データマネジメントの教科書

どのような分野においても、情報を収集して活用することは大切ですが、近年は更にデータ分析を行ってビジネスに役立てる企業が増えています。

データ分析を行うことで、どのような形でビジネスに役立つのでしょうか。

今回は、データ分析が注目されている理由や、データ分析を行うメリット・デメリットについて解説します。

データ分析の手法や具体的な手順もご紹介しますので、自社に取り入れたいと考えている方は、ぜひご一読ください。

データ分析とは？

データ分析とは、さまざまな方法で収集した数値や文章といったあらゆるデータを、目的に応じて整理・統合した後に分析を行うことを指します。

ビジネスにおける今後の戦略や意思決定に活用するなど、データ分析によって価値のある知見を得ることができます。

スマートフォンやパソコンの普及に伴い、急激にIT化やデジタル化が推進され、さまざまなデータが簡単に収集できる時代になりました。

収集したデータを放置するのではなく、適切に処理して企業活動に活かすことが、データ分析の大きな役割だといえます。

データ分析が注目されている理由

データ分析という考え方は最近になって登場したわけではなく、昔から多くのビジネスで取り入れられてきました。

しかし、近年は重要性が高まっていることから、特に注目が集まっています。

次に、データ分析が注目されている理由をご紹介します。

■消費者の価値観が多様化している

データ分析が注目されている理由の一つには、「消費者の価値観の多様化」が挙げられます。

誰もがインターネットを通じてさまざまな情報を得ることができる現代、消費者の価値観も多様化しています。

以前は、テレビや新聞の広告を見て、興味を持った商品やサービスを購入したり、利用したりするという流れが主流でした。

しかし、現在は興味を持った商品やサービスの情報を、インターネットで比較・検討して、自身に合っているか見極めてから購入したり、利用したりする方が増えています。

消費者が自ら情報を収集して商品やサービスを吟味できるようになったことから、従来の情報発信や販売戦略だけでは、消費者行動の変化に対応するのは難しいといえます。

消費者の価値観を目に見える形で明らかにし、それぞれのニーズに合った戦略を立案するために、データ分析への注目が集まっているのです。

■ビジネスの効率化が求められている

データ分析が注目されている理由の一つには、「ビジネスの効率化」も挙げられます。

次々と新商品や新たなサービスが生まれる一方で、需要がないものはすぐに淘汰されるというサイクルが年々早まっています。

従来の方法で商品やサービスを開発するだけでは、市場競争を勝ち抜くことは難しくなっているのです。

変化が目まぐるしい現代においては、いかに素早く市場の動向や推移の変化を予測できるかという点が、ビジネスで成功するための鍵だといえるでしょう。

変化に対応するためには、ビジネスの効率化が必要です。

そこで、合理的でスピーディーな意思決定が行えるデータ分析への注目が集まっているのです。

データ分析を行うメリット

ビジネスにおいてデータ分析が重要であることはわかりましたが、具体的にどのようなメリットが得られるのでしょうか。

データ分析を行うことで得られるメリットを3つご紹介します。

■消費者に合ったマーケティングが行える

消費者一人ひとりに合わせたマーケティングが実現できるという点が、データ分析におけるメリットの一つです。

消費者の価値観やニーズが多様化している現代は、企業と顧客との接点が増加していて、自社の商品やサービスをどのような形でアプローチすれば良いのかわかりにくくなっています。

パーソナライズされたマーケティングは属人的な手法では対応が難しいものの、データ分析を行うことで実現が可能です。

顧客全員に同じアプローチを行うのではなく、膨大なデータをもとに嗜好やニーズを分析し、顧客一人ひとりに最適なアプローチを行えるという点が、データ分析の大きなメリットだといえるでしょう。

■スピーディーに意思決定が行える

目まぐるしく変化する社会の中で、いち早く市場の流れを予測してスピーディーな意思決定が行えるという点も、データ分析におけるメリットの一つです。

蓄積したデータを一元管理して分析を行うことで、情報の中から関連性を見つけたり、紐づけたりすることが可能です。

消費者のニーズを洗い出したり、自社が抱える課題を洗い出したりすることで、その後にどのような商品やサービスを生み出すべきか、自社の課題に対してどのような改善策を取るべきか、スピーディーに意思決定を行えます。

