この記事では
「継続的な測定と実験の重要性」
ついてご説明したいと思います。
これは輸入ビジネスに関わらず、
すべてのビジネスにおいて
当てはまる重要な考え方です。
起業でも副業でも
おこずかい稼ぎでも、
最初はメンターから稼ぎ方を教わったり、
教材や有料・無料の情報などを
独学して能力を身に着けていきます。
しかし、いざ稼げるようになって
ある程度継続をしていくと、
ある日突然何か問題が起こったり、
時に稼げなくなったり、
さまざまな障害が待ち構えています。
想定外な出来事。
ビジネスにはつきものです。
教科書や理科室の実験通りに
結果が出ないのがビジネスです。
よく次のようなことが言われます。
人と違うことをしないと稼げない
他と差別化を図る
イノヴェーションを生み出すこと
つまり継続的に稼いでいくには、
教科書通り、言われた通り、
ノウハウの枠のうち、
想定内通りの世界から
抜け出し、
徐々に自分の方法を
確立していく必要があります。
それを可能にするのが
「計測と実験」です。
継続的な計測
ビジネスはときに
科学に似ています。
（同時にビジネスはアート的な要素も持っています）
生物学でも物理学でも、
科学で最も重要視されているのは
累積されたデータです。
大量のデータの中から
パターンや規則性を
発見することが科学です。
そしてそのパターンを
同じ条件で再現できることが
科学的に何かを
「証明する」ということです。
ビジネスも同じです。
日々の取引記録から
いろいろなデータを蓄積し、
ある規則性を見つけていきます。
この時期はこの商品が売れやすい
この商品は○○円で売れそう
AとBとCこの３つの条件が揃うと売上が○○％アップする
など。
こういう規則性は、
データを日々蓄積しないと
見えてこない部分です。
だからビジネスも
科学と同じ要素を
持っているのです。
しかし
科学とビジネスの間には
決定的な違いが１つあります。
科学は
常に正確に規則性やパターンを
再現できることに意味があります。
閉じた系（Isolated System）という
実験を正確に再現できる環境を
人工的に作り上げることができます。
この素材のビーカーの中に
○○をXグラム、△△をｙグラムいれると、
必ず Z という結果が出る。
という感じで、
正確な結果が出るように、
実験のための環境と
実験に影響を与えてしまう
外部の環境を完全に切り離し
検証を行うことができます。
ところがビジネスはそうはいきません。
検証できる場所は常に開いています。
経済は世界全体が繋がっていて、
それぞれに影響をしあっています。
昨年の秋に○○％売れた商品が、
今年の秋に○○％売れるという
正確な検証はできないのです。
「じゃあ計測する意味なくね？」
と思われるかもしれませんが、
日々状況がかわる現実の世界で、
どれだけ正確なデータを蓄積し、
その中からいかに長期的に、
あるいは有効的に使える
パターンや規則性はないか、
と探すことが日々の経営戦略なのです。
だから大企業はこの検証を毎日行っています。
インターネット中に広告を入れたり、
お客さんにアンケートを取ったり、
いろいろなことをして
日々データを貯めこんでいます。
そして大量のデータ
（ビッグデータ）を手に入れたら、
データサイエンティストなる
新しい分野の科学者（技術者）たちが
この中から使える規則性やパターンを抽出していきます。
昔は石油とか通信のインフラなどを
手にした人が超大金持ちになっていましたが、
これからの未来では、
ビッグデータを手に入れたものが
世界を制する時代になる、
と言われるくらい
データというものが
重要になってきました。
しかしデータの蓄積は
何も大企業だけの話ではありません。
自分の日々やっていることから
データを蓄積し、
自分のビジネスにしかない
オリジナルの規則性やパターンを見つける。
これが財産になります。
貴重な１次情報となります。
他とは違う、
あなただけの売り方の秘密です。
たかがデータ、
されどデータです。
実験
データを取得しても、
ビジネス自体が開いた環境なので、
パターンや規則性を再度正確に
再現できるかどうか、
なかなか判断がつきません。
だからパターンや規則性を見つけたら、
それに仮説とか予測を立ててみます。
最近は○○という商品が人気でよく売れている。
今度は○○の関連商品や○○と似た商品も取り入れてみたい。
予想を立てて、
本当に売れるかどうか
少しずつ実験をしてみます。
コツはなんでも小さく始めることが肝心です。
自分の予測を過信せず、
少しずつ資金や時間を使い、
少しずつリスクを舵取りしながら
実験していきます。
もし自分の予測を過信したら
ギャブルとなります。
実験の検証結果を元に
行動をしていくのが
ビジネスとなります。
「もしうまくいかなかったら？」
こういう問いが必要です。
もしプランAがだめだったとしても、
プランBを用意しておこう
このように最悪のシナリオを想定し、
どっちに転んでも大丈夫、
という条件を作ってから
先に進むようにします。
そうやって
少しずつ実験と検証を
繰り返します。
まとめ
データは貴重な財産。
日々自分のビジネスから継続的にデータを計測する。
蓄積したデータを元に予測を立てる。
少しずつ実験検証を繰り返す。
検証結果から有効な規則性やパターンを見つける。
それでは今日も最後までお読みいただきありがとうございました！