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生活者起点のリサーチ＆マーケティング支援を行なう株式会社ネオマーケティング（所在地：東京都渋谷区）では、今の時代に即したマーケティングリサーチのあり方を検討するべく研究チーム「NEO Research Lab」を立ち上げ、独自で調査を行なっております。
今回のテーマは「データドリブンの意思決定」です。日頃クライアント様から、「データはあるけど、どのように活用したら良いかが分からない」「どのアクションが正しいかが判断できない」等の問い合わせが多々あります。
そこで、基本的な指標である「平均」「標準偏差」を用いて、データ情報に基づく判断や行動、つまり「データドリブンの意思決定」を例示できたらと思います。
平均と標準偏差とは
平均と標準偏差とは、以下を指します。
商品開発担当者の場合、どの商品を発売する？
あなたが商品開発担当者だとしたら、下記4つの商品をどれを発売しますか？（1つだけお選びください）
と聞かれても、何も情報がないため、選ぶことは難しいと思います。
では、次の場合はどうでしょうか。
ここでは例として、消費者に各商品の満足度を調査し、下記のスコアを作成したとします。そこで再度、“あなたが商品開発担当者だとしたら、下記4つの商品をどれを発売しますか？”と聞かれたら、先ほどに比べ、“意思決定”しやすくなったのではないでしょうか。
さらに、先ほどのスコアをグラフ化してみます。数表が視覚化され、より“意思決定”しやすくなったと思います。
では、結果を見ながら、“データ分析的な立場からの意思決定”の例を提示します。
結果を見ると・・・
商品A：平均点も70点。下方管理限界は50点、上方管理限界は90点。
商品B：平均点も80点。下方管理限界は70点、上方管理限界は90点。
商品C：平均点は50点。下方管理限界は10点、上方管理限界は90点。
商品D：平均点は40点。下方管理限界は30点、上方管理限界は50点。
商品Aはハイリスクハイリターンの“一攫千金型”。商品Bが最も安定していることが分かります。
人によって選ぶ商品は分かれると思いますが、データ分析的な意思決定では、商品Bをレコメンドします。
なぜならば、データ分析的に目指すところは・・・
リターン最大化（平均値が大きいほど良い）
リスク最小化（標準偏差が小さいほど良い）
であるからです。
平均点と標準偏差がなければ“閃き”で選んでいたものが、データ基準で商品を選択できるようになりました。
なお、データ分析的には商品Bというだけで、どの商品を選んでも間違いではありません。
筆者は「ハイリスクハイリターンの商品A」の“一攫千金型”を選ぶのも、正しい意思決定だと思います。意思決定に根拠があれば、良いのではないでしょうか。
最後に
基本的な指標である「平均」「標準偏差」を用いた、データドリブンの意思決定を例示しました。
筆者は、データ分析とは“石橋を叩いて渡る戦略”を補助する手段と考えています。“閃きの戦略”ではなく、“より成功率を高めるための慎重な戦略”だといえるでしょう。「データはあるけど、どのように活用したら良いかが分からない」「どのアクションが正しいかが判断できない」、こういったお悩みが解決できれば幸いです。
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