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データ分析・解析

データ分析は企業の課題解決に有効?分析手法や導入事例も紹介

今やデータ分析の業務は、ビジネスシーンに欠かせないものです。ビッグデータを分析することで、多くの企業は市場の動向から経営戦略の立案やリスク管理が可能となりました。また、マーケティングの領域においても、データの活用は非常に有効だとされています。この記事ではデータ分析が企業の課題解決に有効な理由や、その導入事例も紹介します。

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データ分析が企業の課題解決に有効とされる理由は?


現在、データ活用はさまざまなビジネスシーンにおいて用いられています。中でも、マーケティングにおいて、データ分析の導入は大きな効果をあげることができます。以下では、データ分析が企業の課題解決に有効とされている理由を解説します。

「データドリブン」による意思決定が重視されているから

従来のような勘や経験を根拠にしたマーケティングでは、客観的なデータや比較に基づいて戦略を立てることはあまり重要視されていませんでした。しかし、情報化の加速によって、さまざまな要素を数字で分析可能になった現代では、データに基づいた施策の実施・改善は大きな効果を発揮しています。データドリブンのマーケティングによって、精度の高い意思決定が可能になりました。

データ分析を行うことでメリットが得られるから

データ分析を活用し、データドリブンを指向することのメリットは主に二つあります。一つは分析によって施策の効果や課題を明確にし、ブラッシュアップすることで「勝率を上げられる」点。もう一つはデータ分析を根拠に顧客にニーズに対して適切な商品やサービスを提供できるようになるため「顧客満足度に繋がりやすくなる」点です。

「データ分析」と「データ活用」の相違点

ここまで読んできた方の中には「データ分析とデータ活用はどのような違いがあるのか?」と疑問に思われた方もいらっしゃると思います。確かに、これらはどちらもデータをビジネスに活かすという点では同じですが、そこには決定的な違いも存在します。以下では、「データ分析」と「データ活用」の相違点を解説します。

データの分類について

その二つの言葉の違いを解説する前に、まずは前提となる「データ」という言葉の定義と分類を解説します。データとは簡単に言えば、「定量化された事象」です。例えば、物の長さや重さは数字にすることでデータに変換されます。そしてデータは大きく「量的データ(量的変数)」と「質的データ(質的変数)」に分類可能です。前者は長さや重さなど単位のつく数値で表せるもので、後者は性別や血液型、続柄などカテゴリーや相対的な関係性などで表せるものです。

データ分析とデータ活用とでは目的が異なる

では、データ分析とデータ活用の違いとは何でしょうか。端的にいうと、二つの差異はその「目的」にあります。データ分析は主に、収集されたデータを加工することで、その性質を把握すること、あるいはデータから一定の傾向を抽出することを目的としています。一方で、データ活用は抽出された情報を人間が解釈・適用することを目的としています。

2つのデータ分析の手法


また、データ分析の手法には大きく分けて二つのものがあります。一つが課題発見型データ分析と呼ばれ、もう一つは課題解決型データ分析と呼ばれています。データ分析をより深く理解するために、これら二つの手法がどのようなものかも知っておきましょう。

1.課題発見型

課題発見型のデータ分析はまず自社にある課題を想定し、その「要因を特定するためのデータ分析」です。例えば、売り上げの不振が課題としてあった時、その要因は顧客数の減少や単価の減少などが考えられます。データ分析した結果、どちらも正しいことがわかれば、顧客数が減少した原因と、単価が減少した原因を他のデータも用いて探します。仮説に対してデータを根拠にした演繹を重ねることで、最も相応しい原因を探す方法です。

2.課題解決型

課題の原因を発見しただけでは、現状は変わりません。課題解決型のデータ分析では、それを改善するためのアクションを考えます。蓄積されたデータを活用すれば、最適な行動は次第に見えてきます。例えば、顧客のリピート率の低下という課題に対し「会員特典の付与」の実施を考えたとしましょう。ここでデータを用いて「どのタイミングで」「どんな顧客に」「どんな特典を」を付与するのが最も効果的なのかを分析することで、具体的なアクションが見えてきます。

データ分析で課題解決するための事前準備

膨大なデータを収集・分析し、最適と思われる解決策を導き出したとしても、それが現場に受け入れられなくては問題を解決することはできません。以下では、分析から得られた知見を存分に活かすための事前準備のステップを紹介します。

1.目標から課題を抽出する

データ分析から自社の問題解決に必要な目標を設定した後は、そのためのステップを構築しましょう。目標から課題を抽出し、KPIなど具体的な数値で管理しましょう。このように分析課題をリスト化することで、より具体的・視覚的に課題を把握できます。

2.データの詳細を把握する

分析課題をリスト化したら、解決に必要なデータをマッピングすることで詳細を把握しましょう。このフェーズでは、各種システムのどこにどんなデータを把握する必要があるため、専門的な知識を持ったスタッフを配置しましょう。マッピングを行うことで、データベースの構造を把握できれば、その後の分析の効率は圧倒的に高まります。

