5月ももう半ばにさしかかります。6月にはいると、あっという間に1年の折り返し地点にさしかかりますね。そして、6月は、会社の株主総会があったり、賞与が気になりはじめる時期ですね。
業績に直結する売上をあげるためにどうしたらよいか、日々、ビジネスマンは頭を悩ませています。売上を上げるための効果的な方法はどのようなものがあるのでしょうか。
グーグルの「最適な青」とは？
現在、ヤフーのCEOのマリッサ・メイヤー氏は、前職のグーグル社員時代に「41種類の青から最適な青を選ぶ」というウェブ広告の因果関係分析を行ない、広告収入を大幅に上げました。
当時のグーグル社内では、どのような「青色」の文字が利益につながるのか、という議論が起こっていたそうです。マリッサ・メイヤーは、その「青色」を決めるために、ビッグデータで因果関係分析を行ない、利用者のクリック数を最大化できる「最高の青色」を突き止めました。
グーグルの試算では、この「最高の青色」を採用した結果、年間2億ドル（240億円）の収入増をもたらしたとしています。色の効果、すごいですね！
多くの会社では、社員による多数決で決めた色や有名なデザイナーが選んだ青色に決めてしまいそうですが、グーグルでは行動データの分析結果に基づいて決定をしました。
ちなみに分析した青色は、41種類あったそうです。青色に41種類もの種類があったことにも驚きました。
売上に色が関係することは、なんとなくわかっていましたが、もう少し大きな色の区分として、赤や青、緑などの色と思っていましたが、ただの色を決めるだけではなく、このような緻密な分析が大事なんですね。
間違ったデータの解釈をしないために
ただ、気をつけなければいけないのが、とにかくデータを使えば良いというものではないということです。
「ビッグデータ」という言葉はビジネスの中でもすっかり定着し、「データによる根拠を示してください」と言われる機会も増えてきましたが、そのデータ分析結果が本当にそのような意味を示しているのかを考えることは必要です。
なんとなく、データがあり、グラフが一緒にあるとそれらしく見えてしまいますが、データが本当に示していることを、ビジネスに活かすためには、データ分析や読み取る力が求められているように感じます。
新聞やTVのいろいろなデータを見てみると、本当にその解釈であっているのかな？と感じるデータや分析をよく見かけることがあります。
広告費を倍増した結果、●●の売り上げが▲％上昇した
新社長の改革の成果によって、株価が☓☓％アップした
政府の補助金政策の効果で地域経済が活性化した
などなど・・・。
データ分析から導かれた因果関係を元に主張されている内容ですが、広告によって売り上げに影響した、新社長の改革によって株価があがったという因果関係が示されています。
しかし、データ分析結果で述べられている主張は広告と売り上げ、新社長の改革と株価の2つのデータの動きに関連性があったという、相関関係を示してはいるものの、実際の因果関係があることまでは示せてはいないのが実情です。
売り上げが上がったのは、広告も関係しているかもしれませんが、その他の要因である季節や温度などの環境要因かもしれませんし、何か流行にピッタリ合った、時流にのったものがあるかもしれません。景気がよくなったなんていうことが影響しているかもしれないこともあるからです。
それにしても、データ分析をする能力はこれからビジネスマン、ビジネスウーマンには必須なスキルになってくるのかなと感じました。
