データに使われる人になるのか、データを使える人になるのか

あらゆるものがネットに繋がっていくことで、

いやなことも、

知りたかったこともどんどん見える化していきます。

そうすることで「データ」というのがどんどん増えていきます。

３年ぐらい前からビッグデータという言葉はでてきていますが、あまり活用できている！っていう事例は聞かないようにおもいます。

なぜなら、データをどのように使ったらいいのかわからないから。

データに変数を与えるのは人間の打ち手であったり外部要因であったりします。

ただ、データをみただけでも「あ、おもしろい、便利そう！」にしかなりません。

簡単にいうと

ここを機に売上があがっているのはなぜだろう？

リスティング広告をはじめたからだ。

となると予算を2倍増やしたら売上は2倍になるのだろうか？

とデータをみてアイディアが浮かんで次の打ち手まででてこないことには

データを使える人とは呼べないと思います。

※統計学もかじってないのでなんともいえないのですが。

マーケットリサーチの結果は、

どうしても自分の仮説を成立させるためであったり、

顧客が表面上で欲しいものをそのまま受け取って、

失敗の免罪符になることがあります。

本当は、

たとえば多機能の携帯が欲しいという声が多くて、

多機能の携帯を作ればいいんだ！というアイディアが生まれた場合

一度、なぜ自分は多機能の携帯をつくったほうがいいの？と思ったのか検証する必要が有ります。

顧客が多機能の携帯がほしいといったから？

そもそも機能が多い方がいい携帯がほしいですか？といったら「はい」と答えるのでは？

機能が役に立つシーンはバラバラなので、もっと絞った方がいいのでは？

と、もう一度疑っていく作業というのは必要だと思います。

ある意味、データに使われる人になります。

データの使い方も3つのフェーズに分けられるようにいまはなんとなくですが、

感じています。なぜなら組織構築においても求められる人員が変わってくるので。

A.0から1を生み出すヒントとするデータの使い方

B.1から10にするためのデータの使い方

C.10から1000にするためのデータの使い方

Aについては先日投稿した、

家入さんのように身近な人を思い浮かべてサービスを作ればある意味不要です。

データを表面的に捉えない人にとってはデータをみることで着想を得られます。

Bについては、

いろいろ施策をして自社の王道を探すフェーズともいえそうな気がします。

ここでは知恵を絞ってできることはなんでもやって、効果検証改善を高速で回していくフェーズ。

ここで効果が出ない場合は、ピボットとかするんでしょう。

Cについては、

予算をつんで、がっと一点突破を図るという施策もありな気がします。

商品開発の場合ですと顧客の声を聞きすぎてなにがなんだかわからなくなるという危険をはらむフェーズのような気がします。

この文章こそなにも検証されたものではないのですが、

データは使ってもっと楽しく働きたいな〜と思うこの頃でした。