データマイニングの基本～ビジネスに活用するメリットや事例解説

ビジネスにデータ活用が浸透し、いかに既知でない有益情報を社内のデータから見つけていくかの部分において、データマイニングへの期待は高まっています。この記事では、データマイニングの基本から、データマイニングがビジネスでどのように活かされているのか、事例を交えて解説していきます。

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データマイニングって何？

データマイニングとは、企業内外の膨大なデータを選別・解析することで有益な情報を抽出する分析手法です。導き出された情報は多くの業界で経営戦略に役立てられており、商品販売やマーケティング、製品開発、教育など、さまざまな分野で活用されています。

ビジネス面でデータマイニングを使ってできること

データマイニングを使ってできることは主に「データの分類」「事象の予測」「関連性の抽出」の3つです。

データの分類

データマイニングでは、膨大なデータを特徴や設定した条件に応じて分類し活用できます。例えば、商品を購入する可能性のある人を特徴別に分類した情報があれば、よりターゲットを絞り込んだマーケティングに役立てることができます。

事象の予測

収集したデータから、事象とデータの関連性を見つけて、特定の結果を予測することもデータマイニングの機能の1つです。商品データや顧客データなど、蓄積されたデータを分析することで、人気が高まりそうな商品や売れる時期、購入確率の高い人などを予測することができます。

データの関係性を発見する

データマイニングでは、膨大なデータの中からこれまで気がついていなかったデータの関係性も発見できます。同時期に売れている複数の商品のデータを分析して、新たな知見を得られれば、戦略も立てやすくなり、マーケティング面では大きなメリットになります。

ビジネスでのデータマイニング活用方法

データマイニングはビジネスでどのように活用されているのか、紹介していきます。

データを予測して販売促進・生産性の向上が見込める

データマイニングでは、顧客が商品を購入する際の条件や、商品を購入する可能性の高いユーザー層、売れる時期、売れそうな商品を予測できます。企業はその結果をマーケティング施策に活かすことで販売促進が可能です。また、機器などに関しては、過去の故障歴や使用年数から、故障するタイミングや箇所を予測し、壊れる前に事前に手を入れることで機器の停止を最小限に抑え、生産性を向上させられます。

類似性に基づいて分類しデータを視覚化

膨大なデータを類似性や条件による整理・分類ができます。購買データから顧客をグループ化することで、ターゲットを絞った効果的なマーケティング施策が把握しやすくなります。

データの相関関係がマーケティングに活かせる

一見関連性がないように見えていたが、実は一緒に購入されることの多いAとBの商品を見つけたり、逆に関連商品のように思っていたものでも同時購入の頻度が少ない商品を調べたい場合にも役立ちます。小売店では、どの商品同士を組み合わせると良く売れるのかを知ることで、魅力的な売り場づくりに活かし、売り上げアップにつながります。

データマイニングの代表的な手法

データマイニングで代表的な手法は、「ロジスティック回帰分析」「クラスター分析」「マーケット・バスケット分析」です。

1.ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、ある事象の発生確率を予測する手法です。情報を1または0の2択で分類し、確率を予測します。企業などでは、マーケティング施策に対する反応を調べ、施策を改善する際などに使われます。

2.クラスター分析

クラスター分析は、データの整理や分類をする手法です。マーケティングのアプローチ方法を考える際に用いることができ、顧客を分類することで、効率的な宣伝につなげ、売りたい商品が購入される可能性を高めることができます。

3.マーケット・バスケット分析

販売データから同時に買われることの多い商品を見つける際に使われる手法がマーケット・バスケット分析です。購買行動に至った動機や関連を見つけ出すことで、店舗レイアウトに活かしたり、セット割引のキャンペーンをするなど、AだけでなくBも購入してもらう施策を打ち出すことで、売り上げアップに役立ちます。

【ビジネス視点】データマイニングのメリット

データマイニングのメリットは数多くあり、ビジネスにおいても大いに役立ちます。

販売促進のために活用できる

データマイニングで得られた情報は販売促進に活用できるというメリットがあります。例えば、商品Aと商品Bは一緒に買われている、雨の日には商品Cがよく売れる、などの情報から、商品同士を並べて陳列したり、逆に遠くに離すことで、店内の回遊を促したり、特定の条件で売れる商品があれば在庫を増やすなど、売り上げ向上につながる施策を講じられます。

顧客管理の効率化が見込める

データマイニングを顧客データの解析に利用することで、顧客がどんな商品を購入したのか、リピーターと利用が少なくなってきた顧客の特徴などを知ることができます。これにより、顧客満足度を高め、顧客が離れていくのを防いだり、リピーターの獲得を図ったりするなど、データマイニングを顧客管理に活かすことができます。

品質の改善・向上に役立つ

データマイニングは製品の品質向上にも活かせます。製造業では、故障が起きやすい箇所や条件などを把握することで、機器の保守に役立ち、故障する確率や不良品が出る確率を減らすことができます。まだ認知されていない故障原因や、将来的に故障しそうな箇所をあらかじめ改善することも可能です。

業界ごとに異なるデータマイニングの活用方法

業界によりデータマイニングの活用の仕方はさまざまです。今回は「小売業」「製造業」「医療」「金融業」「教育」の分野ごとに分けて説明します。

小売業における活用方法

小売業ではデータマイニングが顧客へのマーケティングに広く活用できます。ターゲットを絞ったキャンペーンを展開したり、顧客のニーズに合った商品を紹介したりすることで、キャンペーンの最適化、顧客満足度の向上、さらに販売予測の精度を高めるといった目的が達成できます。これまで思いつかなかった、新たな販売方法が考案できるかもしれません。データマイニングの分析対象は多岐にわたり、天候から客足や売れる商品を見極めることにも役立ちます。

製造における活用方法

製造業では製造設備の分析にデータマイニングの活用が進んでいます。故障の生じやすいタイミングや箇所を把握できれば、生産設備の耐久性などを考慮しながら最適なメンテナンススケジュールを組むことが可能です。

医療における活用方法

医療分野では、膨大な診断データを分析し、「このようなデータの場合はあの病気の可能性が高い」という関連性を導き出すことで、経験の浅い医師にも正確な診断が可能になります。データを分析して得た知見を活かせば、手術前の患者の不安が取り除けたり、これまで誰も気がつかなかった病気の発症リスクを見つけ出せるかもしれません。

金融における活用方法

銀行などが持つ膨大な顧客データ、取引に関するデータをデータマイニングに活用することで、迅速な不正行為の検知や的確な市場リスクの把握が可能になります。既存の顧客へのサービス充実や見込み顧客へアプローチする上でも、その結果を役立てることができます。

教育における活用方法

一見、データマイニングと関係なさそうな教育現場においても、学生たちの成績がアップするための戦略を練る上で、データマイニングは役立つアプローチです。テスト結果や学習の進捗状況などをデータとして活用することで、理解度を予測し、教員が最適な指導計画を立てることができます。

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データマイニングにより、企業が抱える問題解決につながる知識を得ることができるかもしれません。データマイニングツールを使えば、データサイエンティストのいない環境でも高度なデータマイニングが実現できます。AIによる高精度のデータマイニングなら、TRYETINGの提供するノーコードAIクラウド「UMWELT」がおすすめです。貴社内のデータを迅速に分析し、AIによる需要予測から在庫管理など、その後の実務にデータを活用することが可能です。

まとめ

この記事では、データマイニングのビジネスでの活用例などを紹介しました。膨大なデータの中から、顧客満足度を高める切り口や売り上げを飛躍的に高めるヒントを手に入れるため、ぜひデータマイニングツールの導入を検討してみてください。