こんにちは、
立松です。
年末年始も広告のリスティング広告ウオッチングを続けていましたが、
フタを開けてみれば仮説として立てていた状況とは若干異なるものになっていました。
これには良い面と悪い面も含まれているのですが、
今回はそんな場合に自分はどのように軌道修正していくかを
お話したいと思います。

１．どのぐらい乖離している？

仮説と事実のデータにはどのぐらいの開きがあるのか測っておく。
そして、その乖離は何が原因で起こったのか？も分析して明らかにしておく。

２．良い乖離か・悪い乖離か？

プラスの乖離なのか、マイナスの乖離なのか、
そしてどの部分にプラス・マイナスなのかを確認しておく。
マイナス乖離なら当たり前ながら仮説から除外対象とする。

３．再現性はあるのか？

偶然起こったのではなく数値的な割合で発生する事象かどうか確認する。
これにより次の仮説のベース材料になるし、違う仮説の材料にも使い回しが出来る。
２．と合わせるとプラス材料は取り込み、マイナス材料は除外する。
プラス・マイナスの乖離を測りそれを次回仮説の材料とする。
以上が自分が仮説～改善を進めていく際にとっている行動パターンです。
車でドライブ経験をしないと運転がうまくならないように、
集客においても反応を見つつ事に対応していかない限りは、
そのクライアントの商材なりサービスの「最も反応が得られる部分を見出す」のはとても難しいと思います。
あらかじめ仮説を立てることは非常に重要だと思いますが、
それだけでは不十分。ユーザー相手に得られた実測データは下手な評論家も黙らせてしまいます。
相関度や偏差などいろいろ分析はできるかもしれませんが、
シンプルに時間をかけずに判断していく際には使えるのではと考えています。