データ分析の代表的な手法まとめ!初心者が知るべきポイントをおさらい

Marketing Tech

近年、ビジネスの多様化とデジタル化が進む中で、膨大なデータをいかに有効活用するかが重要な課題となっています。ビッグデータや人工知能(AI)などが話題になる中、データ分析の手法を理解し、効果的に取り入れることが必要となります。本記事では、データ分析初心者でもわかりやすいように、基本的なデータ分析手法とそのポイントについて解説します。

目次

1. データ分析とは

ここでは、データ分析の基本的な定義や、マーケティング分野での具体的な利用目的、そしてよくある課題について説明します。

1-1. データ分析の定義

データ分析とは、収集されたデータを整理し、パターンや傾向を見つけ出す方法を指します。
これにより、企業の意思決定をサポートし、ビジネスの効率化や問題解決に寄与します。

1-2. データ分析の目的

データ分析の目的は多岐にわたります。
ここでは特にマーケティングに焦点を当て、代表的な例として「顧客セグメンテーションの精度向上」「キャンペーン効果の測定と最適化」の2点について説明します。

顧客セグメンテーションの精度向上

マーケティングでの課題として、顧客を適切に分類できずマーケティングメッセージが効果を発揮しづらい状態が挙げられます。

とある企業ではデータ分析を行う前の状態では、ターゲットが曖昧で、一律のメッセージを送るだけで効果は限定的でした。そこで、過去の購入履歴やWebサイトの行動データを解析しました。

結果として、顧客を5つの主要なセグメントに分類することができ、それぞれのセグメントに対して個別のマーケティングメッセージを送ることで、オープン率が20%向上し、コンバージョン率も10%増加しました。

キャンペーン効果の測定と最適化

次に、キャンペーン効果の測定と最適化についての課題です。 とある企業では従来の方法でキャンペーンの効果を正確に評価することができず、どの施策が最も効果的かが不透明でした。データ分析を行う前の状態では、キャンペーンの全体効果しか見ておらず、部分的な改善ができませんでした。

そこで、ABテストを実施し、異なるマーケティングメッセージやクリエイティブを比較しました。その結果、最適なバリエーションを特定し、広告費用対効果が15%改善し、全体的な売上が8%向上いたしました

2. データ分析の手順

実際にデータ分析を行うためのステップを紹介します。
データ収集から始まり、前処理、分析・モデリング、そして結果の解釈やアクションプランの策定まで、具体的な手順を確認することで、効果的なデータ分析が可能になります。

2-1. データ収集

データ収集は、分析の出発点となる重要なプロセスです。収集するデータの質と量が分析結果に大きな影響を与えるため、適切なデータ収集方法を理解し、実践することが不可欠です。

例えば、新製品の市場投入を計画しているマーケティング担当者は、顧客の購買履歴や競合他社のマーケットシェアデータを収集する必要があります。これらのデータは、消費者の反応を予測し、市場での競争力を高めるために重要です。

データ収集の方法

データ収集の方法には、一次データと二次データがあります。一次データは自分で収集したデータで、アンケート調査やインタビュー、センサーによる計測などがあります。

利点は特定の目的に合わせてデータを収集できることであり、例えば新商品の需要を調査するためのアンケートや、顧客満足度を高めるためのインタビューなどがあります。

二次データは他者が収集したデータで、既存の統計データや研究データ、企業が公表しているデータなどを利用します。利点はコストや時間を節約できることで、例えば競合他社の販売データや市場全体の統計データを利用することです。

具体例として、マーケティング担当者は顧客の購買履歴を一次データとして収集し、競合他社のマーケットシェアデータを二次データとして活用することがあります。

これにより、顧客行動の詳細な分析と市場ポジションの評価が可能となります。具体的には、顧客がどのような頻度で購入するか、どの商品がよく売れているか、競合他社とのシェア比較などに役立ちます。

2-2. データ前処理

データ前処理は、収集したデータを解析可能な状態にする重要な工程です。データクリーニングやデータ変換、正規化などの手法を用いてデータの質を向上させ、分析の精度を高めます。

正確で効率的なデータ前処理を実行することで、分析結果の信頼性を向上させることが可能です。

データクリーニング

データ前処理の代表的な手法として、データクリーニングを紹介します。データクリーニングは、欠損値や重複データを取り除き、データの正確性を確保する手法です。この手法により、分析の精度が向上します。

例えば、新しいマーケティングキャンペーンを計画している担当者が、顧客データベースの重複データを除去し、顧客に関する情報の一貫性と正確性を確保するためにデータクリーニングを実施します。

