分析とは?概要、歴史、活用方法を解説

Analytics

データはどこにでも存在します。顧客とエンゲージメントするたびに、マーケターはデータを利用して、より適切な体験を提供できるようになります。ここに大きなチャンスがあります。顧客の共感を呼ぶ体験を創出することで、顧客の信頼を獲得し、ブランドロイヤルティを構築できます。データを活用して適切な体験を生み出すためには、データを分析する必要があります。分析の基本的な知識や利点を理解することで、ビジネスの成長に役立てることができます。

この記事では、分析の概要、歴史、活用方法を解説します。

分析とは?

分析とは、有意義な傾向を特定および予測し、よりスマートに作業することにより、データを実用的なインサイトに変換する方法を定義するプロセスです。

分析は、企業によるデータ活用の土台となる戦略です。企業の成熟度が増していくにつれ、分析のあり方も変化する可能性があります。データがかつてない速さで処理されるようになった今日のデジタル世界では、その変化はさらに加速するでしょう。例えば、AI(人工知能)とマシンラーニング(機械学習)を利用すれば、貴重なインサイトをリアルタイムで獲得できます。さらに、適切なデータ基盤を導入すれば、部門間でデータとインサイトを容易に共有できるようになります。これにより、顧客とのインタラクションや、目標達成に向けた進捗状況に関するインサイトについて、あらゆる関係者が共通認識を持つことができます。

分析が重要である理由

分析は、顧客データを組み合わせて、ひとつの大きなストーリーにまとめ、それにもとづいて行動するための重要なプロセスです。

データの全体像を把握

企業は、顧客が好む方法で、顧客にリーチする必要があります。今日の顧客は、webサイトを探索し、ソーシャルメディアを閲覧したあと、モバイルアプリを利用する、といったように、常にさまざまなチャネル間を移動しています。単一の基盤であらゆるデータを分析することで、顧客をより深く理解し、チャネルをまたいでよりシームレスな体験を提供できます。

適切な接点への投資

適切な方法で顧客にリーチするためには、さまざまな接点をまたいでコンテンツに投資する必要があります。しかし、どの接点に最も注力すべきかわからないこともあるでしょう。分析は、最も効果を発揮しているチャネルを特定するのに役立ちます。これにより、企業は戦略を調整し、リソースをより効率的に活用できるようになります。

Analytics touchpoints

新たなトレンドの把握

顧客のニーズや行動は常に変化しています。AIとマシンラーニングを利用した予測ツールを使用すれば、より広範なデータソースを分析し、パターンを特定できます。これにより、新たなトレンドを先回りして予測し、最適な製品や体験を提供できるようになります。

よりインテリジェントなwebサイトの構築

企業のwebサイトは、多くの場合、デジタル体験の中核を担います。顧客は、製品や特定のトピックに関する情報を収集したり、専門家に問い合わせたりできます。これらのインタラクションはすべて、カスタマージャーニー、トラフィックソース、コンテンツの有効性、動画のエンゲージメントなどのデータとして収集されます。それらのデータをもとに顧客体験をパーソナライズし、的確なターゲティングが可能になります。webサイトを強力なデータプラットフォームと統合することで、これらのインサイトを活用し、あらゆるチャネルをまたいで迅速に行動できます。

分析の歴史

分析には、長い歴史があります。例えば、古代エジプトでは、分析の一形態である統計がピラミッドを建設するために使用されたと考えられています。社会は今日に至るまで、データを収集して人口増加率などを測定し、都市計画に役立ててきました。

コンピューターが発明された当時のデータ分析は、現在とは大きく異なっていました。初期の段階では、基本的な機能のみを備えた「表計算機」を使用して、パンチカードに記録されたデータを処理していました。コンピューターが高度化しても、データは依然として扱いにくいものでした。データは物理的に保存され、保存容量も限られていました。企業は、手作業でデータを分析してインサイトを得る必要があったため、基本的な情報を収集するだけでも、多くのリソースを要しました。

インターネットの普及に伴い、顧客がオンラインへ移行したことで、ビッグデータが誕生しました。これにより、企業が収集できる顧客データの量が大幅に増加しました。データマイニングは、大規模なデータセット内のパターンを発見する方法として用いられました。クラウドコンピューティングにより、企業はあらゆるデータを遠隔地に保存し、複数のユーザーが同時にアクセスできるようになりました。これにより、大量のデータからインサイトを効率的に獲得し、ビジネス上の意思決定を的確におこなえるようになりました。

