狙って売上を伸ばすデータ分析の思考法

平尾喜昭

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商品情報

発売日： 2025年11月28日頃
著者／編集：平尾喜昭(著)
出版社：クロスメディア・パブリッシング
発行形態：単行本
ページ数： 288p
ISBN： 9784295411598

商品説明

内容紹介（出版社より）

いま注目の起業家が教える　データ分析の考え方

本書は、膨大な知見をもとにしつつ、データ分析を「6つのステップ」でわかりやすく解説する本です。

▼ データを「仕事の武器」に変える新しい教科書

とりあえず施策を実行し、結果に一喜一憂する。

成功しても、失敗しても、そこから確かな学びを得ることはなく、また次の機会も同じように手探りで進んでいく。

「頑張っているのに、手ごたえがない」--そんな状況から脱するための手法が、本書でお話しする「マーケティングサイエンス」です。

特に日本では、マーケティングは広告宣伝といった狭い範囲の活動と見なされがちですが、本来は「経営」そのものに限りなく近い概念です。

「自分たちのお客様は誰か（Who）」を徹底的に理解し、「その人たちに何を届けるべきか（What）」を考え抜き、「どうやって届けるのが最適か（How）」を設計する。

この問いを突き詰める営みこそがマーケティングの本質であり、経営の根幹と重なります。

マーケティングサイエンスは、膨大なデータを分析し、意思決定につなげる「データサイエンス」という学問を土台にしています。

マーケティング活動において、「運」「才能」「勘」といった不確かなものに依存するのではなく、科学的なアプローチで「再現性」をもたらす手法です。

偶然の成功を待つのではなく、成功するべくして成功する。

一度の勝利に満足するのではなく、「狙って勝ち続ける」ためのプロセスです。

「データ」や「サイエンス」という言葉に、少しとっつきにくさを感じるかもしれません。

しかし、本書で紹介するのは、データ分析の技術そのものではなく、「思考法」です。

データ分析の専門家の力を借りながら、プロジェクトを主導していく「マーケティングサイエンティスト」としての活用を前提にしています。

また、近年、急速に普及している生成AIの登場は、マーケティングサイエンスの重要性をより高めています。

データをどう解釈し、何を明らかにするためにAIという道具を使うのか。

その根幹となる思考法を知らなければ、いかに強力なツールも宝の持ち腐れになってしまいます。

本書では、誰でもマーケティングサイエンスを実践できるよう、6ステップに体系立てて解説します。

「マーケティング」という手法に落とし込んでいますが、ビジネスに関わるすべての人にとって必要な思考法です。

それらに加えて、いま事業の最前線で活躍する6人のリーダーたちとの特別対談も掲載しています。

元ネスレ高岡浩三氏／伊藤園志田光正氏／丸亀製麺南雲克明氏／ KDDI 馬場剛史氏／リクルート石井智之氏／キユーピー中島健氏（順不同）

すべての成功と失敗を、未来への確かな糧に変える。

データを武器に未来を切り拓く「マーケティングサイエンティスト」としての一歩を、本書で踏み出してください。

データは意外とシンプル
数字が苦手な方は、「データ」と聞くと少し身構えるかもしれませんが、案外シンプルです。データは基本的に2種類しかありません。「来店者数：15人」「年齢：25歳」のように量や大きさを数値で示す「1数値データ」と、「男性」「女性」や「A商品」「B商品」「C商品」といった「2カテゴリーデータ」です。
2種類のデータを目的に合わせて整理
来店者数を「1月、2月、3月……」と見て対象の時間の変化を観測する「1時系列データ」。あるアンケートでの「Aさん・Bさん・Cさんの満足度」などある時点での複数の異なる対象を観測する「2クロスセクション」。1と2をかけ合わせ、「東京支店と千葉支店の1～4月の売上を同時に」見る「3パネルデータ」です。
6ステップを体系立てて解説
本書のテーマであるマーケティングサイエンスは、「目的・課題・仮説・データ・分析・解釈」の6ステップからなりますが、この順番通りにステップを踏んでいくことが大切。言葉でいうと簡単ですが、現実には、このプロセスを飛ばしたために失敗しているプロジェクトが数多く存在します。

