消費者インサイトとは？事例や調査方法、活用のポイントを解説

X（旧Twitter）は主に情報発信ツールとして活用されますが、個人・法人に関わらず、収益化につなげることができるSNSです。収益化には主に7つの方法が挙げられますが、自社に合った方法を選ぶことが重要です。

Twitterは2023年7月にXへ名称変更されましたが、本記事ではTwitterの呼称のまま、収益化の4つの仕組みと代表的な7つの方法、収益化を実現させるために意識したい運用方法などを紹介します。Twitterの収益化に課題を感じている企業の担当者さまは、ぜひ本記事をTwitter運用の改善にお役立てください。

Twitterを収益化する4つの仕組み

Twitterを収益化するためのアカウント設計

Twitter収益化につながる運用方法

Twitterの収益化をサポートする「Meltwater」

Twitterの収益化は方法の選択と継続が重要

Twitterは無料で情報発信ができるうえ、戦略的に活用することで個人・企業に関わらず収益化も見込めるSNSです。紹介する仕組みの中には主に個人が活用するものもありますが、仕組みを認識しておくことでマーケティングに活用できる可能性があります。

本項ではTwitter収益化の4つの仕組みを紹介し、次章で具体的な方法を解説します。

1. オウンドメディアへ誘導して自社の商品・サービスを販売する

オウンドメディアへの誘導は自社商品やサービスを販売している企業が活用する方法です。商品・サービスをTwitterで紹介する際に、リンクを貼り付けて自社のオウンドメディアに誘導します。

ただし、単に商品・サービスを紹介するだけではメディアへの誘導は難しいでしょう。ユーザーニーズを捉えたツイート（ポスト）をしたり、画像や動画を活用して興味を引いたりなどの工夫が必要です。

2. 企業PR案件を受注・発注する

PR案件の受注はインフルエンサー向けの収益化の方法です。企業が発注したPRをインフルエンサーが受注することで収益が発生します。

インフルエンサーが企業のPR案件を受けるためには、DMによる連絡やインフルエンサーマッチングサイトに登録する方法があります。ただし、マッチングサイトからの受注はフォロワー数が条件になっている場合もあります。提示されている条件を下回ると案件を受けられない、もしくはサイトへの登録すらできないケースがあるため確認しておきましょう。

一方、企業側はインフルエンサーにPRを依頼することで、商品・サービスの認知が拡大し売り上げの増加につながります。自社の商材やターゲット層と相性のよいインフルエンサーに依頼することがポイントです。

弊社「Meltwater」では、 ブランドに最適なインフルエンサーの発見・精査ができる「インフルエンサーマーケティングプラットフォーム」を提供しています。インフルエンサー分析により、特定のインフルエンサーの影響力やフォロワーに関するインサイトのデータを取得可能です。また、実施したキャンペーンのパフォーマンスを測定できるため、自社の商品・サービスに効果的なインフルエンサーを把握できます。

Twitter内で収益を得るには「チップ（Tips）投げ銭」「スーパーフォロー」「有料チケット制スペース」などの機能を活用する方法があります。これらは公式の機能でありTwitter内で完結するため、気軽に始められることが利点です。それぞれの概要は以下のとおりです。

<table class="table-primary alternate-color">
<thead>
<tr>
<th>機能</th>
<th>解説</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>チップ（Tips）</td>
<td>・クリエイター・インフルエンサー向けの機能</br>
・フォロワーが感謝や応援の気持ちで送金する</br>
・ある程度のファンがいないと難しいため上級者向けの方法
</td>
</tr>
<tr>
<td>スーパーフォロー</td>
<td>・企業やクリエイター、インフルエンサー向けの機能</br>
・スーパーフォローと呼ばれるサブスクリプション形式のグループを作成し、登録者限定のコンテンツを公開できる</br>
</td>
</tr>
<tr>
<td>有料チケット制スペース</td>
<td>・企業・個人ともに、iOSかAndoroidを使用していれば誰でも利用できる</br>
・ラジオのように音声配信したり、ディスカッションしたりできる
・参加を有料のチケット制にすることで収益を得られる
</td>
</tr>
</tbody>
</table>

