なぜデータ分析を勉強しても、マーケティングの仕事で評価されないのか？
- 統計検定を取った
- データサイエンティスト検定を勉強した
- PythonやSQLも一通り触った
それなのに、
マーケティングの仕事では評価されない。
あるいは、そもそも任されない。
こう感じたことはありませんか。
これは、あなた一人の問題ではありません。
むしろ、とても真面目に勉強してきた人ほど陥りやすい状態です。
読者の本当のウォンツ（心の中）
まず、はっきり言語化します。
このページにたどり着いたあなたの本音は、おそらくこれです。
- 勉強してきたことを 仕事でちゃんと使いたい
- マーケティングの現場で 「分かってる人」と思われたい
- 「分析できます」ではなく 「任せたい」と言われたい
- 無駄な勉強をしてきたとは思いたくない
これは、とても健全な欲求です。
そして、その感覚は 正しい方向 を向いています。
でも、現場で評価される軸はそこではない
ここで、少し厳しい現実をお伝えします。
マーケティングの現場で評価されるのは、
- 統計手法を知っているか
- モデルを組めるか
- Pythonが書けるか
ではありません。
評価されているのは、もっとシンプルな一点です。
「この人が関わると、判断が前に進むか？」
マーケティングは、常に意思決定の連続です。
- この施策を続けるか、やめるか
- どのKPIを優先するか
- どこにリソースを割くか
その場で求められているのは、
正解を出すことではなく、判断をしやすくすることです。
多くの人がハマる「勉強と実務のズレ」
なぜ、勉強しても評価されないのか。
原因はとてもはっきりしています。
一般的な勉強ルート
ツール → 手法 → 応用
マーケティング実務のルート
意思決定 → KPI → データ → 分析
順番が逆なのです。
勉強では「分析すること」がゴールになりますが、
実務では「判断が変わること」がゴールです。
ここが噛み合わない限り、
どれだけ勉強しても「惜しい人」で終わってしまいます。
「分析ができる人」が評価されない瞬間
マーケの現場で、よくある光景があります。
- きれいなグラフ
- 論理的に正しい分析
- 数字も合っている
それを見た上司や関係者の反応が、これです。
「なるほど。
それで、どうするのがいいんだっけ？」
この一言が出た瞬間、
分析は“参考資料”に格下げされます。
理由は単純で、
意思決定とつながっていないからです。
問題は「スキル不足」ではない
ここで、重要なことをはっきり言います。
あなたが評価されない理由は、
- センスがないからでも
- 勉強量が足りないからでも
- 向いていないからでも
ありません。
「翻訳の仕方」を教わっていないだけです。
- 分析結果を
- マーケティングの文脈に置き直し
- 判断に使える形にする
この変換プロセスを、
多くの教材・資格は教えてくれません。
マーケティングにおけるデータ分析の正体
マーケティングで使われるデータ分析の役割は、これです。
答えを出すことではない。
判断の幅を狭めること。
- 全部の施策を試すことはできない
- すべてを完璧に検証する時間もない
だからこそ、
- どこを見るべきか
- 何を優先すべきか
- 何を捨てるべきか
を整理するために、データを使います。
この前提に立てていない分析は、
どれだけ高度でも使われません。
KPIを起点に考えられているか？
評価される人が必ずやっていることがあります。
それは、最初にKPIの話をすることです。
- 今、何を良くしたいのか
- どの数字が一番重要なのか
- その数字が動いたら、判断はどう変わるのか
これが語れない分析は、
マーケティングの仕事では評価されません。
ここまで読んで「ハッ」とした人へ
もし今、
- 勉強してきたのに手応えがない
- マーケの現場で自信が持てない
- このまま学び続けていいのか不安
そう感じているなら、
それは 正しい違和感 です。
あなたは、
「次の段階」に進もうとしているだけです。
このブログで伝えていくこと
Data & Marketing Practice では、
- データ分析を
- マーケティングの中で
- どう使うか
だけを扱います。
- 小手先のテクニック
- 再現性のないノウハウ
- 流行りだけの手法
は、扱いません。
次に読むべき記事
次の記事では、
「データ分析はマーケティングの答えを出すものではない」
という前提を、
具体的なマーケ事例を使って解説します。
なぜそれでもデータが重要なのか。
どう使えば「任される分析」になるのか。
その話をします。
最後にひとこと
これまでの勉強は、無駄ではありません。
ただ、使いどころを知らなかっただけです。
ここからは、
「仕事で使われる形」に変えていきましょう。
