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データ分析とは?メリットや実行の手順

データ分析とは?メリットや実行の手順、代表的な手法を解説


馬見塚堅

Jan 20, 2024

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データ分析は、データに溢れた現代のビジネス活動において必須の取り組みと言えます。

データを活用できるかどうかで、ビジネスの成否が大きく左右されると言っても過言ではありません。

この記事ではデータ分析について、重要視される理由や実施メリット、実行の手順、代表的な分析手法などを分かりやすく解説します。データ分析に役立つツールも併せてご紹介しています。

データ分析とは?

What is data analysis?

データ分析とは、収集したデータを整理し、加工したり繋ぎ合わせたりすることで、ビジネス上の意思決定に繋がる情報を抽出するプロセスのことです。

インターネットなどの技術が発展したことに伴い、従来よりも様々な情報を取得しやすくなりました。

取得できるデータは顧客に関する情報をはじめ、従業員や外部環境に関する情報など多岐にわたります。

企業活動で収集するこれらのデータを分析し、そこから得た示唆に基づきビジネス改善や意思決定に繋げるプロセスは、今や多くの企業にとって重要なプロセスとなっているのです。

データ分析における作業

作業作業内容
整理データを分析しやすい状態に揃える
加工単位を変換したり、平均を算出したりする
統合散在しているデータを1か所に集める

データ分析が重要視される理由

データ分析が重要視される理由としては、以下のような点が挙げられます。

消費者行動の変化

インターネットの発展やスマートフォンなどの登場により、消費者行動は多様化しました。

このような状況の中で、顧客それぞれに最適化したアプローチを実現するには、データ分析が欠かせません。マーケティングの経験と知識だけでは、一人ひとりに対応しきれないためです。

データ分析に取り組むことで顧客の価値観やニーズを客観的に考察し、施策を展開していく必要があります。

ビジネススピードの変化

昨今、次々と新しい製品やサービスが登場し、ビジネススピードは加速しています。スピード感ある競争を勝ち抜くには、迅速な意思決定が必要です。

データ分析をビジネスプロセスに取り入れ、継続的に実施すると、意思決定に必要な情報もスピーディに集まります。急速な市場の変化への対応に有効です。

VUCA時代への適応

VUCA(ブーカ)とは、以下の言葉の頭文字を取った造語であり、予測することが難しい状況のことを表しています。

  • Volatility:変動性
  • Uncertainty:不確実性
  • Complexity:複雑性
  • Ambiguity:曖昧性

現代はビジネスを取り巻く環境が急速に変化しているため、VUCA時代と呼ばれています。

将来の予測が非常に難しい時代ですが、データ分析に取り組むことで、現状の正確な把握に加え、それに基づく精度の高い将来予測ができます。つまり、ビジネスにおける最適な意思決定ができるのです。

各部署における重要データの具体例

社内では、あらゆる部署がデータを扱います。各部署が扱う重要なデータの具体例は以下の通りです

部署重要データの具体例
経営企画・財務部・収益
・経費
・利益
・資産
・負債
・キャッシュフロー
・株価
営業・マーケティング部・顧客の年齢や性別などの属性情報
・顧客の行動履歴
・SNS上の口コミ内容・投稿数
・Webサイト訪問数
・Web広告のROI
・資料請求数
・問い合わせ数
・商談件数
・売上
製造・在庫管理部・歩留まり
・不良率
・製造原価
・減価償却費
・設備稼働率
・保全コスト
・需要予測
・在庫量
・在庫コスト
人事部・従業員に関する情報
・応募者に関する情報
・退職者に関する情報
・勤怠データ
・給与データ
・人事評価データ
カスタマーサポート・問い合わせ件数
・問い合わせ種別
・クレーム件数
・顧客満足度
・初回応答時間
・合計解決時間

データ分析を実施するメリット

Benefits of conducting data analysis

ここからはデータ分析を実施するメリットについて確認します。

1. データ分析に基づいた意思決定ができる

データ分析を行うことで、分析結果に基づいた意思決定(データドリブン)が可能です。

データ分析を行わない企業では、経験や勘といった主観的な要素が意思決定に介在してしまう恐れがあります。

その点、データ分析は客観的な情報を収集できるため、より正確な意思決定を行うことができるのです。

▶あわせて読みたい:データドリブンとは?メリットや取り組むポイントをわかりやすく解説

2. パーソナライズされたマーケティングができる

データ分析を行うことで、顧客の悩みやニーズに関する様々な示唆を得ることが可能です。

顧客をいくつかのセグメント(条件に基づいたグループ)に分け、セグメントごとの行動傾向などをグラフや表で知ることができるためです。各顧客に対して、パーソナライズ(個別最適化)されたマーケティングアプローチを実現できます。

