人間の生活は一人一人全く違う思考で行動していると思っていても実は近い行動をとっていることが多いです。職種ごとの生活や趣味など様々なカテゴリーで分けて一定の行動をとっているという情報を手に入れることが出来ればビジネスに大きな利益をもたらすことができます。行動や思考などの情報であるデータを分析することで、ビジネスにおいて戦略を立てて次の行動に繋げられます。
データ分析のメリットや手法、業界ごとの活用について解説していきます。
データ分析とは？
データ分析とは、ある事柄に対しての膨大な情報の中から必要な情報である数などがどの経緯でなぜ結果として出ているのかを分析することです。様々な人の行動をみて、なぜこのような行動を取るのか、なぜ意見が分かれるのか、なぜこの商品が売れるのかなどを解明していくことがデータ分析です。データ分析を行い数値など分かりやすく整理をすることで、ビジネスでなんとなく体感で行動を決定していたことも意味をもった行動にすることができます。データを基に仮説を立てて戦略を決定し、行動の結果に対して検証をし新たな仮説を立てるというPDCAの内容を濃い形で作ることができます。
データ分析の重要性とは？
かつてのマーケティング方法では広告を大規模に流してそれに対して商品を購入したりサービスを利用する流れが一般的でした。ですが、インターネットにパソコンやスマートフォンでアクセスすることが当たり前になっている現在では、考え方や嗜好性などが変化し、自身にあったものを検索し購入することが多くなってきています。個性や考え方に合わせて一人一人に沿った広告や商品を出すことは困難です。データ分析を活用し、どのような特性を持った人がいるのか、どういった物を選ぶことが多いのか、年代ごとにどのような選択をすることが多いのかといったことを分析していくことで、現代に合わせた戦略を練ることができ、結果を出しやすくなります。
大手企業でもデータを分析して戦略を練ることの重要性を理解し、データサイエンティストの雇用やデータを持っている企業を買収するなど、その重要度は上がり続けており、ビックデータとなると多くの企業が欲しがる重要な情報となります。
データ分析の主なメリットとは？
データ分析を用いることで得られるメリットについて解説していきます。
一人一人に合ったマーケティングが可能になる
昨今の消費者の流れは非常に多様化しており、大きく告知をしても成約まで結びつきづらくなっています。一人一人の行動や嗜好などをデータとして入手し、データから導きだされた結果からアプローチをかけることができます。
ビジネスにおいて、データを基に潜在層や顕在層でアプローチ方法を変えてマーケティングを考えることで成果を上げやすくなります。
現状の分析が可能になる
アンケートなどでユーザーのデータを分析することで、現在のサービスや商品がどの程度の評価を得ていて、どの程度認知されているのかなどを把握することができます。
今まで気づいていなかったことにも気づくことや、早急に解決しなければいけない課題を見つけることにも繋がります。
精度の高い戦略を立てることができる
データを分析し、そのデータを基に戦略を立てていくことでより精度の高いマーケテイングが可能になります。
ユーザーの評価や意見がないと、あくまで希望的観測による自己評価になってしまい、効果的な方法を導きだすことが困難になってしまいます。データを基に考えていくことで、より的確に戦略や対策を立てることができます。
データ分析の流れ
データの設定からデータの分析までの一連の流れについて解説していきます。
必要なデータの設定
必要なデータをまず設定します。必要ではないデータを集めても意味がないため、現在の商品やサービスをどうしたいのかということを考え、現状の状態からどのようになりたいのかというところから意識してデータ取集の項目を設定します。全てではなく必要な項目だけを設定して分析しやすい状況をつくりましょう。
データを収集
データ収集には様々な方法があります。店舗や道でアンケートをとったり、インターネット上で商品の購入履歴やクリックの情報、WEB広告でのコンバージョンなどから収集をしていきます。
商品やサービスに適した収集方法で必要なデータ収集をします。
データ分析
収集したデータを集計していきます。集めたままのデータでは整理されていないため分析が困難です。分析したデータの情報をカテゴリー分けして、適切に整理していきます。
分かりやすくジャンル分けしたり、数字を昇順にしたり、グラフを使用してより理解しやすくします。整理されたデータからユーザーの行動や嗜好性、商品やサービスの評価を分析します。
