データ分析プロジェクトを成功へ導く~課題設定編~

今回のテーマ

データ分析プロジェクトが価値を発揮するには？

IOTなどにより、データが蓄積されて、
それらを活用するべくデータ分析プロジェクトが発足します。

ただ、そういったプロジェクトの多くは失敗に終わります。

失敗に終わるパターンとして、

失敗したプロジェクトを振り返ると、このような結論が出てくると思います。

あなたが、データ分析のプロジェクトマネージャーだったりメンバーの場合、
一生懸命、分析をしたのにフィードバックとして、こんな言葉を貰うと悲しいですよね。
悲しいだけでなく、分析者としてバリューを発揮できないと思われてしまうのは、もっと嫌ですよね。

そうならないために、データ分析プロジェクトを成功へ導くアイディアをご提案します。

成功に導くには、この3つの要素が重要になります。
それぞれの内容がボリューム満点のため、今回は課題設定にフォーカスします。

3つの成功要因として、私は最も課題設定が重要と考えております。
課題設定がズレていると、大半のプロジェクトは失敗すると思います。

まず、課題設定とは何か？
プロジェクトを通して、何を明らかにしたいか？

ここでよくある間違いとして、
「このプロジェクトは、レコメンドエンジンを構築することだ！」と
プロジェクトの目的を設定されることがあります。

あくまでも、レコメンドという手法は、
分析から得た知見を活かしたアウトプットに過ぎません。

課題設定は、プロジェクトを進める上でのコンセプトであり、
プロジェクトが進んでもブレることのない内容になります。

更に詳しい説明や書籍は、こちらの本が参考になると思います。

さて、課題設定と一言で表現できても、実際に考えだすと非常に難しいのです。
これまでいくつかのプロジェクトに関わってきましたが、
課題を設定するところが最も頭を悩ませるポイントです。

以下に課題設定をする際のポイントをご説明いたします。

課題設定をする際には、誰にとっての課題か考える必要があります。
課題は会社規模なのに、特定部署だけが課題解決に向けて頑張っても、
おそらく解決は難しいでしょう。

また、部署の中でも部長クラスなのか、
現場担当者クラスなのか考える必要があります。

次に、取り組むべき課題の優先度です。
会社によっては、売上向上よりも原価削減に注力するかもしれません。
新規利用者開拓よりも、リピーターの継続に資本を投入する会社もあります。

会社や部署単位で、戦略として掲げている内容とズレが発生すると、
せっかくプロジェクトで分析しても、戦略上優先度が低いと
取り組んでいる内容に関心を示してもらえません。

今回のプロジェクトのスコープをどこまでに設定するか？
これが明確でなければ、徐々にプロジェクトの方向性がずれてしまい、
好き放題に風呂敷が広がっていきます。

例えば、リピーターの分析をすると決定した際に、
リピーターの離反は分析するが、どういった人たちがリピーターになってくれるか？
に関しては、スコープ外とし、今回のプロジェクトでは取り組まない。

といったように、何にフォーカスして、何を除外するのかを明確にします。

これまでの内容をまとめると、

このような内容がプロジェクト開始時に定められていると
よっぽどのことが無い限りプロジェクトは失敗しないと考えております。

もちろん、これ以外の要素も多分に成功要因に絡んできますので、
それ以外に関しては、別の記事にてご説明させていただきます。