2016年2月18日木曜日

データ分析と占いの似て非なる点

データ・アナリティクスグループの梅田です。



先日、ビッグデータ関連のセミナーにて、データ分析の実績をお持ちの識者の方々によるディスカッションの時間があり、そこで、このような質問が出ていました。
データの分析は、どんな結果が出るのか、分析してみるまでわからないことが多い。
やってみないと結果がわからないものを、「やってみましょう」と提案するときには、どのように提案しているか。

この質問、占いで例えて言うと、占い師に対して
占ってみないと結果がわからないものを、有償で「占ってみませんか」と勧めるときには、どのように勧めるか。
という質問をしているのと似た状況です。

占いに行く側の動機としてはいくつか考えられるものがあります。(例:「評判の占い師と聞いたので」「重大な選択を控えていて、少しでも指針がほしい」など)
しかし、占い師の立場でどう勧めるかと言われると、なかなか難しいですね。

商売の宣伝として考えるなら、
  1. 過去の実績(的中率など)をアピールする。
  2. お試しキャンペーンをする。(例えば、初回料金をサービスまたは値引きする)
などが考えられます。

話をデータ分析の方に戻しましょう。

前述のディスカッションでは、識者の方からは
  • 過去に手がけた事例を紹介し、その事例で得られた効果を説明する。
  • 成功型報酬で分析する。(分析によって効果が出たときに料金をいただく)
などの回答が出ていました。
やはりケースバイケースのようで、定番の提案方法はなさそうですが、ここで出た意見は占い師の場合の1番・2番とそれぞれ似ています。

弊社の場合は、お客様がお持ちのデータを調査(プロファイリング)させていただき、初期分析させていただく「実証実験」を行う形を取っています。
データの種類や内容によって「どんな結果が出るのか」は異なるため、効果のある分析結果が出るかをまず実験し、結果を確認いただいてから、次のフェーズへ進むというものです。
占いで言えば、手始めに軽く占ってみて、お客様に効果のほどを見てもらってから次に進むイメージになります。

ここまでで書いたように、データ分析と占いとでは「やってみないとわからない」という点は共通していますが、一般的に占いが非科学的なものとされるのに対して、データ分析は統計学的手法に基づいて結果を出している点が異なります。
データ分析の結果は「裏付け」になりえますが、占いの結果は「後押し」にはなっても「裏付け」として使うのは難しいでしょう。

データの「後押し」ではなく「裏付け」が必要な場合は、データ分析で裏付けることを考えてみませんか。


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