データ分析における分析方法
データ分析には様々な方法があり、業種や分析したい内容によって手法を変えることで効果的に分析が可能になります。データ分析の方法について解説していきます。
バスケット分析
バスケット分析とは、買い物かごの中に一緒に入っている商品について分析する分析手法です。一見買い物かごの中に入っている商品に関連性がないと見えていても、購入者の年齢、性別、家族構成、仕事、生活スタイルなどを洗い出してみると商品同士に関連が見えてきます。有名な例として、おむつとビールが同じ買い物かごに入っているというデータから分析をし、30代から40代の男性が同時に購入しているというデータから、子育てをしている父親が外にお酒を飲みにいくことが困難なのでおむつと一緒にビールを買って家で飲んでいるという仮説が立ちます。このように一見すると関係のないおむつとビールですが、生活スタイルや購入者のデータを見ると関連性が出てきます。
クラスター分析
クラスター分析とは、大きいデータから似ているものをグループとしている分析手法です。
購入情報などから、購買層が似ているのかどうかを判断します。顧客層の特性や商品構成、商業圏の分析、ポジショニングなどが可能です。
クラスター分析には階層クラスター分析と非階層クラスター分析という手法があります。
各二つのものを使用することで的確に分析ができます。
クロス集計
クロス集計とは、ユーザーから調査した情報とユーザーの情報を掛け合わせる分析手法です。データをかけ合わせることで様々な条件での分析が可能であり、地域別や職業別、年齢、性別などとアンケート結果をの掛け合わせ等ができるサービスなどに活用すると効果が出やすいです。
ABC分析
ABC分析とは、商品やサービスの状態を3つの状態に分類することで、現在の商品やサービスの重要度や改善が必要なことを分けて考えることができます。販促する際に使用すると効果的な分析手法です。
ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析とは、様々な要因から二つの結果のうちどちらを選択するのかで分析する手法です。YesかNoかで質問を整理していき答えを出していきます。商品の売れる理由を分析する際に使用できます。
因子分析
因子分析とは、ユーザーが選んだことに対して何故この結果になったのかを分析する手法です。選んだ結果が一見違っても裏側の無意識や性格などの部分がから一致することがあります。目に見えない要因について分析するので心理学寄りの分析となります。
決定木分析
決定木分析とは、現象に対してあらゆるパターンを想定し、木の枝のように考えをめぐらしていく分析手法です。
データから、今後どのような現象が考えられるのかを書き出していきます。様々な状況を想定するのであらゆる対策を取りやすく、リスクを考慮したマネジメントを取りやすくすることができます。
データ分析をビジネスに取り入れた例
データ分析を企業が取り入れてビジネスに活用している例は多々あります。
どのような例があるのか解説していきます。
回転寿司でのデータ活用による売上アップ
回転寿司のお皿の裏側についたICチップから食べた寿司、寿司をレーンから取るタイミング、どの層にどの寿司がどのくらい食べられているのかなどを全てデータ化して分析をすることで、時間帯など寿司ネタをどの程度投入するかなどを決め、コストカットや売上アップをすることに成功しています。
温泉観光地でデータ分析をして売上アップ
観光地で利用客の行動や購入する商品や層などをデータ収集、分析をしました。
それにより時間帯による層の違いや、購入する商品が層や時間でどのように違うのかなどを見極めてマーケティング施策を立てて実行することで売上をアップさせることに成功しています。
公共事業の修理業務の自動化
公共事業などの修理業務で、修理依頼が来てから部品等を選定していたので時間が非常にかかってしまい、従業員負担が大きくなってしまう状況でした。しかし、修理依頼と内容を膨大なデータとして分析をすることで、ある程度のパターンを作りだし、迅速に部品を選定し、従業員負担の軽減と時間管理が可能になりました。
まとめ
データ分析は、アンケートやクリックの傾向、購入履歴など様々なデータに対して、どのような関係性あるかを分析して対応します。分析方法には様々な方法があり、業種や商品、サービスに合わせて分析をします。データ分析を活用することでユーザーが何故このような行動をとったのかを把握し、ビジネスにおいて大きな利益をもたらすことができます。
データ分析に興味のある方は是非本記事を参考にしていただきたいです。