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データ分析をしないと、副業で稼げません

もふもふ不動産もふです。

僕はYouTube登録者数22万人を超える「もふもふ不動産」のチャンネルを運営しており、Twitterの登録者数についても、6万人を超えています。

このブログの読者さんは、仕事以外の収入源が欲しいと思っている方が多いかと思います。

副業を認める企業が増えてきていることからも、副業で稼ぐ時代の到来を感じています。

今日は、そんな副業で稼ぐために必要不可欠な、データ分析について解説します。

すでに副業で稼ごうと努力している人が多いと思いますが、希望通りの額を稼げていますか?

希望通りの額を稼げていない人や、更に稼ごうと気力に満ち溢れている人ほど、この記事を読んでいただきたいです。

この記事では

  • 稼ぐことができない原因
  • 副業におけるデータ分析の重要性
  • データ分析のコツ

などを解説していきます。

副業におけるデータ分析の重要性

なぜデータの分析が重要なのか?

どうしたら稼げるようになるのか、その答えは、全てデータの中に眠っています。

世の中には、「頑張り続ければ、いつか稼げるようになる」と思っている方がたくさんいます。

何かのきっかけで突然稼げた人も中にはいらっしゃるかもしれませんが、そういう人はごく稀です。

もんご
闇雲に頑張るだけじゃダメなの?

ほとんどの場合は、多大な時間を費やして努力しているにも関わらず、稼げないことでしょう。

それはずばり、データの分析を行っていないことが原因である可能性が高いです。

データを掘り起こして探すことで、今後どうやって稼ぐのか、解明することができるのです。

自分の活動のデータは大変貴重であり、それらを見返すことで、今後の方向性が見えてきます。

注意点としては、ただ闇雲にデータを取り続けることは控えましょう。

「データ分析を頑張れば、いつか稼げる!」と考え、単純作業にしてしまってはいけません。

色々と試行錯誤した結果、自分にとって何も最も効果があり、稼げる方向へ進むことができるのかを、データを分析して考える必要があります。

世の中にあるたくさんの情報の中から何が自分にフィットしているのか。

その判断材料として、データをチェックしましょう。

PDCAサイクルを回す

結果を出すためには、PDCAサイクルを回すことも重要です。

結果を出すためにはPDCAを回そう!
PDCAサイクル
  1. P(Plan):計画
  2. D(Do):実行
  3. C(Check):評価
  4. A(Action):改善

プランを立て、実行に移し、データを元に評価して、改善する、というサイクルを表します。

多くの人は、2番の「D(Do):実行」の過程で止まってしまいます。

実行ばかり繰り返すのは楽ではありますが、思考停止状態と同じなので、結果には結び付きません。

このPDCAサイクルを回す習慣がつけば、自分のビジネスはもちろんのこと、サラリーマンとしての仕事の中でも活きてきます。

データを見ることで効率よく成長できる

データを見ることで、自分がなぜ伸びているのか、その原因を突き止めることができます。

伸びている原因を突き止めなければ、それは一過性で終わってしまう可能性があります。

また、データを基にした再現性がなければ、今後の活動方針を立てることも困難になります。

いくら調べても分からないことも、確かにあります。

例えば「北と南、どちらに進むのが正しいのか」といった際に、データを基にした正しい判断をしないと、全く真逆の方向に進んでしまうことになります。

それは本当に恐ろしいことです。

もんご
南極に帰りたいのに北極に着いたら嫌だよ〜

データを分析し、ある程度の方向感覚を掴まなければ、闇雲に継続することしかできなくなります。

五里霧中で歩き続けるようなものですので、途中で挫折してしまうのも無理はないでしょう。

データ分析のコツ

ここまでデータ分析の重要性を解説してきましたが、中にはこういった人もいます。

よくある反論
  • データ分析なんて難しい
  • 理系の人にしかできない

コツさえ掴んでしまえば、データを分析することは比較的簡単です。

今日はその具体的なコツも、伝授したいと思います。

①重要な指標を決める(Y)