アフィリエイトは企業、個人に関わらず活用できる収益化の仕組みです。Twitterを使ったアフィリエイトには「ツイート（ポスト）に直接アフィリエイトリンクを貼る」「アフィリエイトリンクを掲載しているサイトへ誘導する」といった2つのパターンがあります。

ただし、ツイートに直接アフィリエイトリンクを貼る場合は、ステルスマーケティング規制により、リンクを貼った記事に「広告」や「PR」などを明記しなければなりません。ハッシュタグに「広告」とつけてもよいですが、大量のハッシュタグの中に記載すると分かりにくいためNGです。

広告であることが明記されていない場合、アカウントが凍結される可能性もあります。アフィリエイトでの収益化を目指す場合は、ステマ規制についてよく理解したうえで行うようにしましょう。

【Twitter収益化】具体的な7つの方法

Twitterを収益化するための、代表的な7つの方法を紹介します。それぞれ条件によって使えるもの・使えないものがあるため、自社に合った方法を選ぶことが重要です。

1. 自社ECなどで販売につながる導線を作る

ツイートに自社ECサイトや公式サイトなどへのリンクを貼り誘導する方法です。広告費をかけずに、自社製品・サービスのプロモーションや販促ができます。

フォロワーが多い場合は売り上げへのインパクトも大きくなりますが、フォロワーが少ない場合でも、Twitter広告の活用によりフォロワー以外へのリーチが可能です。

サイトへ誘導するためには自社の商品・サービスの紹介だけではなく、関連する有益な情報の発信やインサイトをとらえた投稿が重要です。また誘導先でより魅力的・具体的な情報を掲載し、購入までの動線を最適化することも意識しましょう。

有料noteを販売して収益を得る、インフルエンサーなどが活用する方法です。noteとは文章やイラスト、動画を用いて、ノウハウとなるような情報を発信するプラットフォームです。note内の記事は有料化ができ、複雑な設定もなく誰でも販売できるため、アフィリエイトより気軽に始めやすい方法といえます。

Twitter、noteいずれも無料で利用できるので、人件費を除けばコストをかけず収益化できます。ただし販売にはnote内の規約を遵守する必要があり、規約を守っていない場合は収益を現金化できないケースがあるため注意が必要です。

YouTubeを運営している場合に活用できる方法です。ツイート（ポスト）にYouTubeのリンクを貼り、視聴を促すことで広告収入やアフィリエイト収入を得ることができます。この場合もステマ規制の対象となりますので、広告であることを明記しましょう。リンク名やツイートの文頭に「広告」「PR」などと記載しておくとよいです。

また自社商品やサービスがある場合、YouTubeで具体的な活用方法や魅力を動画で解説して、自社ECに誘導する方法もあります。複数のプラットフォームをかけ合わせることで、より効率的に収益化が見込めるでしょう。

4. オフラインのサービス・コンテンツに誘導する

オフラインのビジネスをしている場合や、イベント・セミナーなどを開催する際に活用できる方法です。Twitterでの情報発信でファンを作り、オフラインのサービス・コンテンツへ誘導します。

オフラインと併用することで顧客との接点が増え、ロイヤリティが高まりやすい点がメリットです。ただし、イベントやセミナーといったスポットによる活用方法は、集客力がない場合に損失が出る可能性もあります。事前に集客が見込め、採算が合うことを確認した上で開催することが大切です。

Twitterの公式機能の「チップ」により収益を得る方法で、主にインフルエンサーが活用します。チップはフォロワーとのエンゲージメントが確立されている場合に有効です。

「チップをあげたい」と思われるような情報の発信・活動を普段から行う必要があり、難易度は高い方法です。例えば以下のように有益性の高い、もしくは応援したくなるような投稿が挙げられます。