顧客ニーズが多様化した現代において、このようなデータ分析に基づいたマーケティング活動、いわゆるデータドリブンマーケティングはあらゆる企業にとって効果の高い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

3. 現状把握と将来予測ができる

データを日頃から分析することで、ビジネスの現状を正確に把握できます。

また過去と現在のデータを比較分析し、その傾向や共通点などを探ることにより、精度の高い将来予測を行うことも可能です。

将来が予測できれば、今後対応すべき行動やその優先順位なども明確になるため、企業活動全体の効率化が期待できます。

4. 新規ビジネスの創出や課題発見ができる

顧客に関するデータを深く分析していくことで、自社や競合がまだ知らないニーズを発見できる可能性もあります。

口コミや顧客の行動履歴などのデータには、新規ビジネスの創出や現在の製品・サービス改善のヒントになる情報が隠されていることが多いです。

データ分析を行い、情報を正しく拾い集めることができれば、ビジネス開発や課題発見に繋げることができます。

データ分析の実行の手順

Procedures for performing daya analysis

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。

STEP1. 目標・目的の設定

データ分析を行うには、目標や目的の設定が欠かせません。

何のためにデータ分析を行うのかが明確になっていない場合、どのようなデータを集めるかも定まらなくなってしまいます。

「顧客ニーズを探るため」「マーケティング施策への最適な予算配分のため」といったように、データ分析の目的はあらかじめ設定しておきましょう。

STEP2. 仮説の立案

データ分析の目的・目標を踏まえ、どこに課題があるのか仮説を立てておくことで、データ分析の精度を高めることができます。

例えば「顧客ニーズを探る」という目的から、「顧客は製品の○○という点について、不満を抱いているのではないか」といった仮説を立てます。そうすることで、カスタマーサポート部門に届いたクレームを中心にチェックするなど、必要なデータを絞り込むことが可能です。

「顧客ニーズを探る」という大きな目的のままでは、分析すべきデータの数も多くなり、どこから始めればいいか分からなくなります。目的や目標を設定したら、仮説を立案しましょう。

STEP3. データの収集・蓄積

仮説の検証に繋がるデータを絞ったら、Web解析ツールやマーケティングオートメーションといったツールを駆使して、データを収集・蓄積します。手書きで回答したアンケートなどアナログのものでも構いませんが、データ化できるツールがあるとよいでしょう。

データと一口に言っても、形式や内容は様々です。そのため、集めたデータを使えるように、データ形式を変換・統一したり異常値を排除したりする必要があります。

STEP4. データ可視化

収集・蓄積したデータを分析するために、可視化します。

可視化するとは、データをグラフや表などにまとめることです。関連性や属性による違いなどがひと目で分かり、分析しやすくなります。可視化する際も分析ツールを使うのがおすすめです。

STEP5. データ分析

可視化したデータを様々な手法を用いて分析していきます。

BIなどの分析ツールを活用しながら、データから有用な情報を読み取ります。分析の精度をさらに高めたい場合は、データサイエンティストやデータアナリストといった専門家に参画してもらうとよいでしょう。

データ分析における代表的な手法や役立つツールについては、後ほどご紹介します。

STEP6. 結果の評価と解釈

最後にデータ分析で得られた結果について評価や解釈を行い、どのようなアクションに繋げるべきかを検討します。

例えば「広告費を割いている製品分野の売上が悪く、逆に広告に力を入れていない製品分野の売上が伸びている」といった結果が出たとしましょう。

その場合は、売上に繋がっていない広告は停止し、売上が伸びている製品分野への広告予算を増やすといった対策が考えられます。

このようにデータ分析の結果から、具体的なアクションに繋げることがポイントです。

データ分析の代表的な手法

Typical Methods of data analysis

データ分析の手順についてご確認いただいたところで、代表的な分析手法を解説します。

1. アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、顧客の購買履歴などから法則性を見いだす分析手法です。

POSレジデータやECサイトの閲覧・購買データを分析することで、顧客が将来取りうる行動を予測します。レコメンドの送信を最適なタイミングで行うなど、マーケティング施策に繋げることができます。

BtoB・BtoC問わず活用でき、ECサイトや店舗ビジネスに有効な分析手法と言えるでしょう。

2. 回帰分析

回帰分析とは、複数の値の関係性や影響を調査するための分析手法です。

マーケティング施策の結果に対する原因を推測する際に活用できます。各要素がどの程度結果に対して影響を及ぼしたのかを分析します。

例えば「ディスプレイ広告のクリック率が高かった」という結果に対して、テキストや画像、配信した媒体、顧客セグメントなどの諸要素を分析し、どの要素の影響度が高いのかを割り出します。

