【即戦力】周りを納得させるデータ活用の基本②
本日も1日、お疲れさまです。*
第二回、デジネススキルに関する記事を投稿します。第一回目はこちらを参照ください✏️
膨大なデータを前に、その中から必要なものだけを選択することは難しそうに思えます。
だから、
対策として仮説検証をしましょう。
前回の記事ではこのような言葉で締めくくっていたかと思いますが、
データを用いて説得力のあるトークを繰り広げられるようになるためには、トークテーマをしっかりと確立させる必要があります。
なので、今回はその際の思考法をご紹介していきたいと思います。
何かのスキルアップとして
お役に立てる記事になれば幸いです🌻
仮説検証とは
予想の真偽を、事実情報に基づいた実験や、観察などを通じて確かめること。
≪goo辞書より引用≫
仮説検証のプロセス
結論であり最大のポイントから先に伝えると、最初に仮説を立てることができれば意味のある仮説検証ができるようになります。
とにかくデータを集める→なんとなくこれっぽい→仮説設定→データ選定・整理→検証
これは、人がよくとりがちな行動手順を記載したものですが、間違った手順です。
その理由の1つ目（1/2）
✖️効率が悪いため。
必要なデータかはわからないけど、とりあえず収集してみる、というのは限りなく膨大な時間がかかります。必要になるデータ量もわかっていないということなので、単なるデータコレクターになっている恐れもあります。
忙しい現代を生きる社会人において、時間は有限な資産です。
理由の2つ目（2/2）
✖️仮説を間違える恐れがあるため。
仮説を立てる前にデータを集めてしまうと、思考や仮説がデータに引っ張られる恐れも出てきます。
仮に、売上が落ち込んでいる真の理由が営業マンの商談の質にあったとします。しかし、目の前に自社のデータが一切なく、競合が新商品をリリースしたという情報(データ)があったとすれば、あなたは何を思いますか？？
「競合にお客様が取られているのでは🐤💦」
「うちも新商品のラインナップを揃えて追随した方がいいんじゃないか🐤🐤💦」
と、とんとんと課題を発見(？)して対応策(？)の話まで考えが及ぶのではないでしょうか。一見するとスムーズに発想が進んでいるかのようですが、前提とする真の原因が「商談の質」と定めている以上、残念ながらこちらの思考は話の本筋から逸れてしまっています。
現実にも、情報(データ)によって話し合いが誤った方向に進行しているケースは少なくないように思います。上記は、本来目を向けるべき仮説とは異なる仮説が立てられて、不要なデータを揃えてしまった(しまう)という面のわかりやすい例でした。
では、改めて
仮説検証の正しいプロセスをまとめます。
✔️1.仮説を立てる(仮説設定)
例・自社の営業マンの商談の質はどうだ？
繰り返しになりますが、先に仮説を立てることにより、前提、前例、偏見に縛られずに、解決すべき課題が考えられやすくなります。
✔️2.仮説を裏付ける(データ設定)
例・前年度、前々年度はどうだ？受注率は？
✔️3.データ収集
収集すべきデータ→「営業マンの受注率」
仮説が決まることにより効率的にデータ収集ができます。データ選定がピンポイントになります。データ収集の時間もかかりません。
✔️4.データ整理
グラフ化 📊
✔️5.仮説検証
仮説の真偽を確かめる
「本当かどうか」と考えた仮説に基づけば、テーマぶれも生じません。
✔️6.施策実施 or 再度仮説検証
仮説が真・・・仮説通り正しい (施策実行)
仮説が偽・・・再度仮説設定 (1.に戻る)
仮説設定(1.)のポイント
仮説とは、
「こういう事実があるんじゃないか？？」
との考えをいいます。
担当者によって売上実績に違いがあるのは、なぜか？？
クレームやトラブルがなかなか改善されないのは、なぜなのか？？
これらの疑問に対して、まずはデータを用いず、原因となるところ(フォーカスするところ)を思い付くだけ挙げてみたいと思います。
担当者によって売上実績に違いがあるのは、なぜか？？🏃販売している商品が違う(客単価が違う)
🏃担当している会社が違う(大企業、中小)
🏃売り上げてる時期が違う(季節変動)
🏃営業する活動時間が違う(就業時間)
🏃受注率が違う(見積り・提案効率の良さ)
クレームやトラブルが改善されないのは、なぜなのか？？🔍️特定の内容(原因)によるものなのか
🔍️同じクレーム・トラブルの再発であれば、対策が打てていないため
ｰｰｰ
この仮説設定の深堀こそ、ビジネスにおける論理的思考の追及となります。売上が上がらない理由は営業マンの受注率が低いからだと仮定したなら、なぜ受注率が低いのかを考えます。その理由を営業マンのトレーニングを行っていないからだと仮定したなら、なぜトレーニングできないかを考えます。そして、その理由を考えていくうちに「そこにかける時間とお金(資金)がない」もしくは、「経営者がそこにお金をかけようと思っていない」等のことがわかってくるのかもしれません。
まとめ
今回、仮説検証のプロセスにはじまり、仮説設定のポイントについてまとめてきました。
復習として覚えておいていただきたいのは次の3点です。
🌻最初はデータに頼らないこと
何ごとにもゼロベースで臨みましょう。
ゼロベースで考えるということはデータにも左右されない頭で考えるということです。
また、余談になりますが、人は過去の経験にも紐付いて判断しやすい生き物です。そのような個人の経験にも偏らない頭で考えることが、正確な仮説を立てることに繋がります。
🌻複数の仮説を設定しておくこと
🌻論理的な繋がりを意識すること
仮説設定のポイントでおさえた内容ですが、課題の原因を広く仮説立てられれば、それだけ思考に深さが生まれます(ロジックツリーの概念です)。まずは、課題の原因となる対象の行動、競合やお客様(ヒト)、商品(モノ)についてそれぞれ考えてみてください。
次回は仮説を検証するためのデータ選定と、検証判断基準を事例とともにまとめていきたいと思います。思った以上に長くなっておりますが、選定後のデータを整理(グラフ化)する話も単体でまとめていきたいと思います。
➸➸➸
毎度カメ更新で恐れ入ります🐢💦
今回の記事が、何か少しでもビジネスの場面でご活用いただければ嬉しく思います。
ここまでお付き合いくださり
ありがとうございます。*
