部下にデータ集計させる前に上司が考えておくこと。何のために、何が知りたくて、それが分かって何をしたいのか
ちゃんと販売データを見てみろ。
顧客データはどう使っているんだ？
データドリブン（データに基づいて意思決定）しなきゃダメだろう。
こういう社長の大号令があると、部長から課長に、課長から担当に、データドリブンするための資料作り（＝データ集計）が指示されるわけだ。
集計できたら、「よし、一緒にデータ分析しよう！」と部長や課長、何なら社長も、手ぐすね引いて待っているわけ。
ただ、その担当は．．．
あるある、いっぱいあるよデータ。
どの数字を使って、どんなグラフに集計すればデータ分析できるんだろう？
こういう思考回路になるわけだけれど．．．
ところで私たちって、何のために、何が知りたくて、それが分かって何をしたいの？
「何？」が納得できていなければ、社長の大号令も、部長や課長の指示も、担当が作ったグラフも、全てがトンチンカンで不幸な結果になる。
データ集計させる前に、ちょっと立ち止まって、考えておくべきことがあるのだ。こんなとき、大きな会社が、何のために、何を知って、何をしたのか？今日はそういうお話。
稼げる販促へ変えるカルビーPOS発 陳列案、頻度別クーポン（2024/10/07日経MJ）
何のために？（新しい販促のために）
卸値を下げるか、コストをかけて派手な販促物（POP）をつくるか―。ほぼ二択式だった販促の世界を、データの力で変えようと考える企業が相次ぎ現れている。代表的な1社がカルビーだ。2022年にデータドリブンの販促策を練り上げる専門組織としてリテールサイエンス部を設立。
菓子業界では長年、卸価格を下げて特売を促す価格主導型の販促が続いてきたが、「限界を迎えている」
今回の主役は、押しも押されもせぬ、業界1位or2位を争う「カルビー」。
データドリブンの専門組織、リテールサイエンス部が2022年に設立された目的、「何のために？」は記事に堂々と書いてある。
何のために？
⇒限界を迎えている価格主導型の販促をやめるために。
何を知って？（個人情報×購入情報を知って）
カルビーはID-POS（販売時点情報管理）データから同社商品を手に取りそうな客を抽出。小売店に来店する頻度を高めてくれそうなクラスターを導き出し、ターゲットを絞った販促策を共同展開し始めた。
POSデータというのは、どんな感じの人が、何を、どの店で、どれくらい買ったかという購入情報（レジ打ちの結晶）だったわけですが、最近はスマホ決済だから、「どんな感じの人が」というふわっとした情報（レジの人の感覚）じゃなくて、ある程度マスキングするんでしょうけど、ほぼほぼ個人情報（ID）×購入情報（POSデータ）まで取れちゃうわけですね。
何を知って？
⇒ほぼほぼ個人情報×購入情報を知って。
何をしたか？（分析してそれぞれに合った販促をした）
ID-POSデータから、カルビーのポテトチップスを「購入している人」「3～6カ月の期間購入していない人」「6カ月以上購入していない人」の3つに分類。購入している人以外に対してだけクーポンを印字できるようにした。
手応えを感じたカルビーは、次の段階へ進めようとしている。まずID-POSデータの「来店頻度」と「1回の買い物当たりのトータル支出金額」を掛け合わせ、店舗へのロイヤルティー度を分析。買い物客を「ヘビー」「ミドル」「ライト」に分類し、商品の購入頻度別クラスターと掛け合わせるアイデアだ。
これってもう、マーケティングの教科書に手あかがつくくらい書いてあるRFM分析というやつです。
本当のお得意様は誰なのか？しばらく買ってくれてないから、プッシュすべき人は誰なのか？を調べて、それぞれの人たちに適する販促をしていこうね、そゆことです。
何をしたか？
⇒お得意様とそうでない人に分けて、それぞれに合った販促（単純に価格を下げるだけじゃない販促）をした。
データ集計は「何のために、何を知りたくて、それが分かって何をしたいのか？」の一部。
．．．ということで、データ集計は「何のために、何を知りたくて、それが分かって何をしたいのか？」の中間地点（何を知りたくて）にある。
「何のために？」がないと、「何を知りたいか？」分かるわけがないし、「何をしたいのか？」がイメージできないと、必要な数字が何なのか分かりようもない。
担当が「データはいっぱいあるんだけど、どの数字を使って、どんなグラフにすればいいんだろう？」と悩んだ時点で、アウトなわけだ。
世の中にデータ集計で困っている担当がいっぱいいると（勝手に）仮定して、これはもう、Ｂ’ｚの「イチブトゼンブ」を聴いて猛省しよう、と世の上司たちに言いたくなった。そんなことを想って、スマホを閉じました。
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