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但是进一步调查顾客满意度和回头率的关系，却得到了图31的结果。
通过这个图表，就能得出分析结论如下：
图表31顾客满意度与回头率的关系
“以目前的顾客满意度，尚未达到能够带来高回头率的水平”
。
作为事实的话哪一种更有用，就不言自明。
通过这样的巧妙分析，可以透过表层的事实捕捉到更加确切的真实情况。
分析信息时，也可以使用第三章介绍的框架。
比如使用矩阵来对数据进行分析，可以从中获得新的事实。
若是定量分析的话，可以把某个数字拆解，看它的构成要素、随时间推移的变化、与其他数字的相关等等，这些都是具有代表性的分析方法。
至于用什么方法才能做出更好的结果，只有做了才知道。
站在这个角度，可以说获得优秀分析结果的秘诀是，掌握多种定性、定量分析的工具和手法，包括思考分析的框架，拆解数字的方法等。
■通过实验，一边实施搜集事实
仅通过搜索调研信息未必能为构建逻辑搜集到足够的根据。
尤其是涉及新业务和新商品开发的情况，有相当一部分信息不进行实践是弄不明白的。
而此时，就有必要进行“实验”
。
拿店铺业务来举例，只要在假说阶段开设数间店铺尝试实际运营，就可以源源不断地获得先前不曾得到过的信息。
这就是边实施边搜集事实的方法。
若是大型制造企业那样一投就是千亿日元的生意，确实无法随意做实验，但对于所需投资额较少的实验店铺、IT商务或新品开发之类，这种做法还是可行的。
在自然科学领域，进行再现性高的实验是对自己所提见解的强力验证方式。
同样的，在商业领域通过亲自进行实时的实验和检验，也可以获得更有力的事实。
同样是开展新业务的企划书，一份是纸上谈兵，另一份则包含了通过实验得出的事实，更震撼更具说服力的自然是后者。
如果实验结果与预期大相径庭，那就去修正最初提出的假说，基于实验获得的新事实构筑新的假说就行了。
但有一点需要留心的是，有必要慎重地确认实验得出的结果是否具有普遍性。
在某个区域设立的实验店铺获得成功，并不意味着同样的做法在其他区域同样适用。
还需要考虑到地域差别，或是城市和郊区的区别。
譬如某西服连锁店就是因此失败的。
同一公司在郊外开设的店铺获得了成功，生意如日中天。
然而，令郊外店铺获得成功的手法却无法适用于后来开设在市中心的店铺。
与此同时，又受到了市场整体萎缩的影响，令这家西服企业的经营陷入了窘境。
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