートのリビングでうさぎ先生とともにノートを開く光景は、まだしばらく続きそうだ。
用語解説
KPI設計
企業や個人が目的を数値化してモニタリングする枠組み。
例: 「コミュニティイベント参加率」「リピート率」「SNS経由新規顧客数」。
目的に直結する指標を3〜5個ほど選定し、それを継続的に追うと施策の効果や問題点が分かる。
データ分析のプロセス
収集: 必要なデータを集める。SNSログ、売上データ、広告費、コミュニティの投稿など。
整理: 欠損値や重複を処理し、フォーマットを統一。
分析: グラフ化や統計手法で傾向や因果を読み解く。
解釈: なぜその結果が出たのか仮説を立て、背景を考察する。
活用: 施策や意思決定に反映し、PDCAを回す。
データドリブン思考
目的（意思決定）を明確にし、その根拠や方針を数字で確かめ、仮説検証を行う姿勢。
帰納法と演繹法を行ったり来たりしながら“客観的裏付け”を得る。
コミュニティ施策への応用
単に売上や広告だけでなく、イベント参加率や再購入率、口コミ投稿数などコミュニティ特有の数値をKPIに。
イベント後の購買動向やSNSの拡散状況を見れば、次の企画に活かしやすい。
日常でのデータ活用
仕事に限らず、写真サークルの参加傾向や買い物習慣などを記録・グラフ化すると意外な事実に気づく。
「なんとなく」から「データで把握」へ移行すれば、趣味や生活がさらに充実する可能性がある。
PDCAサイクル
Plan → Do → Check → Actを繰り返すプロセス。
データ分析で得た結果を次の施策に反映し、また数字を追って改善を図る流れが重要。
次回予告
「数字をどう読む？データの可視化と洞察のポイント」
次回は、集めたデータをどのように見せ、どう洞察するかに焦点を当てます。ユキがKPIを設定し、ある程度データを集め始めたはいいものの、表だけでは傾向や問題点が見えにくい、と悩む場面が待ち受けています。そこでうさぎ先生はグラフやダッシュボードの活用法を指南し、“可視化”による課題発見の面白さを解説――果たしてユキは数字の裏にある意味をどのように読み取り、施策に活かせるのか？ どうぞご期待ください。
◯マーケティング基礎編シリーズ
1週目:WEBマーケティング編
2週目:顧客心理編
3週目:SNS拡散編
4週目:コミュニティ編
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