現場で使える。データ分析・解析の考え方

記事公開日:2016.05.27

最終更新日:2017.08.29

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リスティング広告やウェブサイトのパフォーマンスを上げていくためにデータの分析・解析が必ず必要です。

今回は、データ分析や解析を毎日のように行っている運用型広告の現場で、どういった意識や考え方で分析・解析を行っているのか、ということについてご紹介します。

データは宝

まず認識していただきたいのはデータは宝ということです。

リスティング広告を出稿していると、膨大なデータが蓄積されます。一見すると「全然使えない」と思うようなデータもありますが様々な軸と掛け合わせてデータを見ることで視えてくることが多々あります。データはいくら蓄積しても、分析・分類・加工をしなくては全く意味がありません。データを分析・解析し、有用な知見を導き出すことが必要でありこのことを念頭に置いて分析・解析を行うことが重要だと感じます。

ビジネス理解は重要

なぜ分析・解析するかという理由やその問題点について、正しい現状認識をしなくてはいけません。

それは、データの意味やその背景にある業界特有の流れなどをわかっていなければ、正しい方針を出すことが出来ないと考えるからです。

運用型広告の現場のあるあるなのですが自力で全てを解決しようとする方がいます。ただ、クライアント企業の担当者の方のほうが業界について最もよく知っているので、時間ももったいないので担当者に聞いた方が良いです。聞くことで浮いた時間を、他の分析・解析の時間にあてるのが良いと考えます。

結果との向き合い方

結果次第で、どのようなアクションを起こすかを想定しておく必要があります。予想通りの結果が出る場合と、予想外の結果が出る場合の2つがあるわけですが、予想通りであればアクションを大きく変更する必要はありません。しかし、予想外の結果が出た場合は、その結果に対してどのようなアクションを取るべきかの判断が非常に重要になります。データの取得方法が間違っていたのかもしれないし、そもそもの仮説が間違っていたかもしれません。

想定外の結果が出たときこそ、柔軟に頭を働かせて様々な可能性を考えるべきで、だからこそ ツールに頼らなくても分析・解析ができる必要だと考えます。

まとめ

近年では、広告運用サポートツールが出回っているのでそのツールで分析・解析を行うのも一つです。しかし、ツールが無くても正しく分析できないとダメだと思います。

ツールでは補えきれない部分が多々あり、補えきれない部分を判断し遂行するためには人間の知識・知見が必要になるからです。リスティング広告やアクセス解析の世界は年々複雑化、自動化の一途をたどっておりますがまだまだ 属人的な部分が多いです。

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