ビジネス分析とデータ可視化は、同じコインの裏と表です。データをグラフ化してプロットできる必要があります。1 枚の写真が 1,000 の言葉に値するように、1 つのグラフは 1,000 のデータポイントに相当します。状況を理解するうえで重要になるのは、パターンを見つけることです。多くの場合、表のデータを見るだけでは、これらのパターンを確認できません。適切な可視化により、短時間で深く理解できるようになります。
チャートまたはグラフを作成する前に、示すまたは伝える内容を決める必要があります。チャートは、主要業績評価指標 (KPI)、関係、比較、分布、構成といった情報のいずれかを表示します。それぞれの情報の詳細については、以下のセクションをクリックしてください。
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主要業績評価指標 (KPI)
KPI は通常、特定の領域や役割に関連する単一の値で、その領域または役割での成功度を示します。KPI は業種や役割ごとに異なります。以下に、企業でよく追跡される一般的な KPI をいくつか示します。
ネットプロモータースコア (NPS): 顧客が自社の製品またはサービスを友人に勧める度合い
顧客収益性スコア (CPS): 顧客獲得費と顧客維持費を差し引いた、顧客から得られる利益
コンバージョン率: 実際の顧客になったリードの割合
相対的市場シェア: 市場の競合他社と比較して、自社が占めている割合
純利益率: 純利益となる収益の割合
KPI を示すには KPI チャートが最適です。
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関係
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比較
このグラフでは、複数の変数が時間とともにどのように変化しているのかを示したり、特定の時期における各変数の比較結果を表示したりします。選ぶチャートの種類は、使用する必要のある変数の数に応じて決定します。
月ごとの売上およびウェブトラフィックの推移を示します。期間ごとに 2 つの縦棒を用意します。片方は売上、他方はウェブトラフィックを示します。X 軸は月単位の時間、Y 軸は売上とウェブトラフィックを示します。
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分布
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構成
このグラフは、データを構成するさまざまな要素、つまりデータの構成を強調するときに使用します。まず、データが静的なものであるのか、時間とともに変化するのかによって選択するグラフを決めます。
各地域の売上の割合、各リードソースによるマーケティングリードの割合、調査に対する回答の割合 (性別、民族、質問に対する回答などでスライス) などの構成を示します。一般的には、円グラフのスライス数は 9 以下にすることをお勧めします。
用途は円グラフと同じです。利点は、複数の円グラフを並べて各円グラフのスライスの相対サイズを比較するよりも、複数の 100% 積み上げ横棒グラフを並べて比較するほうが簡単であることです。
新規雇用者に対する四半期ごとの性別 (または任意の人口動態) の割合、または四半期ごとの競合他社に対する勝率の構成 (積み上げ縦棒で勝敗の割合を色分け) を示します。
組織にデータ駆動型文化を浸透させて従業員全員がビジネス分析とデータ可視化を活用できるようにすることを検討しているのであれば、簡単に覚えることができて使いやすく、従業員から寄せられる要望に合わせてスケーリングして対応でき、しかもそれほど費用をかけずに済むソリューションが必要です。Amazon QuickSight をチェックして、お客様のニーズに合っていることをご確認ください。
