「データ」に関する名言

初戦はノーデータ覚悟してたけど、 桐青は露出が多いからある程度準備できる。 バッテリーのクセとバッターのクセ分析して、 あとは守備で変なミスさえしなきゃあ・・・ こいつが完封してくれる！

成人式のあと、中学の同窓会に初めて出席しました。すごくおもしろかったのですが、その晩「あれ、成人式って人生に一度しかない。こんな楽しい日は二度とないのか」と気づいて、はじめてリアルに将来や人生について考えたんです。人間の平均寿命は８０年。その間、五感を通じてさまざまなデータを脳みそに溜めていきますが、死ねば脳が腐ってなくなってしまいます。そう考えると、人が生きていることに大して意味はないんだなと。どうせ生きるのなら、地球に爪痕を残せるようなことをしたい。そこで出た答えが起業だったんです。

ジフ・デービスの買収では１冊２００ページ以上のファイルで１００冊ほど、２万ページのデータをもとにコンピュータを使ってシミュレーションをしました。買収するかしないか、いくらで買えば利益が上がって返済できるか、こちらの利益にどれだけ影響を与えるかなどを分析したのです。

あらゆる新製品の開発には、まず否定的なデータがふんぞり返っている。だが、かすかにポジティブな面が顔をのぞかせているはずだ。そこで否定的な面だけに気を奪われていたら、技術革新も何も生まれてくるはずがない。否定面をかなぐり捨て、わずかばかりの肯定面にしがみつくような人間でないと、いまの会社では通用しない。

現役時代にホームラン王を獲得した翌年、スランプに陥りました。そのとき先輩に言われました「野村よ、ぶん殴ったほうは忘れても殴られたほうは忘れないぞ。勝負だから、相手から自分を見ることも大事なんだ」と。殴られたら殴り返すという当たり前のことに気づかなかった。自分ばかりでなく相手も変わることに気づかなかった。先輩の、あの言葉は未だに耳に残っています。このときからですよ、データに夢中になったのは。相手の自分に対する攻め方が変わったのか変わらないのか。それを知るにはデータしかなかった。

ある不調な事業の原因をデータから探しだそうとすると、情報の海に溺れがちです。まずは「考える時間」をとり、不調に陥っている要因を熟考してからデータを分析する「作業する時間」に移るようにしています。

銀行員時代、一番つらかったのは各一般家庭を回って銀行にお金を預けてもらう個人営業でした。とくに、相手の家の前に立ってインターフォンを押すのがとても怖かったのです。玄関に立ったとき「また断られたらどうしよう」「厳しい口調で断られたら嫌だな」と悩みました。でもあるときから、どんな顧客と出会うのか、自分なりにマーケティング・データをとってみようと発想を変えました。話を聞いてくれるのは男性女性のどちらが多いのか、年配者と若者ではどちらが話しやすいのか、最初から仕事の話をした方がいいのか、世間話をした方がいいのか、などなどです。そうすると好奇心が湧いて楽しくなってきました。小さな工夫を積み重ねていくうちに成果もあとからついてくるようになりました。

優れたマーケティングは新しくて秀逸なアイデアを生み出す力と、ビッグデータの分析から最新のトレンドやセグメントを探知する力を土台としている。

デジタル化の時代にもかかわらず、アナログなＤＭに依存しているようでは、マーケティングの基礎となるデータは作れない。

日本企業の多くは経験や勘、自分たちが持っているデータの範囲内で営業活動をしていますが、当社の「マーケティングスコア」は、お客様の既存顧客から優良顧客を定義して、そのプロファイルを分析します。その結果を当社が持つ国内最大級の企業情報データベースに当てはめてスコア化することで、その優良顧客に似た有望な見込み客を抽出するわけです。このように科学的根拠のあるデータに基づいて戦略を立てれば、むしろ費用を抑えながら、より確度の高い効率的な営業活動ができるはずです。

データベースマーケティングといえば、ＰＯＳを最大限に活用しているコンビニ業界が思い浮かぶ。しかし、セブンイレブンのおでんはＰＯＳから生まれたわけではないだろう。元々存在しなかった商品については、データを元にロジカルに考えても答えを導き出すことはできない。誰かが「おでんを置いたら売れるはずだ」とひらめいて、はじめてアイデアとして浮かび上がってくる。

データを収集し、マーケティングに生かそうとしている企業は少なくない。しかし、私はデータベースマーケティングに懐疑的だ。データを元に論理的に考えていくことで可能になる施策もあるが、ロジカルに導き出した答えは、遅かれ早かれライバルもたどり着く。

