施策につながるインサイトを生み出すデータ分析手法
データ分析を理解し、活用することは、組織の責任者による意思決定プロセスを支える基盤となっています。ほぼあらゆる業界の企業が、成長を妨げる潜在的な障害の特定、新たな機会の発掘、リスクの低減、組織の長期的な目標に向けた取り組みを実現するために、データ分析を活用しています。
分析の有効性を最大化するためには、ビジネスリーダーが、データの質と範囲に対応できるデータ分析手法を選択することが重要です。しかし、膨大なデータ分析手法の中から最適なものを見つけ出すのは、簡単なことではありません。
この記事では、ビジネスリーダーが選定プロセスをスムーズに進められるように、最も一般的かつ汎用的なデータ分析手法を紹介します。
データ分析とは？
データ分析とは、施策につながるビジネスインサイトを明らかにし、適切な意思決定を実現することを目的として、データを収集、整理、解釈するプロセスのことです。組織データの様々なユースケースを促進するために、アナリストはデータを要約、推定し、わかりやすいチャートやグラフを用いて可視化することが多いです。
企業は分析用のデータを収集するために、様々な戦略を採用しています。一般的なデータ収集チャネルには、次のようなものがあります。
- アンケート
- オンライントラッキング
- ソーシャルメディア
- ニュースレター登録
上記のソースやその他のソースから収集されたあらゆるデータは、定量および定性という2つの大まかなカテゴリーに分類されます。
データを収集、分類、整理すると、回帰分析、因子分析、分散分析など、様々な高度なデータ分析手法を活用してデータを探索できるようになります。
定量データと定性データ
定量データとは、測定可能な情報を指します。構造化データとも呼ばれています。あらゆる定量データは、統計的、数学的、数値的な変数と分析を扱います。
一方、定性データでは、画像、動画、インタビュー、コメントなどの非数値の変数を扱います。
定性データは「非構造化データ」とも呼ばれており、客観的に測定することはできません。多くの場合、共通のテーマを中心に構成されています。
主要なデータ分析手法
データ分析手法は、多岐にわたります。データセットに適した手法を見つけやすくするために、最も有用なデータ分析手法をいくつか紹介し、それぞれの使用例を解説します。
主要なデータ分析手法は、次のとおりです。
1. 回帰分析
回帰分析とは、企業が従属変数と独立変数の関係をモデル化できるようにする定量データ分析手法です。回帰分析では、複数の独立変数をテストできます。
回帰分析を設定する場合、従属変数は測定する変数または要因です。一方、独立変数は従属変数に影響を及ぼす可能性のある要因です。
例えば、飲食店の経営者は、天候が配達注文数にどのような影響を与えるのかを調べることができます。このシナリオでは、天候が独立変数、配達数が従属変数となります。
回帰分析は、ある変数を変更すると別の変数にどのような影響が及ぶのかを把握できるため、企業において最も一般的に採用されるデータ分析手法の1つです。
回帰分析は、財務予測やデータドリブン型マーケティングなど、様々な用途で活用されています。企業は、自社の業績に影響を与えている独立変数を特定することで、その変数の影響を低減するための措置を講じ、状況による影響を制限して、より望ましい成果を達成できます。
2. 因子分析
因子分析とは、定量データまたは定性データを用いて実行できる、回帰ベースのデータ分析の一種です。
この手法は、新たな独立要因を見つけ出すのに役立ちます。アナリストが新たな変数を発見すると、その変数を使用してパターンを記述し、元の従属変数間の関係をモデル化できます。
因子分析を活用すれば、社会経済的または心理的傾向などの複雑な分野における、変数間の関係を検証できます。例えば、マーケターは因子分析を通じて、ターゲット市場内の特定の社会経済的グループにおける、売上低下の原因となる独立変数を特定できます。
因子分析は、単独で使用できる優れたデータ分析手法というだけでなく、分類やクラスタリングなど、他の分析手法を実施するための事前準備としても活用できます。
データセットをクラスタリングまたは分類する前に、アナリストは未加工データに影響を与える可能性のある変数を明確に把握する必要があります。そうして初めて、アナリストはこれらの変数の影響を考慮し、モニタリングできるようになります。
3. コホート分析
コホート分析とは、対象者をコホートにグループ化する定量的手法です。主に行動分析ツールとして使用されます。
個人をコホートに分類する際、モデルは共通の特性や経験を識別します。これにより、アナリストは類似性に基づいて個人をグループ化し、オーディエンスセグメントをまたいで共通の行動傾向を見つけ出すことができます。
例えば、小売企業は、コホート分析を実施し、様々な年齢層をまたいで最も人気のある販売チャネルを特定できます。
アナリストは、調査の一環として、過去6ヶ月間に行われたすべての購入に関するデータを収集できます。その後、商品を購入した場所（オンライン、ソーシャルメディア、実店舗など）に基づいて顧客をグループ化し、各コホートの顧客の平均年齢を考慮することができます。
上記の例では、調査担当者はコホート分析を活用し、各年齢層の主要な購入方法を特定できます。それらのインサイトをもとに今後のマーケティング活動の方向性を決定し、各セグメントに厳選された広告コンテンツを配信できます。
