- 分解軸の柔軟設定で新視点獲得
- 複数軸検証で仮説の精度向上
- 顧客と施策分析で最適化実現
データ分析の視点は?
データを分解して見ることで、見え方が全く異なることに気づきました。数値の動向が感じられるような分解軸を柔軟に設定することで、さまざまな視点から分析が可能になります。
仮説検証のポイントは?
1つの軸だけでなく、他の軸も検討しながら負荷をかけることで、導き出した仮説の正確性を検証し、その精度を高めるプロセスがとても重要だと感じました。
顧客分析の切り口は?
実際の顧客分析においても、年代などのパーソナルな情報や興味関心のデータをもとに、何かしらの施策が検討できる可能性があります。流入している顧客層だけでなく、購買している顧客層についても、これまで以上に複数の観点から分解して分析することが大切だと思っています。
最適化の方法は?
分解する軸をどのように最適化していくかは議論の余地があり、試行錯誤によってアタリをつけていくのが良いと考えています。皆さんはどのように感じられたか、ぜひ意見を聞かせていただけると幸いです。
学んだことを自身の言葉でまとめること、相手に伝わりやすくする為のひと手間や工夫、根拠と理由で論理を組み立てる事が、段々自分の中に癖として落とし込まれていると感じられる。
仕事にどう活かすかも毎回考えさせられたのも、良かった。