マーケティングのデータは、アイデアが有効かどうかの裏付けの一つにはなりますが、データからアイデアが生まれるわけではない。

「身体を鍛える」ことは自信につながります。見た目を改善すれば心もポジティブになるというデータがあり、即効性はかなり高めです。女性なら、メイクや髪型を変えるのも良いですね。自信が持てれば、物の見方が変わります。

いまや成果主義が主流となり、過大な目標が押し付けられることも増え、それが要領のいい上司や部下を増やす結果につながりました。また、成果を求められるあまり、一部社員によるデータのごまかしや数字の改ざん、企業不祥事も多発しています。そのため、社員個々の成績ではなく、チームワークで動いて、力を発揮することが求められるようになりました。部下の面倒を見ることは厄介なことですが、上司として、それをやらなければならなくなったのです。

データには必ず誤差がある。いくら試合のビデオをみても、日本人とやったらどうなるかは分からない。できるだけ自分の目で確かめるべき。

脳科学者によれば、人の無意識のデータベースは１０００万倍で、意識よりもはるかに大きい。このデータベースこそあなたの創造的潜在能力である。言い換えると、あなたの一部分は、いまのあなたよりもずっと賢いのだ。賢明な人々は、自分自身のその懸命な部分にいつも相談しているのだ。

日本の老人経営者は、すぐに志とか信念を持ち出しますが、よく考えれば何を言っているのかわからない話が多い。そんなのデータがないじゃないかと言われたら、すぐに揺らぎますよ。事実やデータに基づいていない理念は共感を呼びません。

物事をスッパリと白か黒かで分けてしまうような話し方は、よくない。断定的な口調、決めつけるような発言をすると、聞かされる相手は、ムッとすることが心理学のデータからわかっているからである。ほかにいくらかは考える余地があるようなあいまいさを残しておくのがポイントだ。断定的な話し方は鼻につく。

私はいつも数字をあげて目標を掲げます。（覚書き｜藤田氏は会計の数字だけでなく、秒数や、距離、人口統計、その他の数字データを企業計画の土台として活用していた。そのため会社が急成長してもすぐに失速するという事態には陥らなかった）

利益に対する目標の定め方は何通りもあります。資金をそれほど多く使えない中小企業の場合、従業員一人当たりの純利益で見るのが一番わかりやすい。そして、利益目標としては、業界平均の何倍にするというのがいいでしょう。もう一つの目安は、会社が支払っている総人件費に対する純利益の割合です。このデータは従業員の立場からはとてもわかりやすいのでいい指標になります。

他の業界に比べ、個人経営の証券ブローカーの収入はずっと高いし、投資に必要な各種の調査データも簡単に入手できる立場にある。自分のコミッション分だけ安く売買できる。これだけの条件がそろっているのに、この高所得の投資専門家たちが資産家であることはすごく稀だ。私たちは何人もの証券ブローカーに理由を聞いてみた。「株をずっと持ち続ければ金持ちになれることはわかっているんだが……だけどついつい動かしてしまうんですよ。株価の上がり下がりをモニターでずっと見ていますから」

優れたライターほどデータを捨てる技術にたけている。

現場を知らない企画屋ほど、やっかいなものはない。 【覚書き：統計データだけを見るだけでは駄目で、現場を肌で感じ、なぜそんなデータになっているのか背景を見なければいけないという趣旨の発言】

パレートの法則が使えない場合もあります。一つ目は、もっと他によいやり方がある場合です。二つ目は、将来に向けて打つ手にはデータがないために、どれが最も価値が高い仕事になるかまったくわからない場合です。ついでにもう一つ、今から独立しようとしている人にとっても、この法則は役に立ちません。商品、地域、客層の決定が大事なことは言うまでもありません。もしこれらの決め方が悪ければ、一年どころか半年もしないうちに行き詰ってしまうでしょう。

データを集めるということ、もしくはデータが過多であることが、必ずしも学識を深めるものではなく、本当の意味での自己鍛錬を怠けさせる傾向があるように感じられます。安易に物をため込んでしまったために、人がものを考えたり感じたりする能力がひどく低下しているということに気がつく必要があります。

情報提供と情報収集をダイレクトにやろうという発想のもとに販社制度をつくりました。そのとき、マーケティングをやっていた佐川という副社長がいました。彼は消費者とインテリジェンスを交換するという言い方をしていました。いわゆる情報ではなく、あえてインテリジェンスと言ったのは、書かれたものとか出てきた数字データに何を読み取るか、データに秘められた物事の本質を読み取らなければいけないと考えたからです。読み取った本質を処理して返す。このインテリジェンスの交換が非常に大切というわけです。