データ分析(活用)の目的・メリット・考え方とは?利益向上に効果的?

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近年DXへの取り組みが加速する中、企業は多くのデータを保有するようになりました。そうして取得したデータを分析しビジネスに活用していく必要性は今まで以上に高まっています。データドリブンでの経営を志向し、社員に対してデータ活用の重要性を発信しているという企業・組織も多いのではないでしょうか。

一方で、

「データ分析が注目を浴びているのは分かるが、データ分析の概要が分からない」
「データ分析が重要なのは理解できるが、具体的なメリットが分からない」
「目的を明確に設定せず、データ分析を進めてしまったためビジネスに繋がる示唆が出せない」

と悩んでいる個人が多いのが現状です。

本記事ではデータ分析・活用の目的やメリット、考え方をご紹介します。データ分析・活用を進めたい方はぜひご一読ください。

目次

  1. 1.データ分析(活用)とは?
  2. 2.データ分析(活用)の目的とは?
  3. 3.データ分析(活用)のメリットとは?
  4. 4.データ分析(活用)を行う時の考え方
  5. 5.データ分析(活用)をより成功に近づけるためには?
  6. 6.まとめ

1.データ分析(活用)とは?

今では広く浸透している「データ」や「データ分析」と言う言葉ですが、実際にどのような意味なのでしょうか?まずは簡単に「データ」や「データ分析」についてご紹介します。

データとは?

データとは「客観性と再現性が担保されている事実や数値」です。データといえば「数値」や「PC上で処理するもの」と認識されがちですが、口コミなどの文字や写真などの画像もデータに分類されます。

具体的には下記のようなものがあります。

POSデータ

Point Of Sales(販売があった、商品が購入された時点)の略語で、お店のレジで商品が購入された時のデータです。購入された商品名や時間、店舗、個数、値段などの情報をリアルタイムで集めることができます。こちらのデータを分析することで、顧客が何を求めていて、売り上げを上げつつ、コストを減らす改善ポイントを見つけることができます。

行動データ

Webの閲覧履歴や商品の購買、検索履歴などユーザーの行動をデータ化したものです。行動データはマーケティング施策の立案やユーザーとのコミュニケーションの際に重要です。別名アクセスログと呼ばれることもあります

顧客属性データ

アクションを起こしたユーザーの年齢、性別、居住地、推定年収などが分かるデータです。調査を実施する際、こちらのデータを活用することで調査対象者を属性でフィルタリングできるため、効率的・効果的なリサーチを行うことができます。

アンケートデータ

アンケートを介して、集めることができたユーザーの意見です。アンケートの結果の全体像を把握する「単純集計」や、性別や年齢など顧客属性データと組み合わせることでより詳細な結果を得られる「クロス集計」など分析によって様々なビジネスに繋がる示唆を出すことができます。

データを加工・処理し、そこから問題解決の方法を考えること

先ほど紹介したようにデータと一口に言っても数字や文字、画像など多岐に渡ります。このような状態ですとデータの形がバラバラなので分析することができません。

データ分析とはデータを分析できるように加工し、処理をして結果を出すことです。それに対して、データ活用とは結果からインサイト(洞察)を得て、今抱えている問題・課題の対応策を練る・考えることです。

実際は結果から洞察を出さずに、データを処理しただけで終わってしまっていることが多いです。

2.データ分析(活用)の目的とは?

「データ」や「データ分析」についてご理解いただけたと思いますが、ではデータ分析とはどのような目的があるのでしょうか?

データ分析の目的はより良いビジネスの意思決定

データ分析の目的とは「より良いビジネスの意思決定をするため」です。ビジネスとは大小ともあれ選択(意思決定)の連続です。その意思決定の積み重ねが会社の評判や利益、顧客満足などの成長に繋がります。その一つ一つの意思決定をなるべく円滑にかつ成功するためにデータ分析を行います。

そのため、ビジネスに繋がる示唆が上手く見つけられないと悩んでいる方は一度目的に立ち返り「データを用いて解決したい課題の確認」を確認してみてください。

3.データ分析(活用)のメリットとは?

データ分析とはビジネスをより良い方向に進めるために欠かせないものです。この章ではもう1歩踏み込んでデータ分析を行うメリットについてご紹介します。

データ分析を行うメリットは大きく3つあります。

データ分析 メリット

データをもとに精度の高い現状分析・将来予測ができるようになる

1つ目はデータをもとに精度の高い現状分析や将来予測ができるようになることです。

ビジネスでは市場の動向や売上推移を予測することが欠かせません。しかしそのような未来の情報は不確実性が高く、確度の高い予測をすることが難しいのが現状です。その悩みを解決するのがデータです。

各データの関連性や因果関係などを分析することで、高度な予測結果を得ることができます。そうすることで、市場のシェア率の拡大や利益向上など、またそれらに繋がる施策の検討・実施ができるようになります。

見落としていた問題点やビジネスチャンスを発見できるようになる

2つ目は見落としていた問題点やビジネスチャンスを発見できるようになることです。

今まで、抱えている問題の解決方法や新しいビジネスは経験や勘に頼ったものが一般的でした。しかし、「情報化社会」「IT化」など時代の流れが加速し、従来の経験則や勘だけだと、市場に取り残される可能性が高まりました。

そこで必要となるのがデータを活用した、新しいインサイト(洞察)の発見です。データ分析とはさまざまな型や組織内に散らばっているデータを集約・分析し、そこから新たな洞察を導きます。分析を行うことでデータ同士の相関関係や因果関係を発見することができるため、人がなかなか続かない問題点やビジネスチャンスの発見ができる可能性があります

