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COLUMN コラム

データ分析・解析

データ解析を徹底解説!マーケティングでのメリットや注意点を紹介!

データ解析をもとに、ビジネスを成長、回復させた事例が数多く報告されており、そのシーンは企業規模の大小を問わずあらゆる業種で見られます。今やデータ解析をビジネスに取り入れることは、企業経営手段のスタンダードとなりつつあるのです。では、そもそもデータ解析とは何なのか?基本的な知識から、実用例などをご紹介します。

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データ解析とは統計手法のひとつ


アンケートなどのデータを集めてビジネスに活用する手法は、以前より存在しています。しかし、意図的に加工されていない多種・多量なビッグデータを活用したデータ解析こそ、革新的なサービスやユニークなビジネスモデルの創出につながることが注目されています。

1.データ解析とは

データ解析(Data analysis)は一般的に、「さまざまな種類のデータを大量に集め、加工し、集計しやすい形式に変換、図表化することで、今まで気づかなかった知見を発見すること」と言われます。データ解析で大切なのは、解析結果から何を得て、それをどう活用するかという点です。つまり、解決したい問題や課題、検証や軌道修正が必要な事象が前提にあり、それをサポートする手段として用いられることで、本領を発揮します。

2.データ分析との違い

一般的な「分析」「解析」という言葉の意味をそれぞれ短く表すと以下のようになります。

  • 分析:物事を分解して細かな要素に分け、性質、構造などを明らかにすること。
  • 解析:物事を細かく解き開き、理論的に研究すること。

これらをもとに、マーケティングにおける「データ分析」「データ解析」の意味や目的について考えてみましょう。

  • データ分析の目的:現状のデータ(数字)を知ること。
  • データ解析の目的:なぜそのデータ(数字)なのか、原因を探ること。

例を挙げると、「ある広告サイトの直帰率は80%、離脱率は70%」とレポートすることが「分析」にあたり、なぜ直帰率が80%と高めなのか?を突き止めることが「解析」のアクションとなります。

ビッグデータによるデータ解析のメリット


人の経験や勘以上に高精度で、安定的な効果を得られるデータ解析。具体的にはどのようなメリットがあるのか、解説をしていきます。

1.精度の高い解析ができる

ビジネスの現場では、積み重ねてきた経験から「年末は●●に注目が集まる」など、データを使った販売戦略はよく浸透しています。しかし、これらはあくまでも既存の顧客をベースとした実績からの予測であり、不特定多数の潜在顧客までは考慮されていません。「今、これが欲しいなぁ」と感じている人へ、リアルタイムでネット広告やDMを通じたアピールができれば、シェア拡大へとつながります。そこで、ビッグデータの活用が有効となるのです。

2.効果分析ができる

ビッグデータの更新頻度は、従来のシステムと比べ何倍もスピーディーです。「今、人気が高まりつつある商品」などを高い精度で把握でき、短期間で目に見える効果を上げることが可能なのです。ビッグデータの活用法が分かり、新たな販売戦略を展開した後に、「施策の効果」が検証しやすいことも利点です。

3.情報のリアルタイム性が高い

いったんデータ集めのルートを開くと、堰(せき)を切ったように鮮度の高い大量のデータがどんどん流れてきます。継続的なデータ蓄積により、データ分析にかかる時間がぐっと短縮され、ほぼリアルタイムでの効果確認が可能となります。効果を検証しやすい環境を作ることで、より良いサービスや「次の一手」のスピーディーな模索にも有効です。

ビッグデータによるデータ解析の注意点


ビッグデータを活用する前に考慮するべきことをピックアップしていきます。特にコンプライアンスへの配慮は必要不可欠です。注意すべき点をご紹介します。

1.膨大な情報を活用しきれない可能性がある

ビッグデータは多種多様なデータ群であるため、そもそも目的にそぐわないデータが含まれていたり、誤表記や重複、欠損などがあることは避けられません。そこで、データを解析前に目的に合わせて標準化=クレンジングする必要があります。こうした前処理に手を抜くと、誤った解析結果を招きかねません。

2.情報漏洩への対策が必須

さらに、ビッグデータのデメリットの筆頭が情報漏洩の問題です。ビッグデータは顧客情報を含む企業の機密情報を含み、万が一、情報漏洩した場合には取り返しのつかない事態を引き起こします。ビッグデータ活用の際には、リスクを最大限回避する運用がマストです。とはいえ、メリットとデメリットを天秤にかければ、多くの企業がメリットに強い魅力を感じることでしょう。