フリーランス向けに日々有益な情報を発信している

フォロワーの相談に毎日答え話題となっている

特定のテーマについて志のある発信を継続し共感を生んでいる

この他にも、日々の活動とは違うワークショップやイベントを開くと、チップをもらいやすくなるでしょう。

6. 有料チケット制スペースを活用する

前項でも紹介したスペースの有料チケットは、企業のセミナーやインフルエンサーのオフ会の開催にも利用可能です。基本的にはエンゲージメントが高いユーザーしか参加しないため、無料では公開できないような情報を発信しやすい特徴があります。

オフラインでのイベントに比べて圧倒的にコストが安いため、気軽に開催しやすいことがメリットです。ただし有料チケット制スペースを開催するには、以下の条件を満たしている必要があります。

iOSかAndroidでTwitterを使用している

また、有料制スペースはチケットでの収益に加え、自社商品・サービスの販売にもつながる方法ともいえます。

参照：How to host a Space 
X’s Creator Monetization Standards | X Help

7. アフィリエイトサイトと連携して集客する

ポストから運営するアフィリエイトサイトへ誘導する方法です。ステマ規制のため、広告であることが分かるようはっきり示すことが大切です。収益は以下のような流れで発生します。

記事内に「広告」表示をしたうえで、アフィリエイトサイトへのリンクを貼ってツイートする

フォロワーがサイトへ訪問する

サイトの広告から商品・サービスを購入する

ASPや企業から報酬が支払われる

Twitterからサイトへ誘導できるうえに、サイトのコンテンツを細分化してツイートにも流用できるため、シナジーが生まれやすい方法でもあります。ただし、サイトに十分なコンテンツ量が必要となるため、一から構築するのには時間がかかる点に注意が必要です。

【2023年8月開始】X（Twitter）のクリエイター広告収益分配プログラムとは

「クリエイター広告収益分配プログラム」とは、Twitterでの投稿で収益を得られるプログラムです。投稿への返信に表示される広告から、一部の収益を得ます。収益化の条件

クリエイター広告収益分配プログラムに参加できる条件は、以下の通りです。

フォロワー数が500人以上である

過去3か月の投稿へのインプレッションが500万件以上である

X PremiumかVerified Organizationsに加入している

参照：Creator Ads Revenue Sharing | X Help 
X’s Creator Monetization Standards | X Help 

以下は収益化が禁止されているジャンルです。

大麻およびその他の違法ドラッグ

ギャンブル、賭博、宝くじ、くじ引きなどの商品やサービス

参照：コンテンツの収益化に関する基準 | X ヘルプ 

X（旧Twitter）の収益化｜4つの仕組みと7つの具体的な方法を解説

顧客の意見をマーケティングに取り入れたいものの、口コミや自由記述式のアンケート、問い合わせログといったテキストデータをどう処理してよいか悩んでいるマーケティング担当者の方もいるのではないでしょうか。

テキストマイニングはテキストデータを定量化して分析する手法のことで、データの集計や分析を効率的にします。本記事では、テキストマイニングの代表的な手法や進め方、ツールの選び方を解説します。

テキストマイニングが注目される理由

テキストマイニングと関連概念の違い

テキストマイニングの代表的な分析手法

テキストマイニングの進め方6STEP

テキストマイニングの活用方法

テキストマイニングを成功させるポイント

テキストマイニングツールの選び方

テキストマイニングでよくある質問

まとめ｜テキストマイニングは顧客の声を意思決定につなげる手法

テキストマイニングとは、大量のテキストデータから言葉のパターンや関係性を統計的に分析し、有益な情報を引き出すことです。数値では表せないテキストを構造化することで、顧客の声を体系的に把握できます。


