データ分析とは？分析手法や実施するメリットとおすすめのツールを紹介

日々、社内外に蓄積されていく膨大なデータを分析することで、経営判断やビジネス戦略の立案、課題解決に役立てる取り組みが広がっています。マーケティングにおいても重要な役割を担うデータ分析ですが、その種類や方法はさまざまで、企業の特徴や目的に応じた適切なツール選びも重要になります。本記事では、データ分析の方法や役割、ツール選びのポイント、導入メリットなどについて解説していきます。

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データ分析とは

データ分析とは、必要な情報や数値、文字などを集め、収集したデータの中から目的に沿った情報を抽出すること言います。ビジネスにおいては、顧客の属性や各地域における売り上げデータ、従業員の勤怠データ、商品・サービスごとの問い合わせ件数といったデータを整理、解析することで得た有用な判断材料から、新しいアプローチ方法や課題の抽出、改善方法の発見につながる期待があるのです。

例えば、購買履歴を分析することで、商品の陳列や仕入れ数を変え、売り上げ向上につなげることも可能です。IT技術の進歩により、膨大なデータの高速処理や蓄積が可能となった現在、我々がアクセスできるデータも急激に増えました。特にデータ分析の手法として耳にすることの多い機械学習は、こうしたビッグデータから共通する特徴を見つけ出してモデル化、新たなデータに当てはめることにより、未来の傾向や実数値を予測することができるのです。

データ分析を行うメリット

ビッグデータをマーケティングに活用することが求められる時代となった一方で、企業にはまだまだ宝の山のような膨大なデータが眠っているのも事実。蓄積されてきたデータからビジネスとして利用価値の高いデータを吸い上げ、きちんと分析することで、新たな知見が得られれば、大きなビジネスチャンスにつながるかもしれません。現在、企業運営にデータ分析を取り入れていなくても、今後導入を考えざるを得ない時代がすぐそこまで迫っているのです。

1.確度の高い分析と予測が可能

データ分析の活用で、これまでどのくらいの確率で起こるか予測できなかった情報をより精度を高めて取り出すことできます。それぞれのデータの因果関係や関連性などから不確実性を減らすことで、確度の高い分析と未来予測することが可能となり、これにより、継続的な売り上げやシェアの拡大につながる戦略が検討しやすくなります。

2.見落としていた問題点や可能性の抽出が可能

データ分析の活用により、これまで社内に分散していたさまざまな種類の情報を集約することで、見落としていた気付きを得ることが期待されます。それにより、売り上げの改善や業務の効率化につながるかもしれません。これまでのように、勘や経験則を頼りに組み立てていた仮説や推測ではなく、蓄積してきたデータから導き出した確度の高い情報は、組織にとって貴重なものとなるでしょう。

3.迅速な意思決定が可能

データ分析の導入は、ビジネスに有用な情報の獲得をもたらしてくれます。企業が抱える課題に関わるデータに素早くアクセスすることで、スピーディーな意識決定や判断が可能になります。高度な情報化社会において、迅速な意思決定は企業の成長を加速させるのに不可欠です。

データ分析を行う方法

データ分析を導入しようと考えた場合、最も手軽なツールとしてExcelを思い浮かべるのではないでしょうか？　誰もが手軽にデータを入力できて、結果の集計も可視化できるExcel。一方で、近年はデータ分析や解析に特化したツールのシェアが飛躍的に伸びています。あえてツールを購入する利点はどこにあるのでしょうか？

1.Excel

データ集計のためのツールとしてお馴染みとなっているExcelは、短期間、少量、形式が多岐にわたらないデータの可視化を得意としています。追加のコストもかからずに、操作方法もすぐにインターネットで調べられるという手軽さも使用のメリットとして挙げられます。一方で、長期間・大量データの分析の場合、Excelではファイルを開くだけでも時間がかかります。異なる形式のデータの場合には、集計作業にかかる工数も増え、そのデータ量や種類が多いときには、かなりの時間を必要としてしまうのです。

2.ツール

ツールを使えば、長期間、大量データ集計、形式が異なるデータの分析も難しくはありません。設定により、指定した日時に自動でデータを集計してくれるものも多くあります。Excelでは大きな労力がかかっていた異なる形式のデータの統合も、ツールによっては少ない工数で連結できるものもあり、それにより一歩踏み込んだ分析も可能になります。Webで共有すれば、いつでもどこでも誰でも最新データが確認できます。しっかりとしたデータ分析の土台を作りたい場合は、ツールを導入するのも1つの方法です。

3.機械学習

機械学習をシステムに組み込むツールも充実してきました。AI（人工知能）の一分野である機械学習は、データを反復的に学ばさせることで見つけ出した特徴やパターンを新しいデータに当てはめて自動で判断する、未来予測に有用な手法と言われています。例えば、これまで人手を割いていた30人の1カ月分のシフト作成は、従業員の希望などを考慮しながら経常利益が最大になるようコンピューターに任せることが可能です。業務効率化により、よりクリエイティブな仕事に人間のエネルギーが再分配できるようになるのです。他にも、購買行動の予測やインターネットでのおすすめ機能、画像認識など、さまざまな場面で、機械学習は活用されています。　　　