ビジネスの無駄を省いて効率的に動けるという点も、データ分析を行う大きなメリットだといえるでしょう。

■問題点やビジネスチャンスを発見できる

人間の目では見抜くことが難しい、さまざまな問題点やビジネスチャンスを洗い出せるという点も、データ分析におけるメリットの一つです。

データ分析では、これまでバラバラに散らばっていた情報を集約して、その中から有用な情報がないかを精査することが可能です。

データ分析を行うことで、今まで見えていなかった問題点や可能性が見えるようになり、新たな知見を得られるでしょう。

実際に、売り上げの傾向を把握して商品の販売方法を見直した結果、売り上げが増加したといったケースもあります。

単に情報を収集するというだけでなく、精査して有益な情報を見出し、ビジネスの可能性を広げることができるという点もデータ分析の大きなメリットです。

データ分析を行うデメリット

データ分析を行う上で得られるメリットはたくさんありますが、実はデメリットも存在します。

データ分析を行うことで発生するデメリットを3つご紹介します。

■業務負担が増える

普段行っている業務に加えてデータ分析という新たな作業を行うことで、必然的に業務負担が増えるというデメリットが考えらえます。

データ分析では、情報の収集や加工、蓄積や統合に加えて、さらに分析や結果の活用といったさまざまな作業を行う必要があります。

さらに、データ分析のスキルやビジネスに活用するセンスも求められるため、誰もが気軽にできる作業ではないという点もデメリットだといえるでしょう。

データ分析を行いたい場合には、作業担当者に大きな負担がかかる可能性があるという点を考慮しておく必要があります。

■分析方法が属人化する可能性がある

データ分析を行うには、目的に合わせて最適な手法を選択する必要がある上に、論理的な思考力やプログラミングといったスキルが求められます。

そのため、データ分析の作業が属人化しやすいという点も、デメリットだといえるでしょう。

担当者を指名すればすぐに作業に取りかかれるというわけではなく、その前にデータ分析を行う人材を採用したり、育成を行ったりしなければなりません。

膨大な時間がかかることはもちろん、人材を用意するためのコストも必要となります。

データ分析を行えるのが特定の人材に限られてしまうという点には、注意が必要です。

■分析結果が役に立つとは限らない

データ分析を行ったからといって、分析結果が価値のあるものになるとは限らないという点も、把握しておかなければならないデメリットの一つです。

時間をかけてデータ分析を行っても、ビジネスに活かすことができなければ意味がありません。

そもそも、目的が不明瞭であったり、目的に合ったデータの収集・分析ができなかったりすると、せっかくデータ分析を行っても意味のないものとなってしまいます。

データ分析を行う際には、まずは目的を決めて、最適なデータ分析手法を選ぶことが大切です。

闇雲に作業を行うのではなく、分析結果をどのように活用するのか、あらかじめ決めておくことが大切です。

データ分析にはBIツールを活用！

企業が持つ膨大なデータを分析し、業務に役立てるソフトウェアを『BIツール（ビジネスインテリジェンスツール）』といいます。

BIツールを活用することで、一から手動で作業を行うよりも効率的にデータ分析が行えます。

手作業で起こりやすい、計算ミスや入力ミスといったヒューマンエラーの発生を防ぎ、客観的に高度な分析を行えるというのも、BIツールを取り入れる大きなメリットの一つです。