テキストマイニングで活用されるテキストデータには、以下のようなものがあります。

カスタマーサポートのチャット履歴

問い合わせフォームの入力内容

顧客の声を分析することにより、サービス改善や商品開発に生かされます。

定量データと定性データの違い

データは大きく分けると、定量データと定性データがあります。

<table class="table-primary">
<thead>
<tr>
<th> </th>
<th>定量データ</th>
<th>定性データ</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>データの形式</td>
<td>数値で記録されたデータ</td>
<td>数値では表せないデータ（テキスト・音声など）</td>
</tr>
<tr>
<td>代表例</td>
<td>売上金額、Webサイトのアクセス数、来客数</td>
<td>SNS投稿、自由記述式のアンケート、問い合わせ内容、インタビューの録音</td>
</tr>
<tr>
<td>特徴例</td>
<td>データの集計が容易で、短時間で分析可能</td>
<td>データの集計・整理に手間がかかるが、深い知見や新しいアイディアが得られる</td>
</tr>
</tbody>
</table>

テキストデータは定性データで、従来は自由記述や問い合わせ内容を担当者が一件ずつ読み込んで、傾向を感覚的にまとめるのが一般的でした。しかし、テキストマイニングを使えば定性データであるテキストを定量的に扱えるようになり、数百・数千件規模の声からも客観的に傾向を読み取れます。担当者による属人的な解釈への依存を減らせることも、導入が進む理由のひとつです。

テキストマイニングによるデータ可視化の例

テキストマイニングを実行すると、大量のテキストから顧客の傾向が整理され、可視化されます。可視化には以下のような方法があります。

<table class="table-secondary">
<thead>
<tr>
<th>可視化する方法</th>
<th>特徴</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>頻出語ランキング</td>
<td>データ内で登場した単語を件数が多い順に並べたもの。</td>
</tr>
<tr>
<td>ワードクラウド</td>
<td>出現頻度の高い単語ほど大きく表示される図。話題になっていることを直感的に把握できる。</td>
</tr>
<tr>
<td>共起ネットワーク</td>
<td>データ内の単語どうしのつながりを線で示した図。単語の組み合わせの傾向を知ることで、頻出語ランキングよりも単語の使われ方が把握できる。</td>
</tr>
tr>
<td>感情スコア</td>
<td>感情の単語にスコアを割り当てて数値化することで、ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルの感情の傾向をつかむ。</td>
</tr>
</tbody>
</table>

テキストマイニングが注目される背景には、以下が挙げられます。

デジタル接点の増加でテキストデータが急増している

顧客の本音や潜在ニーズを把握しやすい

生成AIの登場で解釈・要約まで進めやすくなった

スマートフォンの普及により、SNS投稿や商品レビュー、カスタマーサポートでのチャットなど、消費者がネット上にテキストを発信する場が増えました。大量のテキストを担当者が一件ずつ目を通して分析するのは容易ではありません。属人化せず客観的な知見を得るには、定量化できるデータマイニングが有効です。

テキストマイニングへの関心が高まっているのは、顧客の本音や潜在ニーズを把握しやすいからでもあります。テキストマイニングが扱うのはテキストです。自由記述式のアンケートでは、回答の背景までつかめるかもしれません。また、SNS投稿や商品レビュー、問い合わせなどは顧客の自発的な意見のため、思いがけないアイディアが得られることもあるでしょう。

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生成AIの登場により、整理されたデータの解釈を人の手を介さずに行えるようになりました。テキストマイニングツールもありますが、活用できるのは大量のテキストから頻出語や共起関係を抽出し可視化する段階までがほとんどです。生成AIは「データの収集結果が何を意味するか」という解釈の部分を補完し、問題点の要約や改善点などを具体的に示すことができます。施策の立案をスピーディーに行うのに有効です。