4. クラスター分析
クラスター分析とは、主要な定量分析手法の1つです。因子分析と同様に、データセット内の様々な構造を明らかにすることを目的としています。様々なデータポイントを、外部的な異質性と内部的な同質性を有するグループに分類します。
つまり、クラスター内のすべてのデータポイントは類似していますが、他のクラスターのデータポイントとは類似していません。
クラスター分析は、特定の地域における傾向を調査するために使用されることが多いです。多くのマーケターは、大規模な顧客層を特定のセグメントにグループ化するために、クラスター分析を実施しています。
例えば、マーケティング部門はクラスター分析を活用し、Facebookでは高い広告費用対効果が得られているものの、Instagramでは広告費用対効果が低い理由を調査できます。ただし、このアプローチでクラスター分析を実行しても、問題の全体像を把握することはできません。
クラスター分析手法では、データ内の特定のパターンを特定することはできますが、そのパターンが何を意味するのか、なぜ存在するのかを説明することはできません。
5. 時系列分析
企業が大規模なデータセットを時間の経過に従って分析したい場合、時系列分析と呼ばれる定量分析手法を採用することが多いです。この手法では、分析によって一連の時間依存データをモデル化し、ルール、パターン、統計などの有意義なデータポイントを取得することを目的としています。
アナリストは、1つの変数を複数の時点で測定することで、将来発生する事象を予測できます。
例えば、小売企業は5年間の冬季の売上を分析できます。過去5年間で11月の第2週に売上が急増した場合、次のホリデーシーズンにおいても、ほぼ同じ時期に売上が増加すると自信を持って予測できます。
将来発生する可能性がある事象を判断し、マーケティングや在庫管理の意思決定に役立てることができます。
先ほどの例では、小売企業はマーケティングの観点から、売上の急増が見込まれるシーズンの数週間前から広告配信を強化し、より多くのトラフィックを生み出すことができます。同様に、在庫管理者は購入の急増に備えて在庫数を増やし、在庫切れを回避することができます。
6. 談話分析
談話分析とは、人々がどのような言語を使用しているのかを調査し、人間関係やコミュニケーションを探求する定性分析手法です。
談話分析モデルの作成方法や談話データの収集方法は、多岐にわたります。
ソーシャルメディアの台頭により、アナリストは談話分析用データを簡単に収集できるようになりました。今日の調査担当者は、企業のソーシャルメディア投稿のコメント欄で人々がどのような言語（語彙、態度、判断）を使用しているのかを検証し、サードパーティのレビュープラットフォームで人々が企業を評価するときに使用する語彙、態度、判断と比較できます。
2つの対照的なオンラインチャネルにおける談話を分析することで、ソーシャルメディアのフォロワーと、独立したプラットフォームでフィードバックを提供する製品ユーザーの一般的な意見を把握できます。
7. モンテカルロシミュレーション
モンテカルロシミュレーションは、変数について、ある範囲の結果が発生する可能性を予測するために、定量モデルおよび予測分析ツールとして使用されることが多いです。
このモデルでは、アナリストは調査対象の変数に、特定の潜在的な結果の範囲内で無作為に選択された値を割り当てます。次に、シミュレーションを実行し、独立変数がその値に設定された場合の結果がどうなるのかを検証します。
アナリストはシミュレーションを繰り返し実行し、毎回変数を変更して異なる結果を計算します。起こり得る結果の分布から得られた潜在的な値をすべて組み込み、結果を集計して最終的な結論を導き出します。
モンテカルロシミュレーションの簡単な例として、標準的なサイコロを2個振った場合の結果の確率を計算することが挙げられます。サイコロの出目の組み合わせは、36通りあります。これに基づいて、特定の結果の確率を計算できます。
シミュレーションを繰り返し実行することで、より正確な予測結果を得ることができます。そのため、可能な限り信頼性の高いインサイトを得るためには、サイコロを数千回振るシミュレーションを実行する必要があります。
8. 分散分析
分散分析は、定性データと定量データの両方に適用できます。ここで紹介した他の手法ほど一般的ではありませんが、大規模なデータセットを理解する上で重要な役割を果たします。分散分析は、特定のデータセットのばらつきや「広がり」を測定し、アナリストが変動性を評価するのに役立ちます。
通常、分散分析では2種類のばらつきを考慮します。
まず、分散分析モデルはデータポイント自体のばらつきを表します。次に、データセットの極値と平均値の間のばらつきを説明します。その差が有意であれば、分散は大きいと言えます。
分散は、リスクを評価するために使用されることが多いです。例えば、ベンチャーキャピタル企業がデューデリジェンスを実施し、特定の投資のリスクを評価したい場合、分散分析を活用できます。
このシナリオでは、アナリストは投資の収益率または損失率を長期にわたって検証する可能性が高いです。前月は1.2の収益、前々月は0.5の損失が発生した場合、分散は比較的小さいと言えます。
9. 人工ニューラルネットワーク分析
人工ニューラルネットワーク分析は、その精巧さと汎用性により、定性データと定量データの両方に適用できます。