分析の現状

データの意味を理解しようとする企業のニーズに応えるべく、分析は大きな進歩を遂げています。データの量がかつてないほど増加しているだけでなく、それらのデータを実用的なインサイトに変えるための、より高度なテクノロジーも開発されています。企業は、分析を通じて過去の出来事を把握するだけでなく、将来何が起こるかを予測できます。例えば、データアナリストやデータサイエンティストは、RやPythonなどのプログラミング言語を使用して、マシンラーニングのアルゴリズムを開発しています。これらのアルゴリズムにより、よりスマートな予測をおこない、隠れた機会を見出すことができます。また、大規模なデータセットを統合し、複雑なデータを可視化することで、マーケターやビジネスストラテジストなどの担当者が、インサイトを容易に理解できるようになります。

データウェアハウスを使用すれば、自社内の物理的な場所にデータを保存するのではなく、膨大なデータをクラウドに保存できます。これにより、顧客のニーズや行動に関するより多くの情報を活用できるだけでなく、IT部門が、AIやマシンラーニングのアルゴリズムの構築など、より複雑な技術的ニーズへの対応に集中できるようになります。また、データウェアハウスを使用することで、保存するデータ量を柔軟に管理できます。これは、ホリデーシーズンなどの繫忙期に特に役立ちます。

さまざまなチャネルからデータを取得できるようになったため、データがサイロ化しやすくなっています。例えば、あるチームは特定の製品やチャネルのデータにアクセスできる一方で、別のチームは特定の地域のデータのみにアクセスできる、といった具合です。こうした事態を回避するためには、単一の基盤で顧客データを統合する必要があります。これにより、データが重複した場所に保存されたり、重要な分析から誤って除外されたりすることを防ぐことができます。包括的な単一の顧客像を構築し、新しいデータフローに応じてリアルタイムで更新できます。

分析の今後の展望

分析が進化するにつれて、社内の誰もがデータやインサイトにアクセスできるようになるでしょう。データを単一の基盤に統合し、リアルタイムで自動的に更新できるようにすることで、アナリストに頼ることなく、最新のデータソースからインサイトを容易に獲得できます。統合されたデータ基盤の構築と保守には、技術的な専門知識が必要です。ビジネス分析ツールを使用すれば、技術的な知識がなくても、必要なレポートの作成やデータの可視化をセルフサービスで実行できます。これにより、IT部門は、より複雑なデータプロセスに集中できるようになります。

また、分析におけるプライバシーへの対応も引き続き必要となるでしょう。特に、EU一般データ保護規則(GDPR)やカリフォルニア州のプライバシー法などに準拠することが重要です。チャネルの急増も課題となります。新しいデータセットやチャネルを、既存のデータと安全に統合する必要があるでしょう。webやモバイルはチャネルとして成熟しつつありますが、ソーシャルメディア、AR(拡張現実)、VR(仮想現実)などの新興チャネルへの対応も検討しなければなりません。

自動化は、分析のイノベーションを牽引するもうひとつの原動力です。単一の基盤で膨大なデータを処理するプロセスを自動化することで、重複や不完全なソースなど、不整合なデータをクリーンアップできます。AIやマシンラーニングを利用すれば、部門をまたいでデータを自動的に分析し、誰もがインサイトを獲得して活用できるようになります。

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データの価値は、導き出せるインサイトの価値と同等です。分析は、膨大な情報源からデータを収集し、明確なストーリーを描くことで、より優れた体験を提供するための重要なプロセスです。

優れた分析ツールを使用することで、社内の誰もがデータを包括的に把握できるようになります。これにより、より多くの情報からインサイトを獲得してパターンを特定し、今後のトレンドを予測できます。また、分析は、チャネルをまたいで顧客体験のパフォーマンスを把握するのに役立ちます。これにより、リソースの投資に関する的確な意思決定が可能になり、よりシームレスなカスタマージャーニーを構築できます。

ここでは分析の基本的な知識を解説してきましたが、いくつかの分析のタイプについて、さらに詳しく説明する必要があります。例えば、データ分析は、膨大な定性データと定量データを検証するプロセスを指します。一方、モバイル分析では、モバイルアプリやデバイスでの顧客の行動に関するインサイトを得ることに焦点を当てます。

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