実際に、データ分析を行っている企業の多くは、BIツールを導入しています。

データ分析の必要性を感じているものの、何から手をつければ良いのかわからないという方は、BIツールの導入を検討しましょう。

データ分析の主な手法12選

一口にデータ分析といっても、実はさまざまな手法が存在します。

解決したい課題によって最適なデータ分析の手法は異なるので、何を選択すれば良いのかわからないという方は、まずはそれぞれの特徴を知ることから始めましょう。

データ分析で用いられる主な手法をご紹介します。

①アソシエーション分析

膨大な情報から相関関係を発見する手法を『アソシエーション分析』といいます。

商品やサービスの併売傾向を調査する際に有効な分析手法で、一つの商品に対し、どの商品が一緒に購入される傾向にあるのか明らかにすることができます。

アソシエーション分析で得た結果をもとに、効率的にアップセルを目指したり、クロスセルを狙ったりすることが可能です。

Webサイトのデザインやレイアウト、商品の陳列方法や販売方法を考える上で役に立つでしょう。

非常にシンプルな手法であり、多くの事例に適用できます。

② バスケット分析

アソシエーション分析の一種であり、消費者が買い物かご（バスケット）へ一緒に入れる商品を調査する分析手法を『バスケット分析』といいます。

バスケット分析を行うことで、一見関係のなさそうな商品同士に関連性を見つけることができます。

商品同士の相性を把握することで、商品を陳列する際に相性の良い商品を近くに置いたり、ECサイトで商品がカートに追加された際に、関連商品として相性の良い商品を表示したりといった工夫が可能です。

③クロス集計

情報を収集して、カテゴリやグループの比較を行う統計的な分析手法を『クロス集計』といいます。

消費者の年代や職業、購入した商品の種類や購入数といった比較を行いたい情報をピックアップして、グラフに描き起こして可視化するというシンプルな手法で、Excelのようなツールがあればすぐにでも実施できるという手軽さが魅力です。

誰が見ても結果を理解しやすく、グラフに項目を追加すれば多種多様な分析が行えることから、汎用性の高い分析方法だといえるでしょう。

しかし、項目が多くなると一つあたりの情報量が少なくなり、結果が安定しないという懸念があります。

クロス集計を行う際には、統計的な知識が必要であり、正しい方法で解釈を行わなければならないという点に注意しましょう。

④ABC分析

商品や売上高、コストや在庫などの情報を、A・B・Cの3つにランクに分ける分析手法を『ABC分析』といいます。

商品やサービスの優先度を決める際に有効な分析手法で、ABC分析で得た結果から、売れ筋の商品を把握したり、消費者に対するサービスやアプローチを強化したりすることが可能です。