3.課題とデータのマッピングを行う

ビジネスの課題とリスト化とデータの詳細が把握できたら、最後は課題の解決に必要なデータをマッピングします。このフェースで重要な点は、現時点ではまだ収集できているデータかどうかに関わらず、課題の解決に必要なデータは全てマッピングすることです。不足しているデータもすでにあるデータもマッピングすることで、データの選別にかかる効率を高めます。

データ分析を課題解決に導くフロー

ここからは、ビジネスにおけるデータ活用のフローを紹介していきます。ビジネスでデータを活用するときに最も重要なのが、以下のフローに沿って進めることです。頭から順に進めていき、違和感を感じたら前に戻ることが大切です。

1.目的を明確に設定する

まずはデータ分析を始める前に分析の目的を明確にしましょう。解決すべき問題や分析の目的をあらかじめ明確にしておくと、その後のステップがスムーズに進められます。

2.解決したい課題を認識する

次に、目的を達成するために解決すべき課題を特定します。このステップでは、課題が想定できる場合においては実データからの特定が可能ですが、新規事業など、課題の想定が難しい場合は推測される因果関係から将来的な課題を想定することもできます。

3.仮説を立てる

課題の認識ができたら、その課題の要因となっているものを推測します。ここでも一つ前のステップと同様に、要素の洗い出しや構造化のステップを踏むことでスムーズに仮説を立てることができます。

4.データを収集する

仮説を検証するために必要なデータを収集しましょう。これまでに蓄積されたさまざまなデータを活用するためには、目的や仮説に応じた形に加工する必要があります。タグをつけたりフラグを立てることでデータを整理しましょう。また、分析に必要十分な量のデータを用意することも大切です。

5.データを分析する

ここまでくれば、最後は収集したデータを分析にかけるだけです。このステップでは多少分析を担当するスタッフの経験が結果の質を左右しますが、データ分析は勘所を抑えられると誰でも一定の成果が出せるため、あまり心配はいりません。また、ここまでのステップがある程度高品質なものであれば、結果は自ずと良いものになるとも言えます。

6.分析結果を解釈する

分析結果の解釈はPDCAサイクルでいうところのチェックに当たる作業です。初めに設定した目的から分析までのステップが全て一貫しているかを振り返り、改めてその妥当性を評価しましょう。

7.巻き込みを行う

解釈に一貫性が認められれば、組織を巻き込みアクションをすすめる準備に移りましょう。組織内の人同士を繋ぎ、部署間の関係性に働きかけることで組織を活性化し、組織全体のパフォーマンス向上を図ります。

8.実行する

先述の「巻き込み」に続き、アクションを実行し、実行を継続して繰り返すことでデータの活用精度を高めていきます。ここまでの過程でプラットフォームを正しく構築できていれば、更に他のシステムとの連携も図ることができます。

データ分析で課題解決を実現した事例

データ分析によって課題を解決していきます。実際の事例を紹介すると、EC業界では、顧客の嗜好や過去の行動パターンのデータを分析することで、その顧客に最適な商品をレコメンドできるようになります。他にも顧客のデータから有効な集客チャンネルや販売活動を評価したり、適正な販売価格の設定にいかせます。

データ分析を企業が行う場合の問題点

データ分析を導入して日の浅いうちは、思ったような結果やビジネスに役立つような知見が得られないかもしれません。しかし、このような事態はあらかじめ知識を持っておくことで素早く乗り越えられます。以下では、企業がデータ分析を行う場合の問題点を紹介します。

データ分析できる人材の確保と育成が必要

有効なデータ活用をするために、そのための専門・担当の人員を確保しましょう。データから得られた情報をアクションにつなげるためには、それを繋げる人材の確保や育成が必須です。データを扱える人材がいないままでは、単に社内のデータ管理が少し楽になっただけという結果に終わってしまい、宝の持ち腐れになります。データはそれを活かす人間がいて初めて効果を発揮するものということを常に意識することが大切です。

目的意識が曖昧になりがち

データ分析をうまく活用するためには、まず分析の目的を明確にすることが欠かせません。どんな問題や課題を解決したいのか、現在の自社に必要なものは何かを事前にしっかりと認識することで、分析の効率は圧倒的に上がります。もし、現在データ分析からビジネスに活かせる知見が見つからないと悩んでいる方がいれば、一度分析の目的に立ち返りましょう。

データ分析が社内で浸透しきらない場合も

データ分析やデータ活用の作業環境を整備することも欠かせません。生産性を高る情報共有システムや、フォーマットの整備、さらに既存の環境設備の変更が必要になることもありますが、単にペーパーレス化やWeb会議の導入など、表面的な部分だけを革新するのではなく、もっと根本的な土台から整備しなくては更なるDXの効果は得られにくいです。

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まとめ

データ市場は今後もますますの成長が期待されていて、これからの時代、成長を目指す企業にとって一層欠かせない技術になります。データ活用は、上手く使えば自社が抱えているさまざまな問題を解決できる可能性を秘めており、同時に自社に新たな価値を生み出すこともあります。データ分析は導入したばかりの時こそ複雑な手法に思えますが、経験を積んだり専門家やツールを使うことで一定の効果を得られるはずです。ぜひこれを機に、データ活用ツールの導入を検討してみてください。

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