データ分析では、膨大なデータを調査および解釈して、傾向、パターン、施策につながるインサイトを明らかにし、企業がよりスマートな意思決定を行うのに役立ちます。様々なソースからデータを収集、クリーニング、分析することで、企業は業務、顧客、市場動向をより深く理解し、成長とイノベーションを促進できます。
この記事の内容：
データ分析とは？
データ分析とは、大量の定量的、定性的データを調査するプロセスのことです。企業が、計画や意思決定を強化するために、ビジネストレンドを理解および予測するのに役立ちます。
データ分析の目的は、様々な顧客情報を収集し、重要なビジネスインサイトを導き出すことです。このプロセスでは、データの収集、クリーニング、前処理、探索的分析、視覚化、予測モデリングを実施する必要があります。CRMシステム、ユーザーエンゲージメントダッシュボード、フィードバックフォームなど、様々なソースから収集したデータを分析することで、業務、顧客、市場動向をより深く理解することができます。
例えば、B2B向けSaaS企業は、データ分析を使用して、法人顧客が自社ソフトウェアのどの機能を最もよく使用しているのかを特定し、開発作業の優先順位を決定して、顧客維持率を向上させることができます。
データアナリストは、未加工のデータを抽出、整理、分析します。分析が完了したら、大規模なデータセットを、関係者が行動に移せるように理解しやすいインサイトへと変換します。
テクノロジーの進歩により、データ分析はよりアクセスしやすく、スケーラブルなものとなり、企業は組織のあらゆるレベルでデータにもとづいた意思決定を行えるようになっています。
データ分析が重要な理由
データ分析は今日の企業にとって不可欠であり、成長と競争力を促進する、データにもとづいた意思決定を可能にします。データを活用する企業は、顧客を獲得する可能性が23倍、顧客を維持する可能性が6倍、売上につながる可能性が19倍高くなっています。過去のデータと傾向を分析することで、企業は戦略的計画を洗練させ、予測を強化し、市場の変化に迅速に対応できるようになります。
重要な利点の1つは、運用効率です。データ分析によりボトルネックを特定し、プロセスを合理化して、リソースを再割り当てすることで、大幅なコスト削減やROIの向上を実現できます。経営陣の69％が、データ分析によって意思決定が改善されたと認識しており、54％が測定可能なコスト削減を達成しています。さらに、分析は無駄や不正行為を検出し、財務の健全性を守る上で重要な役割を果たします。
データ分析の用途は、幅広い業界に及びます。例えば、次のことが可能になります。
- 小売業界では、Walmartなどの大企業がデータマイニングを活用して購買傾向を分析し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供して、顧客満足度を向上させています。
- ヘルスケア業界では、分析によって患者の再入院を予測し、病院のリソースを最適化しています。
- 金融業界では、取引の異常値を特定することで、リスク評価や不正検出をサポートしています。
データを効果的に活用する能力は、単なる強みではなく、必須のものとなっています。堅牢なデータ分析機能に投資する企業は、証拠にもとづいた意思決定を自信をもって行えるようになり、持続可能な成長と長期的な成功を促進できます。
データ分析の種類
データ分析は、「記述分析」、「予測分析」、「処方分析」、「診断分析」という4つのカテゴリに分類できます。
記述分析
記述分析では、過去のデータセットを検証し、パターンと傾向を特定することで、過去に起きたことを明らかにします。これは、多くの企業における分析業務の中核を担います。
例：小売企業は、季節的な傾向を特定するために、過去1年間の売上データを分析します。例えば、冬服の売上は11月と12月に一貫して急増します。一方、水着の需要は6月と7月にピークを迎えます。これらのパターンは、在庫計画やマーケティング戦略に役立ちます。
予測分析
予測分析では、過去のデータを使用して将来を予測します。過去のトレンドをもとに、今後起こり得る事象を判断します。
例：サブスクリプションベースのストリーミングサービスは、視聴習慣、サブスクリプション期間、顧客からのフィードバックを分析して、解約に関連するパターンを特定し、顧客離れを予測します。
処方分析
処方分析は、予測分析の結果にもとづいて実施されます。将来の結果を予測し、それが起こる理由を把握できます。統計、マシンラーニング、データマイニングなどのソースから取得したデータを使用して、最適な行動方針を明らかにします。
例：物流企業は、交通パターン、気象条件、配達時間に関する過去データを使用して、配達ルートを最適化します。予測分析を通じて遅延を予測し、処方分析によって最も効率的なルートを提案します。
診断分析
診断分析では、過去の事象を調査して、それが起きた理由を説明します。記述分析だけにとどまらず、因果関係を判断できます。
例：あるeコマース企業では、webサイトの売上が急激に減少しました。データを分析した結果、webサイトを更新したタイミングで売上が減少しており、ページの読み込み時間が意図せず遅くなったことが原因であることが判明しました。顧客行動の分析により、この期間中にカート放棄率が上昇したことが明らかになりました。
