どこから始めればよいか迷っている方のために、 業務に直結する外部の要素をいくつかご紹介します。

筆者:Josh Good 本ブログは「It’s time to start using third party data」の翻訳です。

以前、読者の皆様に「自分のすべての分析に必ず外部データを取り入れる」ことをお勧めしました。それ以来、旅行 (現実の旅行とサイバー スペースでの旅行の両方) に出ると、数多くの好意的な意見とこの考えに対する賛同の声が寄せられます。しかし、それと同時に、今なお外部データやサードパーティ・データを分析に使用しない多くの組織に出会います。

率直に言って、テクノロジーとデータアクセスの立場からは、外部データを利用できない正当な理由はほとんどありません。分析自体は、Qlik Sense Desktop や Qlik Sense Cloud などの無料ソフトウェアはもちろん、ほぼすべての業務用コンピューターに搭載されている表計算ソフトで実行できます。また基本的なサードパーティ・データは、Qlik DataMarket などのデータ サービス経由で、または単純に Web を検索すれば、多くの場合、無料で簡単に手に入ります。それでは何が問題なのでしょうか。分析にサードパーティ・データを使用しない人がいるのはなぜなのでしょうか。おそらく、どこから始めればいいのかわからないのではないか、というのが私なりの結論です。そこで以下では、その問題を解決しましょう。

最初は簡単なことから始める

手始めに何か簡単な分析を試してみましょう。たとえば雨が小売業の売上にもたらす効果など、まずは “自明な” ことで外部データ利用の効果を確認できます。この練習は既知の知識を確認しているだけのように見えますが、これによってサードパーティ・データを使用した分析に対する基本的な信頼が生まれます。しかし、”既知の事実” による確認で不足な場合は、何か新しい分析対象を見つける必要があります。以下では、多くの企業で外部データ利用の出発点として使用できる 5 つのアイデアを示します。

日別/月別での平均気温

  • 売上高や利益幅などの主要な指標値は、気温の推移に従って変化していますか。
  • 変化が生じる “鍵” となる気温が存在しますか(特定の気温を上回ると劇的に減少するなど)。

日別/月別での合計降水量

  • 雨の日は売上や利益幅などの主要な指標値が変化しますか。
  • 降水連続日数は、何か影響を及ぼしますか。

地域別 1 人当たり GDP

  • 1 人当たり GDP の高い地域と取引状況は一致していますか。最初に思いつくのは、GDP と売上高の比較ですが、場所などの指標値との比較も有用です。

インフレ率

  • 売上高、成長率、拡大率、施設数などは、インフレ率と連動していますか。

ターゲット顧客層の人口

  • 売上高や利益幅などの主要な指標値は、人口によってどのように異なりますか。
  • 最初は総人口を使用すると簡単です。その後、特定の顧客層に絞り込みます。

これらすべての分析は簡単に始められますが、使用に当たっては単純化や前提条件の設定が必要なため、得られる結論は暫定的にならざるを得ません。それでも手始めに簡単な分析を行うことで、今後の内部データの分析において、サードパーティ・データを取り入れることでのみ発見できる洞察を引き出せるようになります。

出発点として上に示した各分析は、無料の Qlik 製品 (Qlik Sense Desktop や Qlik Sense Cloud) と Qlik DataMarket の無料データを使用して実行できます。外部データを利用できない理由はもうありません。今すぐサードパーティ データを分析に取り入れ、簡単なことから始めましょう。

写真: IQRemix/Foter.com/CC BY-SA