いつからか、マーケティングにおいてデータ抜きで語ることは難しくなりました。日々の成果を追跡するパフォーマンスマーケティングに限らず、定量的な成果の測定が難しいと考えられていたコンテンツマーケティング、インフルエンサーマーケティング、オフラインマーケティングといった分野でも、成果を測定しようとする試みがますます増えています。それに伴い、マーケターがデータを含むレポート（成果レポート、提案書など）を作成しなければならない機会も増えています。
最近のカリフォルニア大学バークレー校の研究によると、人々は視覚化されたデータを客観的な真実として受け入れる傾向があるそうです。データ視覚化の力がこれほど強力であることは分かっていても、現在行っている方法が正しいのか、いまいちよく分からず戸惑っている方も多いのではないでしょうか？
悩みを抱えるB2Bマーケターの皆様のために、エレファントカンパニーでは、マーケターがデータを可視化する際に必ず知っておくべき4つの必須要素や、よくある質問への回答、さらにはレポート作成のヒントまでご用意しました。
1. データ可視化、これだけは守ろう…！
データ可視化って、難しそうに見えますか？これさえ守れば基本は押さえられます！実は本当に基本的なことばかりなので、皆さんご存知のことかもしれません。しかし、いざグラフを作成し始めると忘れがちな、4つの必須要素をまず見ていきましょう。
チャートを作成する際に欠かせない4つの要素
① チャートの内容を要約したタイトル
まず、タイトルについてです。グラフを作成する際、ついタイトルを書き忘れることがよくあります。タイトルがなくても内容は伝わるだろうと思いがちですが、タイトルがないと、データを見る人は「一体何を伝えたいのか」と戸惑ってしまいます。
② チャートに含まれるデータを説明する、軸の表示
次は軸です。横軸と縦軸を表示することで、作成するグラフがどのようなデータを表しているのかがわかります。
③ さまざまな種類のデータを区別するための凡例
グラフで表現したい項目が2つ以上ある場合は、凡例を必ず記載する必要があります。凡例とは、特定の色や記号がどの項目を表しているかを説明するものです。この凡例がないと、グラフの解釈ができなくなる可能性があります。
④ データ値を正確に示す単位表示
最後に、単位の表記は必ず必要です。グラフは数字を通じて多くのことを伝えてくれますが、私たちが伝えたい数字の意味は常に同じとは限りません。時には時間を表し、時には人数を表し、時には比率を表すこともあります。単位の表記がなければ、伝えたい情報が歪んでしまう可能性があります。
2. データ可視化に関するよくある質問
データ可視化の基本について見てきたところで、今回はよくある質問に答えながら、さらに詳しく解説していきましょう。
Q. 1つのチャートですべてを表示することはできないのですか？
見せたいデータが多すぎると、肝心のメッセージがうまく伝わらなくなってしまうことがあります。
データ可視化を行う際によくある代表的な間違いですが、手元にあるすべてのデータを1つのグラフに盛り込みたくなる衝動に駆られがちです。同じグラフにまとめておけば比較も容易ですし、複数のグラフを作成する必要がなく、一目で把握できるという利点もあります。しかし、あまりにも多くのデータを1つのグラフで表示しようとすると、かえって見づらくなってしまうことがよくあります。
この問題を防ぐには、グラフを作成する前に、そのグラフで何を伝えたいのか、明確な目的をまず考える必要があります。「オーガニックトラフィックの増加傾向を示したい」とか、「各チャネルごとのトラフィックの違いを一目で比較できるようにしたい」といった具合です。
Q. 棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ……いつ、どのグラフを使えばいいのでしょうか？
データごとに、見栄えの良いグラフがあります。
目的を明確にしたとしても、適切なグラフの種類を選べなければ、伝えたい内容を効果的に伝えることは難しくなります。レポートを作成していると、つい見た目がきれいなグラフや、慣れ親しんだグラフを選んでしまいがちですが、データのタイプごとに適したグラフがあることをご存知でしたか？