マシンラーニングとAIを活用し、人間の脳をシミュレーションして推論を行い、データを検証します。取り込むデータが増えるほど、ニューラルネットワークはより効果的に傾向を見つけ出し、パターンを識別できるようになります。
多くのマシンラーニングツールと同様に、人工ニューラルネットワークは試行錯誤しながら学習します。ネットワークは、受け取ったデータに基づいて予測を行い、その正確性をテストし、予測の精度を改良します。このプロセスを最初から繰り返し行います。人工ニューラルネットワークは、こうした分析、検証、修正のサイクルを永続的に実行できます。
最も先進的なデータ分析テクノロジーの1つである人工ニューラルネットワークは、金融業界で市場状況の予測、リスクの評価、意思決定のために使用されることが多いです。マシンラーニングの持続的な進化により、これらのシステムは近い将来、さらに普及する可能性があります。
10. 好感度分析
好感度分析は、テキスト分析とも呼ばれており、消費者の思考や感情を理解するために設計された定性分析の一種です。
テキスト分析モデルでは、強力なアルゴリズムを活用し、特定の単語やフレーズを感情、意見、思考に関連付けます。企業はそれらのインサイトに基づいて、トピック、製品、広告、その他の顧客向けブランド要素について顧客がどのように感じているのかを推測します。
マーケターは、好感度分析を活用し、製品やコンテンツに対する消費者の反応を測定できます。
例えば、新しい主力製品向けの主要なソーシャルメディア広告を配信する場合、好感度分析ツールを活用し、消費者が製品についてどのように感じているのかを詳細に把握できます。
好感度分析の結果の解釈は、比較的簡単です。コメント欄が肯定的な単語やフレーズで溢れ、投稿に対して多くの「いいね！」やその他の好意的な反応を得られた場合、アナリストは製品が高評価を得られると合理的に推測できます。
11. グラウンデッドセオリー分析
グラウンデッドセオリー分析とは、既に収集されたデータに基づいて理論を展開することに重点を置いた、定性分析手法です。これは、確証的アプローチを採用する従来の手法とは対照的です。従来の手法では、調査担当者は、データを収集して理論の確証または反証を試みる前に仮説を立てます。
グラウンデッドセオリー分析モデルは、確証バイアスの影響を軽減するために、厳格なルールと手順に基づいて実行されます。これにより、アナリストは「データに密着した」状態を維持できます。
例えば、人事部門は、グラウンデッドセオリー分析を行い、欠員補充が困難な理由を把握できます。
調査したい課題を特定したら、アナリストがインタビューを実施し、従業員の行動を観察してデータを収集します。次に、それらのデータを分析し、人材確保が難航している潜在的な原因を特定します。
グラウンデッドセオリー分析モデルを活用すれば、ビジネス上の課題を調査してから、その課題が発生する原因について仮説を立てることができます。これにより、先入観を払拭し、存在しない問題の解決に時間とリソースを浪費することを回避できます。
12. 判別分析
データマイニングでは、データを分類する最も有用な方法の1つとして、判別分析と呼ばれる定量分析手法が採用されています。
このモデルでは、アナリストはいくつかの独立変数を測定し、データの一部をどのグループに配置するのかを決定します。判別分析の主な目的は、各観測値をその独立した特性に基づいてカテゴリーまたはグループに割り当てることです。
金融機関は、一連の独立変数に基づいて判別分析を実行し、ローン申請者を高リスクと低リスクのカテゴリーに分類できます。その際、アナリストは申請者の信用スコア、信用履歴の長さ、平均年収、現在の負債、負債対収入比率などの要素を考慮する可能性があります。
あらゆる形式の分析と同様に、判別分析プロセスの有効性は、使用するデータの質と量に大きく左右されます。例えば、金融機関が年収のみを考慮し、負債対収入比率や信用履歴を考慮しない場合、結果は大きく歪んでしまいます。
このシナリオでは、高所得者は、信用スコアが低く、負債対収入比率が標準以下であっても、低リスクのカテゴリーに分類されます。一方、低所得者は、信用スコアが高く、負債がほとんどまたはまったくない場合でも、高リスクに分類されます。
Adobe Analyticsを活用したデータ分析
データ分析は、ユーザーデータから施策につながるインサイトと戦略を見出すための強力なツールです。
基本的なデータ分析手法であっても、意思決定に必要な情報を提供し、ビジネス成果の向上をサポートできます。ただし、データの潜在能力を最大限に引き出すには、ここで解説したような、より高度な分析手法を導入する必要があります。
革新的なデータ分析手法を導入する準備ができたら、現在注力しているデータセットが定量なのか定性なのかを特定します。これは、データセットに最適なデータ分析手法を決定するための出発点となります。
次にすべきことは、Adobe Analyticsを活用して分析チームを強化することです。この強力なツールセットにより、ユーザーをセグメント化し、様々なソースから取得したデータを分析できます。Adobe Analyticsなら、マシンラーニングとAIを活用した予測分析を通じて、ユーザー行動のパターンを特定できます。
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