目的不在の分析は意味がない
組織として、何のためにマーケティングを行うのかを定義します。「目的を決める」というと当たり前のことのようですが、「目的不在」のマーケティングは多々あります。自社は何のために事業をしていて、このプロジェクトはどんな役割を担うのか。そこが明確でなければ、どれだけ高度な分析をしても意味がありません。
改善点を明らかにする
目的を持つということは、理想と現状にギャップがあるということです。そのギャップを生み出している真因を「課題」と捉えます。売上や集客数といった大きな枠組みを分解し、どこを改善すべきかを明確にします。
いちばん大事な要素は「仮説」
6ステップの中で最も大切なのが「仮説」です。「課題」を引き起こす要素を洗い出し、その関係性を考えます。仮説は立てようと思えば無限に考えられます。組織やチームの戦略と照らし合わせ、優先順位を決めます。ここで立てた仮説が、分析のモデルになります。

集められないデータは実はほぼない
「仮説」で洗い出した要素に関するデータを収集します。マーケティングサイエンスに必要なデータを「集められない」ということは、ほとんどありません。定性的な情報も、例えば顧客レビューを感情（ポジティブ／ネガティブ）で分類するなど、工夫次第で分析可能な数字に置き換えることができます。
課題と要素の関係性を見る
仮説に基づき、集めたデータを「分析」します。仮説で想定した課題と要素の関係性を明らかにする作業です。データサイエンスにおいて着目される技術そのものを実施する工程であり、適切な分析手法を選び、信頼に足る結果を導き出します。
アクションを実行するか／しないか
分析結果をもとに、どんなアクションを実行するか／しないかを考えます。ここまでのステップを振り返り、方法が適切であれば仮説と照らし合わせ、仮説通りであればアクションを実行するか／しないかを判断。仮説と違えば、仮説が棄却されたことになり、改めて仮説を立て直して以降のステップをやり直します。

更新日：2025年12月08日

内容紹介（JPROより）

「データで考える」ができれば、トップ5％の人材になれる。その方法とは？
著者が起業したサイカ（XICA）は、データサイエンスに基づいたマーケティング支援やコンサルティングを手掛け、伊藤園、丸亀製麺、KDDI、リクルート、キユーピーなど、日本を代表する企業と組んでさまざまな施策を具現化しています。本書はその知見を6つのステップに分け、知識だけでなく「データドリブンな考え方」をインストールし、必要な「感性」までも身につく一冊。属人的な感覚ではなく、データに基づいたマーケティング活動の手法を、体系的に解きほぐします。

内容紹介（「BOOK」データベースより）

勝ち続けるための「データ×感性」６ステップ。データを「仕事の武器」に変える新しい教科書。単なる「手法」ではなく、成果につながる「思考プロセス」を学ぶ。

目次（「BOOK」データベースより）

０　マーケティングサイエンティストの戦略／１　目的　解決すべき「問題」を定める／２　課題　ギャップを生み出す「真因」を捉える／３　仮説　課題の「正体」を考える／４　データ　要素を「数字」に置き換える／５　分析　データを「情報」に変換する／６　解釈　分析結果に「示唆」を与える

著者情報（「BOOK」データベースより）

平尾喜昭（ヒラオヨシアキ）
株式会社サイカ代表取締役社長ＣＥＯ。慶應義塾大学総合政策学部卒業。父親が勤める会社の倒産を原体験として、大学在学中に出合った統計分析から経営支援の可能性を見出し、２０１２年に株式会社サイカを設立。エンタープライズ企業を中心にこれまで２８０社以上を支援し、「ビジネスの成長スパイラルをつくるデータサイエンスファーム」として、再現性の高いビジネス成長に貢献してきた（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）