データに基づいて意思決定する文化を作る-1.最初に目標を作る

Avinash KaushikのWeb Analytics AN HOUR A DAYから。

ウェブ解析で最も犯しやすい過ちは、遷移分析ができるOmnitureやWebTrends、Coremetoricsといったツールをすぐサイトに導入して、大量のKPIのレポートを作り出してしまうことだ。この何か月はすごいことだが、利用者は去っていってしまう。

まずウェブサイトとマーケティング担当などの利用者にとっての成果を測るための目標を作ることを勧めている。売上や見込顧客、利益、改善した商品の構成、新規顧客数といったものだ。データの主要な利用者とじっくり話をし、何が彼らを動機づけるか、どのように彼らの給与やボーナスが支払われるのかを明らかにすることだ。そしてまずはそのためのデータを最初に提供し、毎週のサイトの訪問者数は後でよい。

この理由づけとしては、データ利用者との心底信頼できる関係を作りたいとあなたは思っているからだ。それには彼らを動機づけるもの以上のものはない。この目標計測はよい関係を作るのに解決の手がかりを提供してくれる。なぜなら会社の目標だけでなくデータ利用者の財布にも影響を与える行動を、これらの指標は恐らく計測できるからだ。

もし売上を改善したり、コストを削減したり、顧客満足度を上げることでデータ利用者を助け、彼らがより多くのボーナスを得たり、給与が増えたり、上司から褒められたりすることで個人的な成功を収めることができることを、あなたが証明することができれば、彼らにデータを繋ぎとめることができ、あなたは永遠の友人になることができる。

それから時間を掛けてあなたは単純に目標に焦点を当てることから、より複雑なユーザー遷移データやKPIの分析、質的分析やテスト、競合分析といったものに移っていけばよいのだ。先はいくらでも続いている。