データ分析の手法と特徴を解説

データを分析する手法もさまざま。企業の特徴や目的、用途に合わせた方法の選定が重要になります。それぞれ得られる分析結果の違いを知ることで、きちんと企業運営に役立てていきましょう。

1.バスケット分析

下記のアソシエーション分析から派生したバスケット分析は小売業やECサイトのマーケティングで活用されています。顧客の購入商品が分析対象となり、「バスケットに何を入れているのか？」を把握することで、「Aの商品を購入する時、Bの商品も一緒に買う」という購入傾向を見出すことができます。ECサイトでは、顧客同士のデータを組み合わせることで、より顧客ニーズに合った「おすすめアイテム」を提供しています。

2.アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、一見して関連性のないように見えるデータ同士の隠れた相関関係を分析する方法です。見つけ出した関連性から、仮説を立てて、効果的にマーケティングにつなげることが可能で、スーパーや小売業、ECサイトでよく使用されます。同時に購入される確率の高い商品の隠れた関係性を解明し、商品の陳列や広告の打ち出し方に反映させることで、双方の売り上げアップも期待できます。

3.クロス集計分析

クロス集計分析は、基本的なデータ分析方法の一つで、主にアンケート集計などで活用されています。アンケート調査で集まったデータを性別や年齢、職業などのさまざまな属性別で集計。複数の属性における相関関係を分析し、属性ごとの大雑把なトレンドの把握が可能です。顧客のニーズを把握することで、仕入れ計画や販売予測に反映し、また、世論調査にもよく使われています。Excelに標準搭載されている機能で分析ができるので、誰でも扱いやすいのが特徴です。

4.決定木分析

一つの結果を元にして、仮説を繰り返し、その結果から何通りかの予測を行う手法です。枝分かれするように分析を進めていくことから「決定木」と呼ばれています。クロス集計よりさまざまな原因を探ることができるため、企業が自社で開発した商品やサービスを幅広くリーチするために利用しています。

5.ABC分析

力を入れて販売する商品の絞り込みや、売れ筋商品などの把握ができるABC分析。主に商品の売上金額や在庫などの要素を重要度によりABCとランク分けする分析方法です。商品の売り上げを可視化することで、在庫管理や効果的な販促活動に生かすことができます。人員の配置も重要度に合わせて最適化すれば、人的なコスト削減にもつながります。

6.因子分析

ビジネスだけでなく研究分野でも多く活用されている因子分析は、複数のデータ間から共通因子を抽出する手法です。マーケティングの分野ではアンケートの回答者にある「無自覚な思い」のような、目に見えないデータの特性を見出す目的でも使われています。数あるデータの中から発見できた複数の共通因子の相関図を作成すれば、企業の持つ課題や改善点を見つけやすくすることができます。

7.ロジスティック回帰分析

ある事象の発生確率を分析できるロジスティック回帰分析。例えば、顧客の購入データにおいて、同時に買われた商品は何かを分析するのではなく、「購入された」か「購入されていない」かの2択から結果を導き出します。代表的な活用例としては、「DMに反応した商品購入者」を1、「購入しなかった顧客」を0と定め、1人あたりで算出した購入確率の高い順にDMを送るというような効果的なアプローチ方法があります。

8.クラスター分析

異なる性質を持つデータの中から似た性質を持つものを集め、グループごとの属性を分析する手法で、そのグループを「クラスター」と呼びます。性別や年齢などの外的基準がはっきりしていないデータが分類でき、それぞれのグループごとの特性を分析することで、One　to　Oneマーケティングのような効果が期待できます。

9.主成分分析

主成分分析は、たくさんの次元のデータを分かりやすく要約することで、データがもつ情報や特徴をできる限り可視化し、誰でも分かりやすい形にすることが可能です。研究開発やアンケート調査の結果分析、画像処理などさまざまな分野で使われています。

10.グレイモデル

色で状態を表すのが特徴的なグレイモデルは、過去のデータを元にした分析方法です。内容が明らかなデータは白色、不明なものは黒色で表現するほか、曖昧な状態を灰色で表し、その内容も予測します。他の分析方法と組み合わせることで、結果の信頼性を向上させることが期待できます。

データ分析を行うならTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ

企業の経営拡大に大きな影響をもたらす可能性を秘め、積極的に取り入れられているデータ分析ですが、ただ導入するだけでは意味がなく、データ分析に関する知識が必須となります。専門的な技術や知識を持つ社員の確保が難しい企業の場合、ツールの活用がおすすめです。TRYETINGのAIクラウドサービス「UMWELT（ウムヴェルト）」なら、プログラミング不要で、企業ごとの蓄積データの形式に合わせて対応することも可能。データ分析の活用を検討されている方は、ぜひ一度ご相談ください。

まとめ

データを分析、適切に活用することで、ビジネスに有用な情報の獲得し、未来を予測、さらには従来では想像もつかなかった新事業を生み出す可能性も期待されます。自社でもデータ分析に取り組みたいとお考えの人は、これまでExcelでバラバラに管理されていたデータもそのまま投入するだけでデータ抽出でき、既存のシステムを変更する必要もない「UMWELT」で、仕組みを整える方法も有効です。
　　　　　

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