データ解析に用いられる手法


データ解析には統計学上のデータ解析手法が用いられています。ここでは、ビッグデータにまつわる解析手法の一部を、要約してご紹介します。

1.バスケット分析

バスケット分析とは、買い物かご(バスケット)の中身を、マーケティング向けデータとして解析する手法。1つの買い物かごに何が入っているかを調べ、傾向をまとめます。時間帯や顧客の年代層別に共通の傾向を見出すことができれば、売場レイアウトの改善や特売、キャンペーンの新たなコンセプトづくりなど、マーケティングのアイデアを生むことができます。バスケット分析は、商品単体ではなく商品Aと商品Bの売れ行きの関係性を分析することを目的とする点を覚えておきましょう。

2.アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、ビッグデータのデータマイニングの時点で「もしこうだったら、こうなるであろう」という関連性を探る手法です。マーケティングの現場にあてはめると、「これを買う人は、これも一緒に買うだろう」という予測情報が数字で定義されるため、そのまま販売戦略に活かせる便利な分析として重宝されています。アソシエーション分析のマシンラーニングモデルを要約すると、If「もしこうなら」と、Then「こうなる」というアソシエーションルールをつくり、その関連性をsupport(支持度)とconfidence(信頼度)という指標を使い、一番関連性の強いパターンをはじき出す、と説明できます。

3.クラスター分析

クラスター(cluster)とは、英語で似たものがたくさん集まっている「群れ」のこと。クラスター分析は、ビッグデータの「One to Oneマーケティング」に用いる分析手法として、最重要とされています。星の数ほどの情報が溢れるなか、自分にとって本当に有用な情報のみを厳選して提示してくれたら、それほどありがたいことはありません。そのために、情報を発信する側が顧客を緻密にクラスタリングして購買を予測し、的確なアクションを打つことで、「選ばれる」「信頼される」企業として地位を獲得できるのです。

4.バートレット検定

バートレット検定(Bartlett’s test)は統計学的検定法の一種で、3項目以上のデータの中から、「母集団における3項目以上の分散は等しいか」を比較検証する、「分散の均一性」を検定する方法です。例えば、営業成績の良い社員と悪い社員の条件や行動を分析するとしましょう。担当エリアや訪問回数、提案した商品、プレゼンの相手、個人のスキルといった項目の詳細なデータを取り、営業成績の良し悪しが偶然なのか必然なのかを検証する場合などに応用できます。

5.判別分析

判別分析は、人や物の特性から、その人や物がどの群に属するかを判別する手法です。判別分析は集団の情報を得るためというよりは、個人(個体)を分類するのが主目的で、以下のような場面で活用されます。

  • 既存顧客をさまざまな側面から分類する
  • “購入しそうな見込み客”と“購入しそうにない見込み客”に分けてセールス効率化を図る
  • クレジットカード、ローンの与信審査
  • 疾病の有無の判断

6.主成分分析

主成分分析とは、さまざまな次元(指標)から、全体をわかりやすく見通しの良い1~3程度の次元に要約していくこと。身長と体重という2つの値から、BMIいう肥満度を表す1次元の指標に要約できることが1つの例です。ビッグデータは多次元で複雑なことから、どう捉えるべきか理解しにくいものです。しかし主成分分析により、データ本来の情報をできる限りそのまま活かしつつ、さらにデータ全体の雰囲気がパッと伝わるように可視化できるので、「あぁ、なるほど」と誰もが理解しやすく、ビジネスの現場で説得力を発揮します。

データ解析の導入事例


例を挙げると、コーヒー飲料を主力商品とする飲料メーカーのダイドードリンコは、自動販売機の商品配置を「アイトラッキング・データ21」というデータ解析モデルを利用して決定しています。アイトラッキング・データは商品を選ぶ際に自販機のどこを見ているかを解析するものです。興味深いことに、その結果はこれまで業界で勝ちパターンとされてきた「左上に人気商品を配置」を改める結果となり、「左下に一押し商品を置く」ことで実際に売り上げが増加するという意外な好結果を得られました。

データ解析システムを導入したいのであればTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ

ここまで記事をお読み頂いた企業担当者様の中で、社内の現場でもデータ解析をしてみたいと思った方もいるはずです。データ解析のツールの1つとして、TRYETINGが開発・提供するノーコードAIクラウドUMWELTをおすすめします。既存の社内システムに外付けする形で導入できるため、導入後すぐデータ解析が可能です。また、部署別でのデータ解析をすることも可能となっています。

まとめ

ビッグデータの活用が急速に普及し、データ解析が企業業績の向上に直結するようになりました。よりクオリティの高いデータ解析が企業の付加価値まで左右する時代、UMWELT導入でデータ解析でマーケティング最適化を図ってみてはいかがでしょうか。

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