テキストマイニングはデータマイニングやソーシャルリスニング、生成AIなど、似た概念と混同されることが多いです。各概念との違いを見ていきましょう。

<table class="table-primary">
<thead>
<tr>
<th> </th>
<th>対象データ</th>
<th>主な目的</th>
<th>代表的な活用シーン</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>テキストマイニング</td>
<td>テキスト全般</td>
<td>消費者や既存顧客の声を把握</td>
<td>・ブランドイメージの把握<br>
・商品開発<br>
・競合分析<br>
・カスタマーサポートのサービス向上<br>
</td>
</tr>
<tr>
<td>データマイニング</td>
<td>数値などの定量データ・テキストなどの定性データを含むあらゆるデータ</td>
<td>消費者や既存顧客の声、市場動向など広範囲を把握</td>
<td>・ブランドイメージの把握<br>
・商品開発<br>
・競合分析<br>
・購買履歴の分析<br>
・需要予測<br>
</td>
</tr>
<tr>
<td>ソーシャルリスニング</td>
<td>SNSや口コミなどソーシャルメディア上のテキスト・画像・音声</td>
<td>消費者の自発的な声を把握</td>
<td>・ブランドイメージの把握<br>
・商品開発<br>
・競合分析<br>
・炎上の検知<br>
・キャンペーンや広告の効果測定<br>
</td>
</tr>
<tr>
<td>テキスト分析</td>
<td>テキスト全般</td>
<td>消費者や既存顧客の声を把握</td>
<td>・ブランドイメージの把握<br>
・商品開発<br>
・競合分析<br>
・カスタマーサポートのサービス向上<br>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>

データマイニングは、データを分析し有益なパターンを発見することが、テキストマイニングとの共通点です。

違いは、データマイニングが定量データと定性データを合わせたあらゆるデータを扱うのに対し、テキストマイニングは定性データのうちのテキストデータに特化していることです。

ソーシャルリスニングとの違い

ソーシャルリスニングとは、SNSや口コミサイトなどソーシャルメディア上でユーザーが発信する声を収集し、ブランドの評判や市場トレンドを把握するマーケティング手法です。

ソーシャルリスニングの分析対象はソーシャルメディアの媒体に限られますが、テキストマイニングはソーシャルメディアに加え、問い合わせフォームやカスタマーサービスのチャット履歴、記述式のアンケートもデータの対象に含まれます。また、ソーシャルリスニングは収集から分析・活用までの一連の活動を指す概念であるのに対し、テキストマイニングは収集から分析までのみを示すことも相違点です。

テキスト分析とテキストマイニングは、テキストから有用な情報を得ることを指し、どちらも特に違いはありません。分析手法に手動で行う方法とコンピューターシステムを使う方法があることも、両者の共通点です。

テキストマイニングツールと生成AIとの違い

生成AIとテキストマイニングツールは、どちらもテキストを分析することに使われますが、得意とする役割が異なります。テキストマイニングツールは大量のテキストを一括処理し、図などに可視化することを強みとしています。生成AIはテキストの内容を理解し、要約や解釈を行うことが得意です。

生成AIとテキストマイニングツールは、組み合わせて使うことができます。例として、テキストマイニングで抽出したネガティブな頻出語トップ10を生成AIに入力し、「この結果をもとに改善施策を3つ提案してください」と指示する方法があります。

テキストマイニングの代表的な分析手法として以下が挙げられます。

センチメント分析とはソーシャルリスニングのひとつで、テキストデータや音声データからポジティブ・ネガティブ・ニュートラルのいずれかの感情傾向を判定する手法です。「満足」「良かった」のような肯定的な表現はポジティブ、「不満」「最悪」のような否定的な表現はネガティブ、「まあまあ」「嫌いではない」のような中立的な表現はニュートラルとして分類され、全体のバランスを数値で把握できます。SNS上のブランドへの評価や商品レビューの全体的な反応を把握するのに向いています。

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テキストマイニングとは？やり方・分析手法・活用方法をわかりやすく解説

ビジネスの意思決定において、勘や経験に代わる客観的な判断材料となるのがデータ分析の結果です。実際に業務に取り入れる過程では、目的に合った手法を選ぶことが必要です。

