データでビジネス課題を解決する

データ・フルーエンシー

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

シナリオ - ユーザーエンゲージメント低下

  • Katia は企業向けソフトを提供するテック系スタートアップで働いている
  • 彼女は KPI（重要業績評価指標）を確認中
  • ユーザーエンゲージメントの低下を特定:
    • アクティブユーザー数の減少
    • サポートチケットの増加

 

  • 顧客満足度と売上に影響

KPIダッシュボードを見る女性

データ・フルーエンシー

シナリオ - ビジネス課題の翻訳

分析スキルとビジネス知識を組み合わせ、次の分析質問を立てます:

アクティブユーザー数のトレンドは？

どの機能がサポートチケット増加の要因か？

エンゲージメントとソフト性能に相関はあるか？

これでデータと分析で深掘りできます

質問リストを見る女性

データ・フルーエンシー

データリテラシー行動

2つの選択肢を見る男性

  1. 明確なKPIでビジネス課題を特定する

  2. データで答えられる具体的な分析質問に変換する

データ・フルーエンシー

ビジネス課題の特定

データリテラシーのスキル:

  • 事業を牽引するKPIの深い理解
  • KPIのモニタリングによる課題の早期発見
  • 施策の成果を測るための新KPIの定義
  • 望ましい成果に合わせたKPI目標設定

目標未達のKPIグラフを見る男性

データ・フルーエンシー

分析質問の立て方

  • ビジネス課題を適切な分析質問に落とし込む
  • データで課題解決を進めやすくする
  • SMARTな質問を作る:
    • Specific（具体的）、Measurable（測定可能）、Actionable（実行可能）、Relevant（関連性）、Time-bound（期限）
  • 分析解がビジネス課題に直結するようにする

ビジネス課題を分析質問に変換する図を示す男性

データ・フルーエンシー

部門横断の知見を活用する

分析質問を考えるために意見交換する人々

  • クロスファンクショナル連携は重要。次に役立つため:
    • 多様な視点、ドメイン知識、データ源へアクセスできる
    • ビジネス課題の理解が深まる

より洞察的で適切な分析質問ができるようになります！

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Ayo berlatih!

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