具体的には、販売数の多い「A」に分類される商品を重点的に販売する、購入金額の高い「A」に分類される顧客に積極的に商品を売り込むといった戦略を立案できるでしょう。

在庫管理や商品の仕入れ、マーケティング戦略などに影響することから、ABC分析はビジネスにおいて非常に重要な分析手法だといえます。

⑤クラスター分析

収集した情報の中から特徴が似ているものをピックアップして、グループ分けする分析手法を『クラスター分析』といいます。

消費者セグメント（分類）や、ポジショニング（自社や自社ブランドの市場での立ち位置）を確認する際に役立つ手法です。

クラスター分析では、顧客の好みや動向を把握することもできるため、一人ひとりに合わせたアプローチが行えます。

クラスター分析は、マーケティングの精度を高めたいというときにも役立つでしょう。

⑥主成分分析

膨大な情報を必要な情報（主成分）のみに要約する分析手法を『主成分分析』といいます。

複数の情報から有益な情報だけを集めることで、データの内容を理解したり、把握したりすることが容易になります。

データの特徴や構造、パターンが捉えやすくなる上に、情報量を絞ることで、効率的に分析が行えるという点は大きなメリットだといえるでしょう。

分析する情報の量を減らすという点には特化していますが、分析を行う担当者の考え方や判断に結果が依存しやすいという点には注意が必要です。

⑦因子分析

複数の変数データに共通している因子や原因を探る分析手法を『因子分析』といいます。

異なる事象の背景に共通する因果関係や潜在意識を探る手法で、因子分析を行うことで、商品を購入する顧客の心理状態や性格を理解することが可能です。

具体的には、商品を購入した顧客が「慎重に物事を検討する性格」なのか、「衝動的に行動を起こす性格」なのかといったことがわかります。

衝動的に行動を起こす性格の顧客に対しては、積極的に割引券を配布したり、新商品の情報を提供したりと、パーソナライズしたマーケティングが実現するでしょう。

⑧決定木分析

データを木構造（ツリー）で表現することで、分類や予測を行う分析手法を『決定木分析（ディシジョンツリー分析）』といいます。

分析結果を木構造で可視化できることから、誰の目に見てもわかりやすいという点がメリットです。

また、予測の繰り返しを行うことで複数の結果を導き出すため、選択肢の幅が広く、他の分析方法とも組み合わせやすいというメリットもあります。

顧客の購買履歴から属性や嗜好を分析して、ターゲット層の特定を行ったり、マーケティング戦略を立案したりといった方法で役立つでしょう。

⑨時系列分析

時間の経過に伴って変化する情報を分析する手法を『時系列分析』といいます。

過去のデータを用いて未来を予測するという方法で、売上金額や来客数といった日々のデータが、どのような要因で変動しているのかを探ることができます。

時系列分析を行うことで、長期的な傾向や周期的な変化を探り、この先どのように変動するのかを予測してマーケティング戦略を考案できるという点が大きなメリットです。

人間の経験や勘に頼らずに論理的に結果を予測できることから、意思決定の際に役立つでしょう。

➉判別分析

既存の情報からデータ分類の基準（判別関数）を導き出し、未知の情報を分類する分析手法を『判別分析』といいます。

顧客のリピート率を知りたい場合や、見込み客の中から購買意欲が高い方を探したい場合に役立つ手法で、主にデータを2つのグループに振り分けたいときに役立ちます。

判別分析を行うことでデータ分類の基準ができるため、分析を行う前のデータに関しても、グループ分けが可能です。

実際に商品を購入した顧客の年齢や性別、webサイトへの来訪回数といった情報が、一定量収集できている場合に有効な分析手法です。

⑪ロジスティック回帰分析

選択肢が2つしかない場合に、どちらになるか確率を説明・予測する分析手法を『ロジスティック回帰分析』といいます。

マーケティングの精度を高めるのに役立つ手法で、顧客が商品を購入する理由から、どの程度の確率で購入するのか分析することが可能です。

他にも、「顧客がメルマガを読むのか、読まないのか」、「店舗に来店するのか、しないのか」など、事象が発生する確率を予測することで、マーケティング戦略の意思決定に役立つでしょう。

⑫グレイモデル

明瞭な情報と不明瞭な情報から、曖昧な情報を予測する分析手法を『グレイモデル』といいます。

過去のデータをもとに未来の予測を行うデータ分析手法の一つで、曖昧なデータ（灰色データ）を導き出すことからグレイモデルと呼ばれています。

膨大なデータから必要な情報を抽出するABC分析にも関連していて、リスクマネジメントを行う際に用いられることが多いです。

また、グレイモデル単体でデータ分析が行われることは少なく、他の分析手法と組み合わせて用いられることが多いでしょう。

過去のデータを分析するという手法であるため、精度は高いといえます。

データ分析の手順

データ分析の手法は理解できたものの、具体的にどのような流れで作業を行えば良いのかわからないという方もいるでしょう。

実際に作業を行う前に、知っておきたいデータ分析の手順をご紹介します。

①目標を設定する

データ分析を行うためには、まずは目標を明確にする必要があります。

目的やゴールが不明瞭のまま作業を始めると、無駄な作業が発生して分析に多くの時間がかかったり、担当者間のコミュニケーションがスムーズにいかずに作業効率が低下したりするリスクが発生します。

