ロジカルデータ分析―スピーディーに収益につなげる新手法

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ロジカルデータ分析―スピーディーに収益につなげる新手法

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  • サイズ A5判/ページ数 175p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784822279400
  • NDC分類 336.17
  • Cコード C0034

出版社内容情報

データをアクション、収益に結びつけるには、分析戦略がカギを握る。結果が出ないと悩むあなたに筆者独自のメソッドを伝授する。

稼ぐ組織はデータ分析ROIを考える
20年の分析実務経験を持つ著者が、データ分析のエッセンスを公開する

正しい分析をしているのになぜ失敗するのか--。『スピーディーに収益につなげる新手法 ロジカルデータ分析』は、ビジネスデータ活用で評価の高い高橋威知郎氏が、長年のノウハウを基にロジカルに解決する方法をまとめあげたものです。ビジネスデータ分析に活用できる独自のフレームワークや事例を基に、「収益効果が見えない」「投資に見合っているのか分からない」「後追いしかできない」といった課題を解決する道筋を示します。データの分析活用を成功させるには、着手する「スピード」と取り組む「パッション」が重要です。そうした“やる気の出る”データ分析のために必要なKPI(重要業績指標)や組織間連携についても独自の視点で解説します。著者の高橋威知郎氏は内閣府(旧総理府)およびコンサルティング会社を経て、現在はソフトバンク・テクノロジーでデータサイエンス部のシニアコンサルタントを務め、これまで20年近くデータ分析にかかわってきました。日経ビッグデータの連載講座 「データ分析で時流を先取りする方法」でも読者から高い評価を得ており、今回ノウハウを一冊にまとめました。データ分析の現場だけでなくデータを活用するあらゆる組織のマネジメント層にもお薦めです。

はじめに

基礎編

1-1 データ分析は「分析力」より「収益力」

1-2 データ分析が価値を生む時
なぜ「おもてなし×おすそわけ」なのか?
データ分析の価値創造13のエッセンス
 Essence 1 データは集め過ぎよりも抜け・漏れに気をつける
 Essence 2 抜け・漏れはフレームワークで防ぐ
 Essence 3 内外のデータを組み合わせる
 Essence 4 感覚データを活用する
 Essence 5 素性の怪しい外部データは躊躇なく切り捨てる
 Essence 6 不安な内部データは“感覚データ”で補強する
 Essence 7 一流の分析者は“ありもの”で何とかする
 Essence 8 インフォメーションとインテリジェンスの違いを意識する
 Essence 9 インテリジェンスにはシンセシスが欠かせない
 Essence 10 データ分析の顧客は社外クライアントだけではない
 Essence 11 おもてなしは顧客価値である
 Essence 12 おすそわけは対価である
 Essence 13 利益変動は因数分解で考える
価値創造を止める5つの壁

1-3 何をすべきかは「逆算アプローチ」が教えてくれる
逆算アプローチとは?
逆算の5ステップ
 Step 1 【KGI設計】分析目的とゴール、KGIを明確にする
 Step 2 【KPI設計】ゴール到達に必要なインテリジェンスを決める
 Step 3 【KPI設計】インテリジェンスを生み出すデータ分析の流れを考える
 Step 4 【KPI設計】分析に必要なインフォメーションを洗い出す
 Step 5 【収益計算】利益変動とデータ分析ROIを計算する

1-4 「逆算の5ステップ」の事例
データ分析で営業活動を変化させ利益率の改善を図る
注力顧客のデータ分析を「逆算の5ステップ」で明らかにする
データ分析はどんどん進化する


実践編

2-1 過去の延長線上の分析に未来はない

2-2 データ分析で戦うための3フェーズ
【Phase 1】 戦場を選ぶ
Step 1 CEBサイクルでシナリオを作る
 【C】 データ収集(data Collection)
 【E】 要因抽出(factor Extraction)
 【B】 シナリオ作成(scenario Building)
まさかと思える「想定外」のシナリオをあぶり出そう
Step 2 シナリオを評価し戦場を選ぶ
 シナリオを評価する3つの視点
 シナリオの実現可能性を評価する
 シナリオのインパクトを評価する
 2つのシナリオと3つの戦略
Step 3 PPDACサイクルで各戦場の対応策を練る
 PPDACサイクルはシナリオごとに回す
 PPDACサイクルの回転例
 内部データで分析し確かめる
 戦場選びの次にすべきこと
 
【Phase 2】 戦い方を決める
Step 1 C4I2でデータ分析体制を整理する
Step 2 逆算アプローチでC4I2を具体化する
Step 3 戦うために準備する
戦い方を決めた次にすべきこと

【Phase 3】 データ分析という武器で戦う
3Aサイクルを回しながら戦う
行動(Act)
評価(Assess)
調整(Adjust)
データ分析で待ち構えて落とせ

2-3 実践編のまとめ

おわりに

内容説明

「正しい分析をしているのになぜ失敗するのか」「過去の延長線上の分析に未来はない」「創造する意識がスピード×パッションを上げる」「稼ぐ組織はデータ分析ROIを考える」20年の分析実務経験を持つ著者が、データ分析のエッセンスを公開する。

目次

基礎編(データ分析は「分析力」より「収益力」;データ分析が価値を生む時;何をすべきかは「逆算アプローチ」が教えてくれる;「逆算の5ステップ」の事例)
実践編(過去の延長線上の分析に未来はない;データ分析で戦うための3フェーズ;実践編のまとめ)

著者等紹介

高橋威知郎[タカハシイチロウ]
ソフトバンク・テクノロジーデータサイエンス部シニアコンサルタント。内閣府(旧総理府)およびコンサルティング会社などを経て現職。官公庁時代から一貫してデータ分析業務に携わる。官公庁時代に身につけたデータ分析スキルを基に、ビジネスデータを活用した事業戦略およびマーケティング戦略、製品開発、マーケティングROI(投下資本利益率)、LTV(顧客生涯価値)、統計モデルの構築などのコンサルティングを行う(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

HALI_HALI

5
ビジネスにおけるデータ分析では、顧客価値を創造、利益を自社へもたらすことが求められる。そのためには自己のパッションを基にデータ分析における判断基準を設けることが必須。そして目紛しく変化する環境ではスピードを意識しなくてはならない。与件の中から最善の分析・判断を行う。本書の前半では分析における基本的な理論を、後半では実勢で用いることができるフレームワークが紹介されている。(課題の発見、データ収集、選別、行動。といったようなプロセス。)良い意味で、具体的なデータ分析の方法を学ぶ本では無い。2017/05/10

siro

2
スピードが大事という事はソフトバンク的だと思った。MECEにこだわりすぎない、という点は非常に合意。何についても重要な概念と理解した上で、厳密さばかりではないと思う。2018/06/30

Q_P_

1
シナリオ作成で重要なことは、想定外のシナリオをどれだけ作れるかが重要。 データ分析ということだが、考える、ということ自体に役立つ。2016/12/13

かわチラ

1
求める成果、目標から逆算で必要なデータ分析を明らかにし、KGI、KPIを設計するまでのアプローチは参考になる。ロジカルにデータ分析を活用することは、ビジネスにおいて大きな武器となる。2015/11/23

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