①時系列による変化を示す場合、折れ線グラフ
折れ線グラフは、線がグラフの最初から最後までつながっているため、推移を表すのに適しています。逆に、異なる項目の数値を示す際に折れ線グラフを使用すると、それらが連続した推移であるかのような誤解を与えやすくなります。
②割合を示す場合、円グラフ
個々の数値そのものよりも、全体に占める割合を強調して示したい場合は、円グラフが適しています。個々の数値を示して正確に比較したい場合は、円グラフよりも棒グラフなどの他の形式を選ぶのが良いでしょう。
③カテゴリの構成を示す場合、棒グラフ
手持ちのデータが複数のカテゴリに分かれており、その構成を一目で示したい場合は、累積棒グラフを使ってみてください。
④変数間の相関関係を示す場合、散布図
複数の変数間にどのような相関関係があるかを確認するには、散布図（scatter plot）が適しています。トレンドラインを追加すれば、2つの変数間の関係を直感的に把握することができます。
⑤3つの変数間の関係を示す場合、3Dグラフ
つまり、表示したい変数が3つではなく2つである場合は、3Dチャートを使用すべきではないということです。3Dチャートは文字通り3次元であり、表現できる変数は3つです。1次元余ってしまい、任意の値を設定することになると、見る人に混乱を招く恐れがあるからです。
💡 最もシンプルなものが最高の可視化！
見栄えの良いグラフを作れるからといって、それでいいというわけではない
バイオレット・プロット、ボックス・プロット、ボックス・アンド・ヒースカー・プロットなど、見た目も聞き心地も良く、多くの情報を一度に示すことができるグラフは数多くあります。しかし、レポートを読む人がそのグラフを理解できていない場合、使わなかった方がましな場合の方がほとんどです。レポートの内容よりも、グラフの説明の方が長くなってしまう可能性があるからです。
データ可視化を行う目的は、データをより分かりやすく、よりインパクトのある形で伝えるためであることを忘れないでください！
「表」も優れたデータ可視化の手法である
場合によっては、シンプルな表の方が100種類のグラフよりも優れていることがあります。例えば、提示したいデータが多い場合や、各項目間の複数の数値を一度に比較して示したい場合などがそうです。
特に、Google スプレッドシートの「条件付き書式」やスパークライン関数といった機能を使って、特定の項目の大小を一目で把握できるようにすれば、たいていのグラフに引けを取らないこともよくあります。
Q. データ可視化において、色はどのように決めるべきですか？
色もデータを表現する上で重要な要素であるため、原則に従って取り組む必要があります。
色選びも、データ可視化においてミスを犯しやすいポイントの一つです。グラフを作成していると、自分にとって見栄えの良い色を選びたくなる衝動がじわじわと湧いてきますよね。グラフの種類を選ぶ段階まではしっかり意識していた人でも、色選びとなると一気に崩れてしまうケースがよくあります。
よくあるミスを防ぐには、以下の3つのポイントだけ覚えておけば十分です！
① 一貫性を持って色を選ぶ
メインカラーを青に設定した場合は、レポート内では基本色を青のまま統一してください。 色が変わると、本能的に何かが変わったような感覚を抱いてしまうものです。カテゴリーデータを比較して表示するチャートが複数ある場合は、同じカテゴリーのデータは一貫して同じ色で表現してください。「このカテゴリーは赤なんだな」と一度認識すれば、その後は細かく見なくても簡単に区別できるようになります。
② グラデーション表現は 、どうしても必要な場所だけに使う
色とりどりに塗り分けられたグラフよりも、同じ色系統のグラデーションで美しく広がるグラフを見ていると、心が安らぎますよね。しかし、グラデーションを使える状況はごく限られています。例えば、0個、1個、2個、3個など、データ値の間に順序や階層がある場合です。 値の間に順序がない場合、グラデーションを使うとかえってデータを誤解しやすくなります。また、虹色のグラデーション（！）グラフを見たことがある方もいらっしゃるでしょう。こういうものは本当に注意が必要です。チャートでは、どれ一つとして無駄に用いてはなりません。色にもすべて意味があるため、誤解を招きやすいのです。
