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数字を理解し制覇すると色々なビジネスチャンスが見えてくるので、とても重要でかつ楽しい仕事へ繋がりますね。
数字を自分のモノにするには、分析やKPIを重要視している企業での経験が、一番手っ取り早いです。かつてアメリカ企業に勤めていた時、驚くぐらい数字を追求するカルチャーが根付いていて、とても勉強になりました。ありとあらゆるテストをし、よく純増(incremental sales)という表現をし、ROIを追求します。
つまり、例えば一つのDMやメルマガを配信した場合、メルマガを受け取った人が反応して購買したとしても、その人たちの一部はメルマガを受け取らなかったとしても、結局買っていたかもしれない。そのためにcontrol groupを作り、ABテストでメルマガを配信しない同じ属性グループを作り、購買の差分が本来の純増です。
数字の制覇には、まず数値に対する好奇心がいかにあるかが重要。数字の見える化&制覇は、楽しい仕事へ繋がります。
定性と定量。私は定量をつかいつつ、定性分析をかなりしますが、定性と言っても思いつきではなく、可能な限り数字をかき集めます。そして、定性と見えるものを定量化もしています。例えば、ミャンマー情勢で、どの企業、どの論点が人権団体から批判されているのかは、主要団体の声明文を集めれば、指摘の回数、使われる言い回しおよびその回数などから傾向を読むことができます。（手に入るのであれば、当該団体のスタッフの傾向、パトロンの意向などの情報があるとさらに理解できる）
ここに、最近の情勢を当てはめると、次はこういう事が起こるのではないかという、一定の推定が可能となります。当たるかどうかは、分析対象の意思があるため、また別の議論ですが、こうして分析した結果は、おおむね当たる、あるいは当たらずとも遠からずに収まることが殆どです。（前提条件を覆す変数は想定し、その変数を固定化して考えます。そして、その変数が大きく変動した場合は、シナリオの前提を変えて再分析する必要があります。）
おおむね想定されるシナリオを用意し、対策をシミュレーションすることは可能です。
ということで、どのような分析をするにしても、本記事にあるような数字の整理分析は徹底的に行い、数字以外のもので定性と思われているようなものでも、整理していけばある程度の定量化をした上で分析可能です。そして、対象に対する規制や規則を当てはめ、かつ、特定の習慣・慣習、文化といった見えないルールまで考慮すると、分析の制度があがります。
今週の10分読書は、孫正義氏の下で働いた筆者による仕事の「数値化」技術についてご紹介します。
印象的だったのが冒頭にある、問題解決の数字は「自ら作る」という点です。数字は様々な資料に転がっていますが、そこから自分の問題を解決するためには、どのような数字が必要なのか、着目するべきポイントを要約で説明しています。
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