次のマーケティング施策に活かせるのがメリットです。

3. 感情分析

感情分析とは、テキストデータのトーンや画像データ内の人の表情、音声データの声などから、AI技術によって感情の変化を分析する手法です。

中でもテキストデータを基に、ポジティブな反応か、それともネガティブな反応なのかを探っていく分析が主流となります。

分析の対象となるテキストデータは、顧客からカスタマーサポートに届く問い合わせメールやチャット、SNSのコメントや商品へのレビューなどです。

感情分析をすることで、顧客満足度を上げたり社員の仕事環境を改善したりすることができます。

4. クラスター分析

クラスター分析とは、データ群の中から類似するデータを集めて、クラスター(グループ)に分類する手法です。

クラスター数は決めずにデータ間の類似性が近いものをまとめていく階層型クラスター分析と、あらかじめ決められたクラスター数に分類する非階層型クラスター分析があります。

ECサイトの顧客セグメントを作成する際などに利用されます。顧客セグメントごとに最適なアプローチを行うのに有効です。

5. クロス集計分析

クロス集計とは、アンケートの設問に対する回答を組み合わせて、集計していく手法です。

例えば「性別や年齢」と「満足度」の回答を掛け合わせて集計することで、性別や年齢ごとの満足度が把握できます。

アンケート回答からより多くの示唆を得るために用いられる手法です。

6. 決定木分析

決定木分析とは、ツリー構造を用いてデータを分類することで、予測や検証を行う手法です。ターゲットを洗い出したり、顧客満足度がアップした原因を探ったりするのに使われます。

例えば、ある製品の顧客層を知りたい場合は、ツリーの頂上に全体の購買率を出し、そこから男女別の購買率、年齢別の購買率、地域別の購買率といったように、下へ下へと枝分かれさせていきます。購買率の一番高い項目が、購入に繋がる要素を持っているということです。

ツリー型に可視化されるため、影響力の強い要素が分かりやすいです。

7. コホート分析

コホート分析とは、顧客を条件ごとにグループ分けし、行動変化を分析する手法です。

例えばWebサイトへの流入経路や訪問日、訪問数によってグループ分けします。

分類した各グループを長期的にモニタリングし、それぞれの動向を確認することで、顧客がサイトを利用しなくなるタイミングや新たに必要な顧客数も見えてきます。

Webサイトやアプリの再訪問を促すのに有効な手法です。

8. 時系列分析

時系列分析とは、時間経過によるデータの変化を分析する手法です。

売上や利益などの推移をグラフ化するため、変化が分かりやすく、前年同月との比較も容易です。

過去からの推移を参考にすることで、将来的な売上の予測もできます。

9. バスケット分析

バスケット分析とは、店舗やECサイトでの買い物かごの中身を解析し、どのような商品の組み合わせが購買に繋がりやすいのかを調べる分析手法です。

購買率の高い商品の組み合わせが分かると、商品の配置や陳列を最適化できます。

特定の組み合わせでの購入がなぜ頻出するのか、背景なども併せて考察することで、新しいビジネスチャンスに繋がるでしょう。

10. ABC分析

ABC分析とは、顧客や商品などを重要度順にABCの3段階に分類する分析手法です。

優先すべき顧客の把握や、在庫管理などに活用できます。

例えば1カ月当たりの購買金額が高い順に商品を並べ、3段階に分類します。購買金額が一番高いグループの商品は在庫を切らさないようにする一方、一番低いグループの在庫管理はゆるめるなど、重点を押さえて業務を行うことができます。

データ分析で役立つツール

Useful tools for data analysis

次にデータ分析で役立つツールをご紹介します。

1. 表計算ツール(Excelなど)

Excelやスプレッドシートを始めとした表計算ツールは、データ分析の基本的なツールと言えます。表を使って合計数や平均値を出せるだけでなく、表やグラフの作成もできます。

WindowsであればExcelは初期インストールされていることが多く、スプレッドシートもインターネットの環境さえあれば誰でも無料で活用できるため、手軽に用いることが可能です。