本記事では、データ分析の定義や10の手法、活用できるツールを解説します。

データ分析が重要視される理由

データ分析の具体的な10の手法

データ分析に活用できるMeltwaterのツール

まとめ｜データ分析を実施して企業の成長を加速させよう

データ分析とは、収集した過去のデータを統計的に整理し、客観的なインサイト（知見）を導き出すことです。単なる数字の集計に留まらず、データ間の関連性を見つけ出すことで事業課題の根本原因を特定したり、将来の経営予測をしたりすることまでがプロセスに含まれます。

担当者の経験や勘に依存せず、数値という客観的な事実に基づいて現状を正確に把握することが、データ分析の意義です。

▶︎あわせて読みたい：分析と解析の違いとは？メリットや手法をわかりやすく解説

企業がデータ分析を実施する最大の目的は、事業の改善に向けた客観的な意思決定を行うことです。現状を数値で知ることで、論理的な根拠に基づいて次の施策を決定できます。

例えば、売上の記録や顧客の購買履歴などのデータから特定の客層の購入減少が判明すれば、該当の層に向けたキャンペーンを立てるなどの対策が打てます。また、消費者の声を分析することで、新商品の開発や既存サービスの品質向上、さらにはリスク回避にも役立てられます。

近年は、検索エンジンの検索結果に生成AIの回答が要約として表示されるようになりました。AIはWeb上にあるコンテンツから有用なものを選んで、引用しています。AIO（AI最適化）対策として、どのようなキーワードがAIに引用されるのか把握する際にも、データ分析は欠かせません。

データ可視化とは、収集した数値データをグラフやチャート、ヒートマップなどに整理し、一目でデータの概要が分かるようにすることです。データビジュアライゼーションとも呼ばれます。

集計した数値から経営課題を発見するのは時間がかかりますが、データを可視化すると分析がスピーディーになります。専門知識を持たない他部署のメンバーや経営層と分析結果を共有する際にも役立ちます。

時代の変化に合った経営体制やサービス提供が求められることが、データ分析が重要視される要因の一つです。スマートフォンの普及により、個人の嗜好や購買プロセスは多様化しました。顧客一人ひとりのニーズに合わせたサービスを提供するためには、データ分析で各顧客の特徴を押さえておく必要があります。

また、現代はVUCA時代と呼ばれています。VUCA時代とは、変動性（Volatility）、不確実性（Uncertainty）、複雑性（Complexity）、曖昧性（Ambiguity）の頭文字を取った言葉で、将来の予測が困難な現代の社会情勢のことです。急激な環境変化に翻弄されず、精度の高い判断を下すためには、リアルタイムで現状把握や予測ができるデータ分析が求められます。

近年はAIを搭載したデータ分析ツールの普及により、ビッグデータから需要予測や異常検知を自動で行うことが可能になりました。AIツールを用いることで、人間では気づきにくい情報の相関関係を瞬時に特定し、迅速な意思決定ができるようになります。

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データ分析を行うメリットを3つ紹介します。

根拠に基づいた迅速な意思決定ができる

データ分析を行うことで、意思決定をすばやく行うことができます。客観的な分析結果に基づいて施策の改善を続けていけば、成功プロセスのパターンが見えてくるでしょう。

経験や勘といった主観的な意思決定では、業務のノウハウが蓄積されません。労働力人口が減少していくなかで、客観性のある意思決定は社内で共有されやすく、業務の属人化を防ぎます。

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データ分析は、顧客満足度を大きく高める役割を担います。顧客の年齢や性別といった属性やWebサイトの閲覧履歴を解析することで、一人ひとりの具体的なニーズを知り、パーソナライズされたサービスを提供できるようになるからです。

実際に、マッキンゼー・アンド・カンパニーの2021年の調査によると、消費者の71%がパーソナライズされた体験を期待していると回答しています。顧客満足度の向上は、企業との長期的な信頼関係の構築を促し、結果としてLTV（顧客生涯価値）の最大化をもたらします。

参照：マッキンゼー・アンド・カンパニー「The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying」

