自分が、定量的なアプローチをするときに気をつけていることを、バーっと書いていく。
0. いきなりデータに向き合わない
まずは課題やテーマに向き合う。次に、課題やテーマが適切かを確かめるために、データに向き合う。
いきなりデータに向き合っても、それっぽいアウトプットが生み出せてしまう。ただ、解くべき課題・大きな課題にヒットするかは運次第になってしまう。なので、データを見る前に、課題・テーマを設定するのが大事。
1. 指標を絞り込み、目的と接合させる
課題が決まり、データと向き合う際に、各指標がビジネスの目標やプロジェクトの目的にどのように貢献するか、を示す。ただし、指標が多すぎると計測の負荷が高くなって、分析にリソースが避けなくなってしまう。なので、追いかける指標は3つくらいに絞るようにする。（うち１つがKGI）
プロジェクト開始前に、指標のレビューをしてもらうことも忘れないようにする。
2. データの計測期間を担保する
to Bのデータは季節性がある場合が多い。なので、昨年同時期比で見る。
1ヶ月だけでは捉えきれないので、少なくとも3ヶ月は計測を続ける。短期間のデータに基づく意思決定は、未来の予測や戦略の方向性を誤るリスクが高い。
3. データが少ないからと言って嘆かない
量についても期間と同様で、十分なボリュームがあったほうがいい。とはいえ、新たな取り組みを始めるときは、統計的有意性が認められるほどデータが集まらないケースもある。そんなときでも丹念にデータに向きあい、仮説が正しかったがどうか確かめるように努力する。
4. 生データにアクセスできるようにしておく
レポートをまとめるときは、生データへのリンクを設けるなどして、生データにアクセスできるようにしておく。出典が記されていないレポートは疑わしいから。
5. 適切なグラフを用いる
データ視覚化のデザイン #1 に書いてあるルールを守るようにしている。
6. 逃げない
自分にとって都合の良い結論に捻じ曲げてしまわないように気をつけている。