「何のためにデータ分析を行うのか」、「結果をどのように活用したいのか」、目的とゴールをしっかりと設定した上で、データ分析を行いましょう。

②必要な情報を収集する

データ分析の目的を設定したら、次に自社が抱えている情報を正確に把握しましょう。

保有する情報の量と内容によって、データ分析で行えることが決まります。

自社が抱える情報を見直して、そのまま活用できるようなら次のステップに進みますが、情報量が十分でない場合には、改めて情報収集を行う必要があります。

また、情報量が十分であった場合でも、データ分析を行うためには、使いやすい形に分類して整えておく必要があります。

実際に作業に入る前に、使用する情報の収集と整理を行っておきましょう。

③データ分析を行う

必要な情報を収集したら、次にデータ分析を行います。

データ分析を行う際には、目標に合わせて最適な手法を選択しましょう。

どのような方法でデータ分析を行えば良いのかわからない、作業負担が大きくてスムーズに作業を進められないという場合には、『BIツール』を導入すると良いでしょう。

人的リソースを必要とせずに効率的に作業が進められるため、通常業務と並行してデータ分析を行うことも可能です。

データ分析にかかる時間やコストを考慮した上で、自社に合う最適な方法を選択してください。

④分析結果の解釈と評価を行う

データ分析が完了したら、分析結果の評価と解釈を行います。

せっかくデータ分析を行っても、結果を活用できなければ意味がありません。

得られた結果を解釈して本質的な意味を理解し、ビジネスに活用することが大切です。

また、データ分析を行ったことによって求めていた結果が得られれば良いものの、想定外の結果が出た場合は、分析のどこに見落としや間違いがあったのか、詳細を把握して評価する必要があります。

データ分析後には、データに基づく意思決定プロセスを通して、結果の利活用を行ってください。

データ分析のポイントと注意点

せっかくデータ分析を行うと決めても、スムーズに作業が進まなければ、メリットを得るどころかデメリットだらけになってしまいます。

最後に、作業を行う前に知っておきたい、データ分析のポイントと注意点をご紹介します。

■明確な目標に沿って分析を行う

スムーズにデータ分析を行うためには、目標に沿って作業を行うことが大切です。

データ分析は、戦略立案や意思決定を行う上での一つの手段であり、データ分析を行うこと自体は目標ではありません。

そのため、目標を明確にしなければ、無駄な作業が発生してデータ分析が効率的に行えないばかりか、結果を上手く活用できない可能性もあります。

データ分析を行う際には、まずは目標を明確に設定して、目標から外れないように作業を行う必要があります。

■分析の体勢を整えておく

データ分析を行う上で、事前に体勢を整えておくというのも重要なポイントです。

データ分析を行いたくとも、スキルや経験を持つ人材がいなければ作業に取りかかることができません。

また、BIツールを活用したい場合には、事前に導入しておく必要があります。

データ分析の目標を設定したら、次に分析が行える体勢を整えましょう。

データ分析の担当者を決める際には、主観や偏りを生じさせないためにも、複数人のチームを組むと良いでしょう。

BIツールを導入する場合は、複数のサービスを比較・検討して、自社に合った利便性の高いツールを選択してください。

■適切なデータ分析方法を選択する

さまざまな手法を用いて行えるという点がデータ分析の魅力ですが、適切な手法を選択しなければ求めている結果が得られなくなってしまいます。

データ分析を行う上では、目的やゴールに合わせて最適な手法を選択することも大切なポイントだといえるでしょう。

データ分析には多くの工程があり、情報の収集から分析まで、膨大な時間がかかります。

作業を効率的に進めるためにも、最適な手法を選択したり、BIツールを導入したりして、データ分析にかける時間やコストを削減しましょう。

データ分析の作業をスピーディーに進めることで、競合他社の先手を打てる可能性も高くなります。

■分析だけで終わらせずに利活用する

データ分析を導入すると、分析を行うことが目的となってしまって、得られた結果を上手く活用できない企業も少なくありません。

分析が終わった後には、必ず結果を評価して振り返りを行いましょう。

分析で導き出した結果に誤りはないか、課題の解決に必要な結果が導き出せたか、担当者が評価を行うことも大切ですが、分析に関わっていない社員に客観的に判断してもらうことも大切です。

データ分析で得た結果をもとに、今後のビジネス戦略を立案して、意思決定に役立てましょう。

データ分析ツールを活用してビジネスの可能性を広げましょう

情報が溢れている現代において、ビジネスで成功するためにはデータ分析が必須だといえます。

実際に、多くの企業がすでにデータ分析を行っていて、データ利活用の有無で競争力に大きな差がついています。

自社内でデータ分析を行うことが難しい場合には、BIツールを導入してビジネスに役立てましょう。

データ利活用のためにツールの導入を検討しているという方は、『データクラウドプラットフォーム』をお試しください。

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