▶︎あわせて読みたい：データドリブンマーケティングとは？実行の手順や成功に導くポイントを解説

ビジネスチャンスの発見につながる

データ分析を行えば、ビジネスチャンスを発見しやすくなります。社内外のビッグデータを掛け合わせて可視化することで、市場の空白地帯や、消費者の潜在ニーズを見つけ出せるからです。

消費者は購入前に、商品を比較検討する傾向があります。自社の独自性を生み出すことで、価格競争から逃れることができるでしょう。

▶︎あわせて読みたい：データドリブン経営とは？取り組むメリットや進め方、成功事例を解説

データ分析は、目的によって主に4つに分類されます。それぞれの分析手法の特徴と具体的な活用例を解説します。

記述的分析（Descriptive Analytics）

「過去に何が起きたか」を分析する手法です。売上の推移やWebサイトのアクセス数などの分析が該当し、現状を把握するためにも活用されます。

診断的分析（Diagnostic Analytics）

「なぜこのデータ結果になったのか」を分析する手法です。複数の数値を比較し、結果の背後にある相関関係を洗い出します。例えば、ECサイトの売上が落ちた原因を、年代別の購入率やページごとの離脱率などから考察します。

予測的分析（Predictive Analytics）

過去のデータパターンをもとに「将来何が起きるか」を分析する手法です。売上と天候の関係から売上が伸びる天候を分析し、来月の需要を予測するのがユースケースです。現在は機械学習を搭載したAIツールの普及が進み、精度の高い未来予測が可能になりました。

処方的分析（Prescriptive Analytics）

予測結果を踏まえて「目的達成のためにどう行動すべきか」を分析する手法です。需要予測結果から、来月の発注量を割り出すのが一例です。

AIを活用すれば、複数のシナリオから最善の行動計画を自動で導き出してくれます。具体例として、地図アプリのルート最適化が代表的です。渋滞予測に基づき、最も早く到着する迂回ルートが提示されます。そのほか、顧客ごとに購入確率の高い商品を自動提案するパーソナライズ施策などでも重宝されます。

続いてデータ分析の実行手順について、6つのステップに分けてご紹介します。

データ分析を行うには、目的の設定が欠かせません。例えば「売上が伸びない」という経営課題から、「顧客ニーズを探るため」といった目的が設定できます。何のためにデータ分析を行うのかが明確になると、どのようなデータを集めるかが定まってきます。「来月中に30代の顧客ニーズを把握する」など時間を軸にした目標を設定すると、行動に移しやすくなるでしょう。

目的と目標が決まったら、要因の仮説を立てましょう。仮説を設定すると検証項目が絞られ、作業に明確な指針ができます。以下のように、仮説から分析するデータを絞り込みます。

データ分析とは？役立つツール・具体的な10の手法・基本の手順を解説

データドリブン経営やデータドリブンマーケティングといった言葉を聞いたことがあるものの、そもそもデータドリブンとは何か理解できていない方も多いのではないでしょうか。

この記事は上記のような思いをお持ちの方に向けて、データドリブンの意味や注目されている理由、取り組みのメリットをわかりやすく解説します。

データドリブンを実現するステップやポイント、役立つツールなども併せてご紹介します。

データドリブンが注目される理由

データドリブンに取り組む3つのメリット

データドリブンを実現するステップ

データドリブンに取り組む際のポイント

データドリブンで活用すべきツール6選

データドリブン（Data-Driven）とは、企業に蓄積されたデータに基づいてビジネス上の意思決定を行う手法のことを指します。

マーケティング活動を通じて蓄積された売上や顧客行動などに関するデータを分析することで、示唆や改善点などを抽出し、ビジネス上の具体的な施策に繋げていくのです。

データドリブンが積極的に行われているのは経営やマーケティング領域となり、それぞれ「データドリブン経営」や「データドリブンマーケティング」といった形で、考え方やノウハウが確立されています。