診断分析は、過去の事象の根本原因を特定することで、企業が肯定的な結果を再現し、否定的な結果を回避するのに役立ちます。
データ分析プロセスにおける重要なステップ
データ分析プロセスには、次のようないくつかの重要なステップが含まれます。
データの収集
まず、分析に必要なデータを検証します。これには、顧客情報、UXインタビュー、webサイトのインプレッションなどが含まれます。CRMシステム、過去のマーケティング施策、分析ソフトウェアからデータを収集します。データの収集は、リアルタイムで変化し続ける、動的なサイクルとして捉える必要があります。
データの保存
収集したデータを安全に保存する必要があります。多くの場合、ETL（抽出、変換、格納）またはELT（抽出、格納、変換）プロセスを通じて、使用可能な形式に変換する必要があります。データレイクなどのストレージシステムで、未加工データのクリーンアップ、形式の変換、整理を行います。
データのクリーニング
矛盾する情報、重複する情報、欠如した情報を確認します。適切にクリーンアップされたデータにより、正確で信頼性の高い結果を得ることができます。
データの分析
ソフトウェアツールを使用してデータを処理および解釈し、意思決定に役立つ貴重なインサイトを明らかにします。
データ分析手法
データアナリストは、様々な方法でデータを処理し、有益なインサイトを引き出しています。ここでは、今日の多くの企業が導入している、主なデータ分析手法を紹介します。
回帰分析
回帰分析では、複数の変数の関係を推定し、モデル化します。例えば、ある作家のFacebookの友人数や過去作品の売上部数をもとに、新刊の売上などの他の変数を予測できます。
因子分析
因子分析とは、多変数（数量データ）を少数の「因子」によって説明する手法です。次元削減とも呼ばれています。因子分析は、健康診断に例えることができます。医師は、患者の身長、体重、血圧を測定し、これらの測定値をすべて考慮して、患者の健康状態を総合的に判断します。因子分析は、データアナリストが顧客の選択や行動を促進する変数を見出すのに役立ちます。
コホート分析
コホートとは、共通の特徴を持つ集団のことです。コホート分析では、顧客データをより小さなグループ（コホート）に分割します。これにより、各コホートに固有の傾向やパターンを特定できます。顧客の思考パターンの核心に迫ることで、有益なインサイトを得ることができます。
モンテカルロシミュレーション
第二次世界大戦後に開発されたモンテカルロシミュレーションは、不確実な状況における意思決定に役立つ強力な分析手法です。確率とランダム性に依存していることから、モナコのカジノ地区にちなんで名付けられたこの手法では、様々な潜在的な結果を評価するために多数のシミュレーションを実行します。データアナリストは、単一の平均値に頼るのではなく、市場の状況や顧客の行動などの不確実な要因に対して様々な値を当てはめて、考えられるシナリオやそれが実際に発生する可能性をより的確に把握できます。このアプローチにより、リスクと機会をより包括的に把握できるようになり、複雑な状況においても情報にもとづいた意思決定を行えるようになります。
時系列分析
時系列分析では、異なる期間で同じ変数を測定することで、将来の動向を的確に予測できます。例えば、特定の期間における学校用品の販売数を考えてみましょう。時系列分析では、夏休みの影響により、6月と7月の売上が急激に落ち込むと予測できます。
データ分析ツール
最新のツールやソフトウェアのおかげで、データ管理はスプレッドシートや静的なグラフだけにとどまらない、大きな進化を遂げています。データアナリストは、プログラミング言語を使用してデータベースを処理するだけでなく、ビジュアライゼーションプラットフォームを使用して、動的なダッシュボードを通じてインサイトを共有できます。また、データマイニング技術を使用して、大規模なデータセットのパターンを特定できます。これらの技術進歩により、未加工データを施策につながるインサイトに変換し、よりスマートな意思決定を実現できます。
データ分析に取り組む
データ分析は、ビジネス成果とその理由を特定し、将来の結果を予測するのに役立ちます。
次の手順に従って、データ分析を始めましょう。
- 顧客維持や非効率な運用など、主要なビジネス上の課題を特定する
- CRMシステムやセールスプラットフォームなどの利用可能なソースから関連データを収集し、データがクリーンかつ正確であることを確認する
- このデータを分析して、意思決定や戦略の指針となるパターンとインサイトを明らかにし、成長の促進やパフォーマンスの向上に役立てる
アドビがお役に立ちます
Adobe Analyticsは、web分析からマーケティング分析、顧客インテリジェンスに至るまで、多様なデジタル分析に対応し、カスタマージャーニーのあらゆる側面から顧客理解を促進できます。また、AIを活用して、幅広いデータにもとづいて予測分析を実行できます。
Adobe Analyticsがビジネスにどのように役立つのか、動画をご覧いただくか、アドビの担当者までお問い合わせください。
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