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課題解決フレームワーク「PPDACサイクル」とは

コンバージョン率最適化

こんにちは、荒井(@yutakarai)です。

PPDACサイクルとは

PPDACサイクルとは、課題解決のためのフレームワークです。

課題解決における各段階をProblem(課題の設定)、Plan(計画)、Data(データの収集)、Analysis(分析)、Conclusion(取りあえずの結論)に分けた考え方です。

課題を解決するためには統計の考え方等を利用して、現象を中立・公平にとらえ、論理的・客観的な分析を行っていくことが大切です。

PPDACサイクルは、課題解決やデータ分析、A/Bテストなどにも応用できる便利なフレームワークです。

PPDACサイクル

PPDACサイクルの頻度

PPDACサイクルは「高品質な分析」を時間をかけて行うのではなく、短時間で「そこそこの分析」を何回も繰り返します。

PPDACサイクルを1回転するたびに「取りあえずの結論」を導きだします。

この取りあえずの結論をもとに、担当者の間でレビューを行って、対応策や次の行動の方向性を確認するようにします。

取りあえずの結論から次の課題を設定し、次のPPDACサイクルを回していきます。

PPDACサイクル

課題の設定(Problem)

課題解決を行うには、まずその課題・問題点を明確にしていかなければいけません。

目的は何か、問題点は何か、問題を捉えているデータは何か、などについて具体化していき、着目すべき現象を絞り込んだ上で、中立・公平な立場で正確に把握していくことが重要です。

このステップでは、問題を明示し、分析すべき課題を設定します。

サイクルの2週目以降は、状況やデータの変化に応じて分析すべき課題を調整していきます。

計画(Plan)

課題を設定したら、それについて調査・分析を行うための計画を立てます。

無計画に行ってしまうと、有用なデータが集められず、ポイントがずれた間違った分析を行ってしまいます。
しっかりと計画を立てて実施していくことが大切です。

このステップでは、どのようなデータを集めるか計画を立てます。

データの収集(Data)

分析で使うデータを収集し整理します。

データは「外部データ」「内部データ」に分類されます。

外部データとは、自社以外のデータです。

世の中の流れや、競合他社の情報、市場の状態などが「外部データ」になります。

内部データとは、自社のデータです。
社内インテリジェンスデータや、テスト結果のデータなどが「内部データ」になります。
A/Bテストでは、アナリティクスのデータもこれに当たります。

また、数値で表現できる「定量データ」のほかに、担当者の感覚値などの「定性データ」も分析を行ううえで大切な内部データのひとつです。

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分析(Analysis)

集めたデータを加工・分析し、次のアクションにつながるデータに整理します。(データのインテリジェンス化)

データの種別

・量的データ − 数字の大小で判別できるデータ、合計値や平均値など
・質的データ − ジャンル、カテゴリなどの区分データ

データセットの種類

・データを視覚的に評価するためにはグラフを使用する
・グラフの作成、テーマの設定 数値軸、項目軸、データの正確な表示
・グラフの選択、統計値にあったグラフを選択する

取りあえずの結論(Conclusion)

分析結果から結論を導き出します。

ポイントは「取りあえず」です。取りあえずの結論を出し、次のサイクルにつなげます。
サイクルを何度も繰り返すことが大切です。

取りあえずの結論は、以下のようなものになります。

・調査のまとめ
・報告、リサーチ、結果の要約
・調査結果のまとめた内容を基に検討した改善案
・調査の曖昧な点の精度を向上した設問を設定する。次回のPPDACサイクルに活かす
・次回のPPDACのサイクル手法の精度の向上案

まとめ

1回の高品質な分析よりも「そこそこの分析」を繰り返すことがポイントです。

PPDACサイクルを一回転するたびに、取りあえずの結論を出し、必要であれば関係者の間でレビューすると良いです。レビューを通して、方向性が間違っていないか確認することがとても大切です。

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