教育機関の広報：実践⑧数字で見える活動の成果 – データ分析・可視化ガイド

データ分析を味方につけよう！

「データ分析や数字を見るのが苦手…」という広報担当者もいると思います。

しかし、基本的な考え方さえ押さえておけば、データ分析は私たちの広報活動を力強くサポートしてくれる心強い味方に。

たとえば、「説明会の参加者が増えた気がする」という感覚を実際の数字で確認できれば、自信を持って次の施策を考えることができますよね。

また、「Webサイトのあのページが人気」といった発見が、新たな広報のアイデアにつながることもあります。

本記事では、データ分析の経験が少ない人でも実践できる、基本的な分析方法と可視化のテクニックを紹介していきます！

なぜデータ分析が重要なのか

広報活動の効果を「感覚」や「印象」だけで判断するのは危険です。

たとえば、「今年は説明会の参加者が増えた気がする」という感覚を、実際の数字で確認してみると、じつは去年より減少していた…といったことはよくあります。

データを適切に分析することで、下記のようなメリットを享受できます。

• 現状を正確に把握できる
• 課題が明確になる
• 効果的な施策を立案できる
• 成果を客観的に示せる

基本的なデータ分析の手順

データ分析と聞くと複雑な統計処理をイメージされるかもしれませんが、じつは「集める」「整理する」「分析する」「見える化する」という4つのステップで十分です。

たとえば、説明会の参加者数であれば、まずデータを集め、Excelで整理し、前年との比較や地域別の集計を行い、最後にグラフ化する…といった具合です。ひとつ一つのステップは、特別な知識がなくても実践できる内容です。

①データの収集

まずは必要なデータを集めることから始めます。

• 説明会参加者数
• 資料請求数
• Webサイトアクセス数
• SNSフォロワー数
• 出願者数

これらのデータは、Excelなどの表計算ソフトで管理すると便利です。

②データの整理

収集したデータを分析しやすい形に整理しましょう。

• 時系列での並び替え
• カテゴリー分け
• 不要なデータの削除
• 欠損値の処理

③基本的な分析

単純な集計から始めましょう。

• 合計値の算出
• 平均値の計算
• 前年比の計算
• 割合（％）の算出

④データの可視化

分析結果をグラフ化することで、傾向が分かりやすくなりますね。

• 棒グラフ：数値の比較
• 折れ線グラフ：推移の確認
• 円グラフ：割合の表示
• 複合グラフ：複数指標の比較

実践的な分析例

実際の広報活動では、説明会のデータ、Webサイトのアクセス解析、SNSの効果測定など、身近なところから始めることができます。

下記のような分析例は、広報担当者が実際に行っているものとなります。

説明会データの分析

説明会の参加者数を月別に集計してグラフ化すれば、人気の時期が見えてきますね。

• 月別参加者数の推移
• 地域別の参加者分布
• 参加回数と出願率の関係
• 時間帯別の参加傾向

Webサイトのアクセス分析

Webサイトのアクセス数と問い合わせ数を比較すれば、効果的なページ作りのヒントが得られるでしょう。

• ページビュー数の推移
• 人気ページのランキング
• 閲覧端末の割合
• 滞在時間の分布

SNSの効果測定

SNSの効果測定

SNSの効果測定は、数字の大小だけでなく、それらの変化や関連性を見ることで、有益な示唆が得られます。

フォロワー数の推移、エンゲージメント率の変化、投稿内容との相関など、様々な角度から分析することで、より効果的な運用につながるヒントが見えてきます。

• フォロワー数の推移
• エンゲージメント率
• 投稿別の反応数
• リーチ数の変化

効果的な可視化のポイント

データを分析できても、その結果を他の人にわかりやすく伝えることも大切です。実際、同じデータでも、見せ方次第で印象が大きく変わってきます。

①グラフの選び方

たとえば、月別の推移を見せたい時は折れ線グラフ、項目の比較には棒グラフというように、目的に応じて適切なグラフを選ぶことが重要です。

• 比較：棒グラフ
• 推移：折れ線グラフ
• 構成比：円グラフ
• 相関：散布図

②見やすさの工夫

色使いや余白、見出しの工夫など、細かな配慮も大切です。

• 適切な色使い
• 分かりやすい凡例
• 適度な余白
• 見出しの工夫

③説得力を高める工夫

• 前年比の表示
• 目標値との比較
• 業界平均との比較
• トレンドラインの追加

データ活用のステップアップ

データ分析に慣れてくると、より深い分析にチャレンジしたくなるはずです。

①基本的な分析から始める

• 月次での比較
• 前年同期比
• 地域別集計
• カテゴリー別集計

②クロス分析に挑戦

基本的な集計や単純な比較から一歩進んで、データを掛け合わせて分析したり、将来の予測に活用したりすることで、新たな発見が得られることがあります。

• 説明会参加回数×出願率
• 地域×参加時期
• 資料請求時期×出願状況
• SNS接触×説明会参加

たとえば、説明会への参加回数と出願率の関係を調べたり、地域と参加時期の相関を見たり。また、過去のデータから次回の参加者数を予測することも可能です。

③予測分析にチャレンジ

• 次回説明会の参加者予測
• 出願者数の予測
• 必要な施策の検討
• リソースの最適配分

難しそうに感じるかもしれませんが、基本的な考え方は同じです。

データ分析は、決して難しいものではありません。まずは基本的な集計から始め、徐々にステップアップしていきましょう。