1つ目は、重要な指標をいくつか決めることです。

KPI(Key Performance Indicator)と言ったりもします。

日本語では「重要経営指標」「重要業績指標」とも言います。

Youtubeを例にすると、「再生数」や「チャンネル登録者数」が該当します。

ブログであれば、「アクセス数」や「クリック率」、「CV(conversion)率」などです。

※CV(conversion)とは、サイトごとに定められた目的の成果のことを指します。

すでにあるデータを分析した後は、自分自身でどの項目をKPIにするのかを決定しましょう。

②その指標が影響しそうな項目をたくさんピックアップする(X)

2つ目は、その指標が影響しそうな項目をたくさんピックアップすることです。

具体的にイメージしやすくするために、今回もYoutubeを例に解説します。

例えば、Youtubeで「再生数」と「チャンネル登録者数」を増やしたいとしましょう。

その際、何が重要なのか、影響しそうな項目(パラメーター)をいくつか出します。

動画の長さ」が影響しそうだと考えた場合は、以下の選択肢を検討します。

動画の長さ
  1. 5分
  2. 10分
  3. 20分

他にも、「再生数」と「チャンネル登録者数」に影響しそうなパラメーターを考えます。

影響する項目(パラメーター)
  • サムネイルの文字
  • 動画の内容
  • 広告の数
  • 動画をアップロードする時間帯
  • 話すスピード
  • 編集・効果音の有無

これらの項目をたくさんピックアップすることが大切です。

③Yに良い影響を与えるXを探す

3つ目は、良い影響を与えるパラメーターを探すことです。

このステップでは、仮説を立てて検証を行っていきます。

仮説を立てて、それが本当に正しいのかデータを確かめるのが、昔からの王道のパターンです。

ここでも、Youtubeを例に考えてみましょう。

仮説
  1. 多くのYoutuberがカットを多用しているので、話すスピードも速い方が良い
  2. 再生率が高いなら、長尺の動画の方が有利
  3. 動画のアップロードする時間帯は視聴者さんが一斉に見る時間帯にする

僕の場合は、これらの仮説を立てて実際に検証してみた結果、再生数やチャンネル登録者が伸びたので、概ねこれらの仮説は正しかったことが分かりました。

実際の検証に関しては人それぞれなので、何が有効な手段なのか試行錯誤を繰り返すことで、良い結果に近づけるでしょう。

もんご
仮説と検証を繰り返してもっと稼ぐぞ〜!

データの貯蓄が大切

仮説・検証して得られたデータは貯蓄していきましょう。

それらのデータを貯蓄することで、他の分野でも活きることがあります。

「どのようにしたら伸びるのか」といった答えが、蓄えられたデータから推察することが可能になるのです。

現代社会ではインターネットが発達した結果、情報過多になっており、自分にとって有益な情報を得られにくくなっています。

しかし、仮説・検証して得られた自分自身のデータが一番確度が高いことを覚えておいて下さい。

また、仮説が正しいのかの判断をしやすくするため、以下の方法もお勧めです。

仮説・検証を助ける手法
  • グラフ化してみる
  • フロー化してみる

データをグラフ化すると、各パラメーターの相関関係が見やすくなります。

グラフ化してみると関係が視覚的にわかりやすい

また、フロー化すると、どの段階が障害になっているのか、それらを判断しやすくなります。

フローにして障壁なっている部分がないか探す

まとめ

早く成果を出したいのであれば、データの分析は避けて通れません。

稼ぐためには、データの分析が必要不可欠なのです。

大企業も「データが命」と言っていますので、成長するヒントはデータに隠されています。

慣れるまでは難しく感じるかもしれませんが、まずはデータを眺める癖をつけましょう。

そして、先に述べたXとYの関係を探しだし、仮説・検証を行います。

グラフ化したり、フロー化することで、どこが障害になっているのか、またそれらを改善するにはどうすればよいのか、答えが見つかると思います。

望んだ未来を手に入れるべく、適切な努力を継続し、頑張っていきましょう。

今回の記事は動画でもご視聴いただけますので、ぜひご覧ください。

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