これにより、より精確なターゲティングが可能となります。重複データが除去されることで、同じ顧客に複数回のメッセージが送られるのを防ぎ、レスポンス率が15%向上した事例があります。また、キャンペーンの無駄なコストが10%削減されました。

2-3. データ分析

データを具体的に分析する過程で、可視化やモデリングを通じてデータの洞察を得ます。適切な分析手法を選び、ツールに基づいてデータを解析することで、ビジネスの意思決定を支援するためのインサイトを得ることができます。

3.データ分析の代表的な手法

ここでは、データ分析の代表的な手法とその具体的な使用シーンについて紹介します。
それぞれの手法がどのような場面で利用できるかを学びましょう。

3-1. 記述統計

記述統計は、データを要約し、その特性を把握するための基本的な手法です。

記述統計を実施するためには、データ収集、データ整理、数値計算が必要です。主なツールとしては、Excel、Googleアナリティクス、Tableauが使用されます。

ビジネスシーンでは、売上データの平均値などを用いて、売上傾向を把握するのに利用されます。例えば、月次売上データの平均値を算出し、営業活動の基準ラインとして活用することで、前月と比較して売上の増減を確認でき、計画的な営業戦略を立案することができます。

3-2. 推測統計

推測統計は、サンプルデータから母集団の特性を推測する手法です。

推測統計を実施するためには、サンプリング、計算、推定が必要です。主なツールとしては、Excel、SPSS、Tableauが使用されます。

ビジネスシーンでは、新製品の市場潜在需要を推測する際に利用できます。例えば、市場調査の結果から得られたデータを用いて、製品の売上予測を行い、販売戦略を立案するのに役立ちます。

3-3. 機械学習

機械学習は、アルゴリズムを使用してデータのパターンを学習し、予測や分類を行う手法です。

機械学習を実施するためには、大量のデータの収集などが必要です。主なツールとしては、Googleアナリティクス、Tableauなどがあります。

ビジネスシーンでは、顧客の購買行動を予測し、パーソナライズされたマーケティング施策の立案に利用されます。

例えば、過去の購買データを基に予測モデルを構築し、どの顧客が新商品を購入する可能性が高いかを予測します。これにより、個々の顧客に合わせたマーケティングメッセージを送ることができ、コンバージョン率の向上が期待できます。

3-4.データの可視化

データ分析の代表的な手法として、データの可視化を紹介します。データをグラフやチャートで視覚的に表現し、パターンやトレンドを把握する手法です。

これにより、データの複雑な関係性を直感的に理解できます。ツールとしては、Tableau、Looker Studio、Excelが一般的です。

キャンペーン結果のデータをグラフ化することで、どの戦略が最も効果的かを視覚的に判断します。

Tableauを使用して特定の商品の購入頻度や、購入に至るまでの経路を可視化し、そのデータに基づいて、個別の顧客の購買履歴に応じた商品レコメンドやメールマーケティングを行います。

この実践により、ターゲット顧客に対して効果的なメッセージを送ることができ、コンバージョン率を20%向上させたケースがあります。

4.データの解釈とアクションプラン

データ分析の結果を解釈し、具体的な行動計画を立てるステップです。
得られたインサイトを実践に活かし、ビジネス成果を最大化するための戦略を策定します。正確な解釈と効果的なアクションプランは、ビジネスの成功に直結します。

結果の解釈方法

データの解釈の手法として、結果の解釈方法を紹介します。分析結果をどのように解釈し、ビジネスに活かすかを学びます。

具体的な例として、顧客離反分析の結果を基に、離反リスクの高い顧客に個別対応策を実施し、離反率を10%削減したケースが報告されています。

断続的な購買履歴やサポートへの接触頻度などで高リスクの顧客を特定し、カスタマーサポートを強化し、個別のアプローチで対応することで離反のリスクを削減しました。

5. まとめ

この記事では、データ分析の基本概念から具体的な手法、そして実際の手順や注意点に至るまで、詳しく説明しました。

データ分析の手法を正しく理解し、実践することで、ビジネスにおける意思決定をサポートし、競争力を高めることができます。効率的なデータ分析を通じて、よりスマートなビジネス運営を目指しましょう。

パーソルビジネスプロセスデザインには、データ分析の専門家が多数在籍しております。豊富な実績を持つコンサルタントが、企業の課題に向けた最適なデータ分析ソリューションを提供しています。データ分析に関するお悩みや課題をお持ちの方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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