意思決定のスピードを上げることができる

3つ目は意思決定のスピードを上げることができることです。

先ほど紹介した通り今までの意思決定は人の経験や勘に頼っていました。経験や勘はその人の主観が絡むため、それをもとに意思決定する際は多くの人とすり合わせる必要があり、時間がかかりました。

しかし、現代の企業活動では加速する時代の流れに取り残されないようにスピーディーに意思決定を行うことが大切です。データは長年の売り上げや市場の動向から客観的かつ信頼度の高い情報を素早く提供し、意思決定のサポートをしてくれます。

4.データ分析(活用)を行う時の考え方

ここまでデータ分析の目的やメリットについて紹介してきました。実際にデータ分析を行う際、どのような意識で取り組まないといけないのでしょうか?この章ではデータ分析を行う時の考え方を3つ紹介します。

データ分析 考え方

データ分析(活用)の目的を明確に決める

データ分析は目的を明確にして、取り組みましょう。

DXやデジタルシフトにより多くのデータが取得できるようになる中で、集積したデータを目の前にして「このデータから何かを発見できるのでは」と目的がない状態でデータ分析に取り組んでしまうケースが少なくありません。

目的が不明瞭な状態でデータ分析を行うと結果は出たが、蓋を開けたらビジネスに繋がらない分析結果だったということになりかねません。

そのため、最初に「なぜデータ分析をしたいのか」「データ分析を行った結果、どのような世界を見たいのか」など目的やゴールを考えることをお勧めします。

データ分析(活用)をすることを「目的」ではなく、「手段」として考える

データ分析という手段が目的化してしまうことも失敗の要因として挙げられます。

冒頭で紹介した通りデータ分析とはあくまでも「より良いビジネスの意思決定をするための手段」です。時々データ処理をして、分析結果を出す。その結果を視覚化すること自体が目的になってしまうケースが見受けられます。

そうなってしまうと、データ分析をするために多額のコストを費やしたけど、利益向上などのビジネスの結果に繋げることができなかったということ悲しい事態を招く可能性があります。そのためデータ分析はあくまでも手段だと捉え、目的やゴールを見失わないようにしましょう

ビジネスに繋がる示唆が出ていないのに、データ分析(活用)をした気になってしまう

3つ目はビジネスに繋がる示唆が出ていないのにデータ活用、分析をした気になってしまうことです。

データ分析とはデータの集約、処理、分析などのプロセスが長いです。そのため時間がかかり、分析を終えて示唆が出たときに達成感が湧きます。またトレンドであるデータ分析をしているという充足感が芽生えます。

そのような気持ちは危険です。データ分析とは分析した結果からビジネスにつながるインサイト(洞察)を出すことです。ビジネスに繋がらない分析結果は不要になってしまう可能性があります。

そのため、「ビジネスにつながる示唆が出せるまでがデータ分析」と言う意識を失わないようにしましょう。

5.データ分析(活用)をより成功に近づけるためには?

先述したデータ分析の目的やメリット、考え方を理解し、意識してデータ分析に取り組めば失敗するリスクを軽減できる可能性があります。最後にデータ活用、分析をより成功に近づけるための方法を紹介します。

データ分析(活用)のスピードを上げるためにツールを導入する

1つ目はデータ分析のスピードを上げるためにツールを導入することです。データ分析といっても1からデータの加工や処理、分析まで進めるのは至難の業です。そのため、データ分析のスピードを上げることができるツールの導入をおすすめします。

データ分析のスピードを上げることでPDCAの判断がスムーズになります。ツールの導入を金銭的コストが掛かると懸念する方もいると思いますが、近年無料のツールもあります。データ分析において、ツールの導入・運用は欠かせないため、是非一度ツールの導入を検討することを推奨します。

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データ分析(活用)の知見がある人材を確保する

2つ目はデータ分析・活用の知見がある人材を確保することです。データ分析、データ活用それぞれ下記の能力を持った人材がいると成功確度が上がります。

データ分析:フレームワークや分析理論を持った人材

ビジネスに繋がるインサイトをイメージし、高度な分析ができる人材はデータ分析のサポートをしてくれます。なぜなら、データ分析によって出てくる結果をイメージし、取得するデータや掛け合わせるデータを考えることはデータ分析経験者でないと難しいからです。

そのため、フレームワークや分析手法をもとに考えたり、統計学を活用したりしてデータを掛け合わせて多角的な視点でビジネスを見ることができる人材が必要です。

データ活用:組織内での調整・推進経験のある人材

データ活用を促進する人材はデータ分析結果からビジネスに繋がるインサイトを導ける方です。「データ分析は行なったが、そこから示唆が出せない」「示唆は出せたが、ビジネスがそれをもとに動けていない」という悩みを抱えている方が多いです。

そのため、データ分析から導いたインサイトを組織内のキーマンに説明して、きちんと活用してもらえるよう社内政治まで含めて調整できる人材、データ活用推進をしたことがある人材を確保することが好ましいです。

社内にデータ分析・活用の知見を持っている方がいないことも多いのでその場合は外部を検討しましょう。

6.まとめ

今回はデータ分析(活用)の目的や考え方、メリットについて紹介しました。本記事をもとにデータ分析・活用の重要性をご理解いただけたら幸いです。次回はデータ分析をする際の課題とは?やデータ分析に役立つおすすめのツールを解決する記事を予定しております。

また、データ基盤整備やデータ活用推進に関するご相談も随時承っております。お気軽にお問い合わせください。

パーソルP&Tではデータ分析の活用支援を行っています。
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