QC７つ道具は有名ですが、「データ分析の７つ道具」という言葉はご存じですか？ 本日は、この７つ道具の説明です。
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p.1 先ずは、①「プロセス分析」です。1)仕事の始点から終点まで決める、 2)仕事をプロセスに分ける、3)プロセスごとに数字を計測、4)解決可能な問題を見つける、そして5)管理できる行動の数字目標を設定という手順を踏みます。プロセス毎の来客数の推移をグラフに描いて改善策を考えます。「説明に来客数が半分に減っている」ことより「来店～説明までの接客を改善する」という対策が必要であることがわかります。
p.2 ②散布図と単回帰分析は以前を取り上げましたので、省きます。③重回帰分析も取りあげましたが、今回は、「Ru値」という指標を説明します。重回帰分析では、結果が説明変数×係数の和で表されます。Excelの分析ツールや統計ソフトで簡単に解析でき、各係数および式の安定性をｐ値で評価してくれます。 今回は、アパートの家賃が部屋の広さ、築年数、駅からの徒歩時間及び日当たり（方角）で決定される事例です。係数の大きさで、寄与率の高いパラメータが何であるかがわかりますが、「Ru値」を用いれば、どのパラメータの組み合わせが寄与率が高いかが数値で判断可能です。「Ru値」の算出式と上述の例で、適用したパラメータ（〇）とRu値を表にしてみます。広さ、築年数及び徒歩時間が家賃に寄与していることがわかります。
Ru値計算のExcelファイル ⇨ Ru値
p.3 パレート図は、QC７つ道具に出てくるので説明は省きます。⑤「T勘定」はインプットをT字の左に、アウトプットをT字の右側に書いて、状況を把握する道具です。⑥「差異分析」を事例で説明します。クリック数単価が100円で1万回クリックで予算を計画したところ、実績はクリック単価が120円、クリック数が10,200回となりました。価格差異、数量差異及び両方が混在する混合差異の状況を数値で見える化できます。
p.4 ⑦LTV（ライフタイムバリュー）分析の式は、LTV＝購買単価×購買頻度×契約継続時間で表されます。最近、サブスクリプションのように、契約継続するシステムが流行りですね。これも安価で長く契約してもらうための手法ですね。500万円のソフトを一括購入の場合、LTV=500×１×１＝500。毎年100万円定額で支払う場合のLTV=100×5×X＝500X。ここでXは、契約継続時間で、5年後も継続契約する年数です。メーカーとして顧客確保のため安価でも長期契約を望みます。LTVが大きいからです。ユーザー側としては、安価なメリットもありますが、不要になった際は、無駄な支払いが増えますので、気をつけましょう。
データ分析の７つ道具も、見える化して課題改善に役立ちそうです。