他にも採用や製造、カスタマーサポートの領域においても、データを分析することで業務改善などに繋

げられます。データドリブンはあらゆる企業活動に有効な手法と言えるでしょう。

▶あわせて読みたい：データドリブンマーケティングとは？実行の手順や成功に導くポイントを解説

以前からデータを活用してビジネスに活かす取り組みは行われていましたが、なぜ今データドリブンが改めて注目を集めているのでしょうか。

理由としては主に以下の三点が挙げられます。

インターネットが発展し、モノやサービスに溢れた現代社会において、顧客の行動や価値観が多様化しています。

同じカテゴリの製品を選ぶ場合でも、デザインを重視する人もいれば、重量にこだわる人や、ブランドを基準にする人もいるのです。

また購買に至る行動も顧客によって異なり、テレビや新聞といったマスメディアで情報収集する人から、SNSをベースに情報を集める人まで、多岐にわたります。

このような状況では従来のように勘や経験を基に、顧客の行動を分析したり予測したりすることが難しくなり、データ活用の必要性が増してきたのです。

変化の激しいビジネスへの対応

現代のビジネス環境は変化が激しく、今は顧客に求められている製品・サービスであっても、来年も同じとは限りません。

革新的な製品・サービスが次々に登場し、顧客ニーズもすぐに変化してしまうからです。

こういった変化の激しいビジネス競争で生き残るためには、顧客に関する様々なデータを分析し、顧客ニーズに応えるビジネスを他社に先行して展開しなければなりません。

データドリブンは、現代のビジネスを勝ち抜くためには欠かせない手法なのです。

デジタルテクノロジー・DXの発展

2000年頃に始まったIT革命以降、デジタルテクノロジーの発展は著しく、インターネットをはじめ、検索エンジンやDX、AIといった様々な技術が登場しました。

これらの技術の登場により、従来は明確ではなかった売上の原因なども、データで具体的に分析できるようになったのです。情報通信白書によると、日本企業のデータ活用量は5年間で増加傾向にあります。

【企業活動において活用しているデータの種類についての分析】

アクセスログやeコマースにおける販売記録、Blog、SNS等の記事データなどの活用が大きく進展していることがわかります。

デジタルテクノロジーを積極的に活用する企業を中心に、データドリブンの考え方やノウハウが確立され、業績向上に繋げています。他の企業も追随する形でデータドリブンの取り組みを始めている状況です。

次にデータドリブンに取り組むことで、実際にどのようなメリットが得られるのかを確認していきましょう。

1. 数値に基づいた根拠ある意思決定ができる

データドリブンは、経験や勘ではなく、数値に基づいて意思決定をします。そのため、より客観的な判断ができ、ビジネス施策に失敗した際の原因究明にも役立ちます。

経験や勘に基づいた意思決定を行っている場合、仮に取り組みが成功したとしても原因が明確ではないため、ノウハウとして蓄積できません。ビジネス環境や担当者が変わると成功のヒントが見えなくなる恐れがあるのです。

その点、データドリブンは数値などのデータに基づいて意思決定を行うため、結果と原因の関係性が明確になり、改善活動や成功までの道筋も立てやすくなります。

▶あわせて読みたい：データドリブン経営とは？取り組むメリットや進め方、成功事例を解説

データドリブンでは、ビジネス上の施策効果に関するデータも収集・蓄積するため、課題の発見や改善策の立案など高い精度で取り組むことができます。

例えばWebサイトでアクセス解析に取り組むことで、ページの閲覧数や閲覧時間、離脱されているページなどの把握が可能です。

これらのデータを分析することで、Webサイト上のどこに課題があるのかを把握でき、効率よく改善できるでしょう。

3. 費用対効果の高い施策が実施できる

データドリブンに取り組むことで、効果の高い施策に予算を集中させることが可能となります。

各施策の効果を把握できていなければ、費用対効果の悪い施策に対しても予算を投入し続けることになり、利益が減少する状態に陥ってしまうでしょう。

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