アナリティクスを始めたばかりの企業は、データ情報とインサイトの違いに戸惑うことがある。最初は混乱するかもしれませんが、両者がどのように連携しているのかが分かれば、理解するのは簡単です。これらの違いを理解することは、アナリティクスを最大限に活用し、プログラムをビジネスに最適なものにするために重要です。
アナリティクスに欠かせない3つの要素をご紹介します。この3つがどのように連動しているかを理解すれば、これらのアイデアをあなたの状況に適用し、アナリティクスから価値ある結果を得ることができます。
まず、データ、情報、洞察力について学ぶ。そして、それらが互いにどのように違うのかを知っていく。
データとは何か？
データとは、事実や数値の集まりと定義される。具体的な価格、重量や測定値、住所、年齢や名前、日付や気温、距離などの人口統計学的データなどはすべてデータの例である。データを収集し提示するには、テキスト、写真、図、統計、グラフ、記号など、いくつかの方法があります。
データは生の知識であり、それだけでは何の意味も役にも立たない。データに意味を持たせるためには、データを解釈する必要がある。データは、分析され、整理され、理解されるまでは、単純で無意味なものに見えるかもしれない。
私たちが見ることのできるデータには2種類ある：
- 定量的データ
定量データとは、数値や数で測定できる情報のことで、各データセットには固有の数値があります。定量的データは数値データとも呼ばれ、数字に関する詳細な情報を与える（例：いくつ？ 通常？ いくら？）
この種のデータは、実社会での意思決定に役立つ数学的計算や統計分析に使用できる、測定可能な情報群と考えることもできる。
- 定性的データ
定性データまたはカテゴリー・データは、数値として測定したり数えたりすることができない情報である。この種のデータは数ではなくカテゴリーで分類されるため、カテゴリーデータとも呼ばれる。これらのデータには、音声、画像、記号、テキストなどが含まれる。男性、女性、その他といった人の性別は、質的データの一種です。
データ情報とインサイトとは何か？
情報とは、人々が読み、理解できるように加工され、組み立てられたデータの洗練された形である。情報とは、学習、コミュニケーション、研究、指導を通じて学んだ知識であると定義される。
情報とは、データの断片を分析し、意味づけした結果である。データとは具体的な数字、数値、グラフであり、情報とはそれらのデータの解釈である。
データは、効果的に整理され、組み合わされて初めて、他者に役立つ知識を提供することができる。例えば、ある特定の場所で長年にわたって計測された気温のデータがある。しかし、そのデータを分析・整理することで、その年の気温を知ることができるかもしれない。しかし、そのデータを分析し整理することで、季節ごとの気温のパターンや、より広範な気候の傾向を発見できるかもしれない。
データや情報を分析することで、洞察が生まれ、結論が導き出され、組織がより良い選択をするのに役立つかもしれない。これが最終的な形のデータであり、さらなる活用の準備が整った状態である。
データとは、アナリティクスを使用して構造化され、統合された情報の集まりであり、それを活用することで、御社に関するより良い知識や洞察を得ることができます。洞察の助けを借りて、自社をよりよく理解し、データ分析を使って改善することができます。
例えば、人々は通常、御社のウェブサイトに5分滞在した後にアカウントを開設するというデータインサイトが考えられます。
データ、情報、洞察について簡単に説明した。それでは次のセクションに入り、これらがどのように異なり、それらを組み合わせるとどのように作用するのかについて説明しよう。
データ情報とインサイトの違い
データ、情報、洞察は同じもののように思えるが、そうではない。では、その違いを探ってみよう。
データが基盤
アナリティクスへの旅は、データを理解することから始める人が大半です。これが事実です。事実はいつでも変更できない。例えば、ある特定の日に、50人の消費者がある特定のスーパーマーケットで合計45ブロックのベルベータを購入したとする。どんな理屈をつけようと、それが事実なのだ。
自動化されたデータ収集手順を設定していれば、SKU（販売在庫管理単位）、金額、販売時間、企業の所在地、支払いタイプなどのデータはすべてすぐに利用できる。
ネットショップの購入記録やレジのレシートなど、過去に収集した事実がデータになることもあります。例えば、アンケートを利用してデータを収集することもあります。
情報はデータの背後にある物語である
情報はデータに付加価値を与える。これはデータが物語を語り始めるポイントである。例えば、ソーダ、チーズ、チョコレート、ポテトチップスは、秋の日曜日の正午に、他のどの時間帯よりも多く売れる。あなたの店舗でも、このパターンを見ることができ、最も売れる時間帯を知ることができる。
一般的に、データから情報を探し出すには、ある程度の自動化を利用するのが有利である。データが多ければ多いほど、それを整理してパターンを明らかにするのは難しくなる。テクノロジーは、データが意図的に収集され保存されている限り、人間の労働力を使わずにこれを達成することを可能にする。
アナリティクスからの洞察
洞察力があれば、新たな視点が得られ、新たな可能性が見えてくるかもしれない。アナリティクスは、データを収益化し、新たな選択をしてさらなる行動を起こしたときにのみ、投資対効果を生み出す。
上記の情報から、秋の毎週日曜日の正午は、テレビ観戦の前にスナックを買う人が多いため、あなたの店の売上が最も高くなると判断できるかもしれない。
その洞察力をどう生かすか？サッカーに関連した特別な商品を提供したり、ソーダとポテトチップスのように一緒に買うべきものを提案したりすることができる。フットボールをテーマにした特典を特典プログラムに追加して、もっと買ってもらえば何か無料でもらえるようにする。
このような洞察により、日曜日の試合前のラッシュに備え て、適切な人員配置を行うことができる。従業員には、フットボール前の通常の買い物を通路で説明したり、玄関にフットボール関連の要素を追加したりすることができる。目的は、元のデータを、週末の収入を増やすなど、企業の目標達成に役立つものに変えることだ。
データ、インフォメーション、インサイトがどのように違うのかがわかったところで、以下に示す情報から、それらがどのように連携しているのかを探ってみよう。
どのように連携するか
データ、情報、洞察は、包括的なアナリティクス・ソリューションの基盤です。生データが収集されると、それは情報として読み取れる形に変換され、重要なビジネス上の意思決定に使用できるインサイトを生成するために使用されます。
ソーシャルメディアにある記事を投稿し、特定の数の「いいね！」、シェア、コメントを期待したとする。あなたのデータは、この投稿の「いいね！」、シェア、コメントの数です。
このデータを、フォロワー数、シェア数、コメント数などの他のソーシャルメディアエンゲージメント統計と組み合わせると、企業はどのソーシャルエンゲージメント施策が投稿の評価に最も効果的かを判断することができる。これがあなたが得るデータ情報です。この情報から洞察を得て、オーディエンスのエンゲージメントをより成功させるためにどのマトリックスに注力すべきかを選択することができる。
結論
以上の探求から、我々はデータ情報と洞察力について学んだ。私たちの議論によれば、データは情報を形成する原料である。たとえこのデータから新しいものや深いものを得られなくても、それは価値あるものである。しかし、もし得ることができれば、私たちは洞察力を得たことになる。
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