他にも、より複雑な計算を自動化できる関数の計算ツールや、膨大なデータを一気に集計できるピポットテーブルなどがあります。

2. アクセス解析ツール

アクセス解析ツールは、Webサイトやアプリなどの利用者情報を取得できるツールです。

GoogleアナリティクスやSimilarweb、User Heatなどが代表例として挙げられます。

Webサイトへの流入経路や滞在時間、閲覧時間など、Webサイト上の顧客行動に関するデータを多数収集できます。

無料でも利用できますが、有料版では分析に役立つレポート作成などもできるので、状況に合わせて最適なツールを選ぶとよいでしょう。

3. BIツール

BI(ビジネスインテリジェンス)ツールは、企業内に蓄積された情報を集約し、グラフ化などの加工から細かな分析まで行えるツールです。

TableauやLooker Studio、Power BIなどが代表例として挙げられます。

高度なデータ分析スキルがなくとも、データマイニング機能を活用することで属性を基にデータを分析し、そこから示唆を導くことができます。

また分析レポートもスムーズに作成できるため、データ分析活動全体を効率化できるでしょう。

Meltwaterは、ソーシャルリスニングツールなどを提供しています。API連携機能により、TableauやPower BIなどあらゆるBIツールとの連携が可能です。

4. MAツール

MA(マーケティングオートメーション)ツールは、顧客情報を一元化したり、顧客へのアプローチを自動化したりするツールです。

Hubspot MarketingやSATORIなどが代表例として挙げられます。

蓄積された顧客データからセグメントを作成したり、セグメントごとにメールを自動配信したりする機能もあるため、データ分析から具体的なアクションまで効率的に繋げることが可能です。

見込み顧客を育成することもでき、見込み顧客の興味を洗い出すことからアプローチ対策まで一貫して行えます。

データ分析を行う際の注意点

最後にデータ分析を行う際の注意点を確認しておきましょう。

1. 主観やバイアスに注意する

データを収集したり示唆を得たりする行為には、主観やバイアスが生じるリスクがあります。

例えば仮説検証の際に、仮説を立証するデータにしか注目せず、反証に繋がるようなデータを無意識に排除してしまうことなどが挙げられるでしょう。

主観やバイアスが大きく影響した場合、正しい意思決定や効果的な施策立案に繋げられなくなる恐れがあります。

そのため複数のメンバーでデータ分析や示唆抽出を行うなど、客観性を担保できる仕組みを取り入れましょう。

2. アクションや意思決定に繋げる

データ分析はあくまで意思決定や施策立案のために行うものであり、データ分析を行うこと自体が目的にすり替わらないようにしなければなりません。

データ分析ツールを導入し、工数をかけて様々なデータを収集・分析しているものの、現状理解に留まり、そこからアクションや意思決定に繋げられていない企業も中にはあります。

データ分析にかけた工数や費用に見合った成果を出すには、アイディアを出し、実行に移すことが不可欠です。

3. データ分析の目的を明確にする

データ分析の手順でも触れましたが、データ分析を行う際は「なぜデータ分析を行うのか」という点を明確にしておく必要があります。

データの収集や分析にはそれなりの工数がかかります。

目的が不明確では、どのようなデータを集めるべきかが曖昧なため、あれもこれもと余分に集めることになり、可視化や分析の工程が複雑化してしまうでしょう。

効率的かつ精度の高いデータ分析を行うためにも、目的を明確にし関係者で共有しておくことが求められます。

4. いきなりビジネス改善に繋がる示唆は得られない

データ分析に取り組みはじめても、有益な示唆を得るには時間がかかるでしょう。

仮説構築やデータ分析に取り組み、そこから示唆を抽出して行動に反映し、さらに効果を検証するというサイクルを繰り返すことで、データ分析の精度を高められるのです。

そのため、一度データ分析をして効果が得られないからといって諦めるのではなく、繰り返し試行錯誤していくことが重要になります。

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

データ分析のメリットや実行する手順、代表的なツールなどを解説しました。

顧客ニーズが細分化された現在、一人ひとりに合ったアプローチを行うには、データドリブンな経営を行う必要があります。

その際に重要となるのがデータ分析です。ぜひ、本記事を参考にデータ分析に取り組んでみてください。

なお、Meltwaterは、市場のトレンドを把握し・分析できるツールを提供しています。ご興味をお持ちの方はお気軽にお問い合わせください。

この記事の監修者:

馬見塚堅(Meltwate Japanエンタープライズソリューションディレクター)

2016年にMeltwater Japan株式会社入社。 外部データ活用に向けてマーケティング・企画・広報部向けのコンサルティングを7年で200社以上を担当。 現在は、大手企業や官公庁向けのソリューション企画に従事。インフルエンサーマーケティングや消費者インサイトに関するセミナー実績多数。 趣味:旅行、子育て情報収集、仮想通貨、サッカー観戦(川崎フロンターレの大ファンです)

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