データ分析の事始めは、モニタリング指標（KPIなど）の異常検知。「いつも見ているこの数字、このままで大丈夫なのか、簡単にわからないかな？」私の知人の、あるマーケティング部署の責任者から質問されました。マーケティングの部署は色々な指標を、KPIと称して日々モニタリングしています。そういう意味では、データ活用を積極的に実施している部署の一つが、マーケティングの部署なのです。例えば、消費者アンケートを実施し分析をしたり、販売データを手に入れ分析をしたり、テレビCMのGRPデータを購入し分析をしたりしています。さらに、ここ10年で、自社のWebサイトのアクセス解析ログや、TwitterなどのSNSデータ、Web広告関連のデータなど、デジタル系のマーケティングのデータや指標も分析対象に入ってきています。
マーケティング・オートメーション（MA）ツールの普及で、楽になるかと思えば、逆にツールを覚える必要があったり、新たにモニタリングすべき指標が増えたりと、何が楽になってるのか分からなくなっています。マーケティング系の部署の宿命なのか分かりませんが、非常に多くの指標を日々モニタリングせざるを得ない組織や人が、特にマーケティング系の部署で増えています。
1. データ分析は、指標をモニタリングすることから始まる
データがある程度蓄積され、きちんと指標（KPIなど）設計なされていれば、あなたは何をするのでしょうか？
多くの人は、ひとまず蓄積されたデータを集計し、何かしら数字を算出します。指標の集計のやり方は様々で、合計してみたり、平均値をとってみたりします。それらの時系列の推移を、年別で見たり、月別で見たり、日別で見たりします。さらに、製品別で見たり、エリア別で見たり、部署別で見たりと、細かく見ていきます。そして、多くの場合、集計した数字を折れ線グラフなどで表現し、見やすくします。その集計されたものの多くが、受注件数や受注金額、来店客数などの指標です。要するに、データ分析の事始めは指標...
