意見・感想

多角的に捉えることの重要性

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以前の記事「A/Bテストが導く答えは正しいのか」において
データ分析を行う際の多角的にものごとを捉えることの重要性を述べました。

今回はもう一例、参考になりそうな事例を挙げたいと思います。

あるインターネットサービスにおいて
去る5月に目玉となりうる新機能を追加しました。

この新機能はユーザの需要が期待されるものであり、
この機能の追加により、新規申込み数は改善することが期待されていました。

しかし実際蓋を開けてみると、5、6、7月の新規申込み数はそれぞれ横ばいでした。

Aさんはこの申込み数データを見て言いました。

『新機能はユーザに求められていない、
もしくはこの新機能はユーザに認知されていない、
この2つのどちらかであると考えられる。』

さて、この意見は正しいでしょうか?

答えはノーとなります、正しいとは言えません。

ノーとなりうる一例を挙げてみたいと思います。

[月次申込み数]
1月:10000
2月:9000
3月:8000
4月:7000
5月:6000
6月:6000
7月:6000

いかがでしょう、
果たしてこのデータを踏まえて、先の2つのどちらかである、と言い切れるでしょうか?
5,6,7月以外のデータを見てみると、全く違った可能性が見えてくるのではないでしょうか。

局所的にデータを捉えるか、
多角的にデータを捉えるか、
その捉え方次第で、導かれる答えは大きく変化します。

しっかりと多角的に捉えることが大事だと考えられます。
 

 

さて、ここまではデータ分析を行う際の多角的に捉えることの重要性を述べてきました。
では多角的にデータを捉えれば、正解となる答えを導き出せるでしょうか?

先の事例を例に挙げるとすると、
「新機能の追加によって5月以降の新規申込み数の減少を食い止められた、新機能追加は効果的だった。」、
果たしてそう言えるでしょうか?

答えはもちろんノーです、
先のデータを見て分かることは「その可能性もある」という可能性の示唆に過ぎません。

「新機能を追加しなくても結局は横ばいとなっていた」
という可能性も全然あるわけです。

あらゆる要素・条件によってデータは変化しますが、
あらゆる要素・条件は日々変化し続けます。

データを有効に活用することは非常に有用ですが、
盲目的にそれを過信することは非常に危険といえます。
100%の断定を指し示すデータは決して存在しないからです。

局所的なデータの捉え方では、先に述べたとおり正解を導くことはできません。誤った方向へ行ってしまうリスクを多分に含んでいます。
一方で、多角的にデータを捉えることは重要であるものの、網羅的に完全なデータを捉えることは事実上不可能であり、そこからの模索には限界があります。

では、一体何を基準に答えを探していくべきなんでしょうか?

また近いうちにそれに対する自分の考えを記事にしたいと思います。

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