左のグラフのように、互いに関連のない項目をグラデーションで表現すると、混乱を招く恐れがあります。
「流入チャネル」のように、互いに関連のない値は、右のグラフのようにそれぞれ異なる色で表現する必要があります。
③ 直感に反する色の選択は避ける
最後に、直感に反する色の選択も避けたほうがよいでしょう。人々が直感的に分類してしまう色には、肯定的／中立／否定的、女性的／男性的などがあります。たとえ説明を加えても、見る人は混乱してしまう可能性があるため、特別な理由がない限りは避けるのが賢明です。
Q. チャートを作成したものの、成長の傾向がはっきり見えない場合はどうすればよいでしょうか？
むやみにグラフを切り取ったり、スケールを変更したりすると、データを歪めてしまう可能性があるため、正しい方法で取り組む必要があります。
本当に悩ましい瞬間ですよね。グラフを完成させたのに、意図したほどメッセージが強調されていない時です。こういう時によく犯しがちなミスが、縦軸を調整して数値を歪めてしまうことです。数値が見づらいからといって、軸のスケールは絶対にいじってはいけません。見る人に大きな誤解を与える恐れがあるからです。
先日、Elephantが運営するYouTubeチャンネルの登録者数の推移を確認してみたのですが、最近、登録者数が3倍以上も増えていたんです。「すごい…！」と喜んでいたその瞬間、横の縦軸を見て、頭を殴られたような気分になりました。縦軸の目盛りが0から始まっていなかったんです。このように軸の目盛りを調整すると、見る人に混乱を招く恐れがあるため、非常に注意が必要です。
① 縦軸の一部のみを表示していることを明確にする
もし強調したいのであれば、0から始まるグラフを描き、強調表示を追加するようなデザインにすることも可能です。
② 縦軸に対数（log）スケールを適用する
より数学的なアプローチとして、対数スケールを適用することができます。これは、最初は緩やかに上昇し、時間が経つにつれて爆発的に増加するデータを表す際によく用いられます。
3. 優秀なマーケターのためのレポート作成のヒント
これで、データ可視化に関する基本的な話は一通り網羅できたと思います。データレポートでは、データ可視化以外にも気を配るべき点があります。最後に、レポートの完成度をさらに高めるためのヒントについてお話ししたいと思います。
すべての数字には説明が必要だ
レポートを書く際、数字だけを無造作に並べるのはいけません。すべての数字には説明が必要です。その数字が良いものなのか悪いものなのか、もし良いのであればどれほど良いのか、といった解釈がなければなりません。
データの分析結果を追加するのが難しい場合は、まずは先週、先月、昨年のデータと比較することから始めてみてください。大げさに業界平均と比較する必要はなく、昨日の自分と比べながら日々前進していれば、十分にうまくやっていると言えます。
読者のことを考えて書きましょう
誰が読むのか、その人の理解度がどの程度なのかを把握した上で、内容を作成することが重要です。
社内のマーケティングチーム長にKPIを報告する場合、指標に関する説明はある程度省略しても構わないでしょう。しかし、外部向けの提案書であれば、私たちが使用した指標をどのように定義したのか、出典はどこか、期間はどの程度か、どのような基準で計算したのかといった詳細な説明が追加で必要になるでしょう。
結論が必要だ
データレポートといっても、一般的なレポートと何ら変わりはありません。単にデータの現状を提示しただけでは、おそらくチームリーダーからこう聞かれるでしょう。「それで、何を言いたいんですか？」
データに基づいて現状を把握したのであれば、そこから得られた教訓と、それを受けて今後どうすべきかという提案も併せて盛り込まれる必要があります。
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今日はこのようにデータ可視化についてお話ししました。データレポートを上手に作成したいと悩んでいるB2Bマーケターの皆様にとって、少しでもお役に立てれば幸いです！
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