データ主導の洞察を伝える

意思決定サイエンスをひも解く

Akshay Swaminathan

PD Soros Fellow at Stanford University School of Medicine

データの名探偵

探偵

  • ディシジョン・サイエンティストはデータでパターンを見つけ、課題を解決する
  • ただし、明確に共有し行動を促してこそ洞察は効く
意思決定サイエンスをひも解く

 

データストーリーテリング は、生データを魅力的で有益な物語に変えることです

  • 主要な傾向・外れ値・関係を浮き彫りにする
  • 点をつないで明快で意味のあるメッセージにする

 

物語

意思決定サイエンスをひも解く

洞察を物語として示す

 

発見: 満足度スコアが3.5未満だと解約率が大幅に上がる

 

「分析の結果、臨界点が判明しました。満足度が一定水準を下回ると離反が急増します。この段階で顧客体験を改善することが、解約抑制と収益保護の鍵です。」

 

物語として枠づけると、共感を得やすい、緊急性を伝えられる、行動可能で魅力的になる。

意思決定サイエンスをひも解く

複雑にせず、明確に

  乱雑なチャート

 

  • 時系列の傾向は折れ線グラフで示す
  • カテゴリ間の比較は棒グラフで示す
  • 関係・相関の探索は散布図で行う
  • 図はシンプルに。余計な装飾なし、ラベル明確に
意思決定サイエンスをひも解く

相手に合わせてメッセージを調整

「だから何？」に焦点を

  • 結果の含意を強調する
  • 洞察が事業課題・優先事項にどう応えるか示す

受け手を把握する

  • 経営層は要点と戦略的インパクトを重視
  • 技術チームは手法、データ詳細、モデル性能を重視

伝え方を調整する

  • 相手に応じて詳細度、ビジュアル、ストーリーテリングを変える
  • 各層が重視する点に合わせてメッセージを整える

 

聴衆

意思決定サイエンスをひも解く

Let's practice!

意思決定サイエンスをひも解く

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