データインフォームド意思決定

月額制の動画配信サービス（有料会員45万人）。トップページのリニューアルでA/Bテストを実施した。

データが示したこと:

• 新デザインBは旧デザインAより初回クリック率が22%高い（統計的に有意、p < 0.01）
• ただし新デザインBは**「おすすめ」アルゴリズムの露出面積を3倍**に拡大し、ユーザーの自発的な検索・ブラウジング導線を縮小したもの

人間が知っていたこと:

• カスタマーサポートに「自分で探す楽しさがなくなった」という声が週18件来ていた
• 競合サービスが「アルゴリズム疲れ」を感じるユーザー向けに「自分で選ぶ」機能を強化して話題になっていた
• 過去にレコメンド依存を強めた結果、3ヶ月後に解約率が上昇した前例があった

判断: 短期のクリック率向上よりも長期のリテンションを重視し、新デザインBのおすすめ面積を50%に抑えたC案を作成。A/Bテストの「勝者」をそのまま採用しなかった。

3ヶ月後、C案のリテンション率はA案比で**+3.2ポイント**。年間で約8,000人の解約防止につながり、LTVベースで1.2億円の差が出た。

中堅の人材紹介会社（コンサルタント35名、年間売上12億円）。営業活動のデータ分析で「1社あたりの接触回数が5回を超えると成約率が急落する」というパターンが見つかった。

データだけを見れば「5回目までに決まらなかったら撤退すべき」となる。

しかしベテランコンサルタントの知見は違った:

• 大手企業の採用は意思決定に3〜6ヶ月かかり、接触回数は自然と8〜12回になる
• 接触回数が多い案件の平均単価は280万円で、少ない案件の95万円の約3倍
• 「5回で落ちる」のは中小企業のパターンで、大手には当てはまらない

データインフォームドな判断:

• 企業規模×ポジションレベルでセグメント別に接触回数の閾値を設定
• 中小企業: 4回で判断（データ通り）
• 大手企業: 10回まで継続（現場知見を反映）
• 各セグメントの成約率・単価を月次でモニタリング

結果、全体の成約率は横ばいのまま、平均成約単価が140万円 → 178万円に上昇。年間売上は12億円 → 15.3億円に成長した。データを一律に適用していたら、高単価案件を早期に手放していたことになる。

郊外の食品スーパー（売場面積600坪、日商250万円）。POSデータ分析で「冷凍食品の売上が前年比**+18%で伸びている」ことがわかり、冷凍食品コーナーの面積を1.5倍**に拡大する案が出た。

データが示したこと: 冷凍食品カテゴリの売上成長率は全カテゴリで1位（+18%）。

店長が知っていたこと:

• 冷凍食品が伸びたのは半径500m以内に単身者向けマンションが建ったため
• そのマンションの入居率は**80%**でほぼ埋まっており、今後の追加需要は限定的
• 冷凍食品コーナーを拡大すると、惣菜コーナーを縮小する必要がある
• 惣菜の粗利率は**45%で、冷凍食品の22%**の約2倍

データインフォームドな判断:

• 冷凍食品は1.2倍（1.5倍ではなく控えめに）拡大
• 惣菜コーナーは維持し、代わりに売上が低迷している日用品棚を縮小
• 冷凍食品の中でも単身者向け1人前パックに品揃えを特化

3ヶ月後の検証で、冷凍食品の売上は**+12%を維持しつつ、惣菜の売上も+5%を記録。日商は250万円 → 268万円**に改善。もしデータだけで冷凍食品を1.5倍にしていたら、粗利率の高い惣菜を失い、全体の利益は下がっていた可能性が高い。