成功している企業は、どのように未加工データを戦略的資産に変えているのでしょうか？その鍵を握るのは、最も一般的な分析の種類（記述分析、予測分析、診断分析、処方分析）を理解することです。この記事では、各分析の仕組み、利点、複数の分析を組み合わせてデータにもとづく意思決定を強化する方法を解説します。
この記事の内容：
ビジネス分析の種類
ビジネス分析は、企業が膨大なデータを収集し、解釈するための重要なツールです。顧客行動、コンバージョン率、売上傾向、運用効率など、未加工データを施策につながるインサイトに変換するのに役立ちます。
分析には、主に次の4つの種類があります。
1. 記述分析：過去の事象を把握
記述分析は、過去データを要約してパターンや傾向を明らかにし、過去のパフォーマンスに関するインサイトを提供します。
例：ある小売企業は、月次売上データを分析して、12月に冬服の売上が急増することを特定し、今後の季節的な需要に備えています。
2. 予測分析：将来象を予測
予測分析では、過去データ、統計モデル、マシンラーニングを使用して、潜在的な成果を予測します。
例：あるeコマースプラットフォームは、閲覧履歴や過去の購入を分析して、顧客が購入する可能性が高い製品を特定し、顧客に提案しています。
3. 処方分析：最適な成果を得るために、どのようなアクションを実行するのかを決定
処方分析では、予測インサイトにもとづいて、望ましい成果を最大化するための特定のアクションを推奨します。
例：ある物流企業は、過去の交通パターン、気象データ、配達の優先順位を考慮して配達ルートを最適化し、コストを削減して効率性を向上させています。
4. 診断分析：事象が発生した理由を説明
診断分析では、過去のデータをさらに深く掘り下げて、特定の傾向やイベントの背後にある理由を特定します。
例：あるオンラインビジネス企業では、売上の減少に苦慮していました。診断分析を実施したところ、最近のwebサイトの更新によってページの読み込み時間が遅くなり、カートの放棄率が上昇していることに気が付きました。
これらの分析の違いを理解することで、企業は目標の達成に向けて適切な方法を採用できます。
記述分析
記述分析は、データを要約してパターンと傾向を明らかにすることに重点を置いています。これは、企業が過去に発生した事象や、現在発生している事象を理解するのに役立ちます。
重要なポイント：
- ビジネスの健全性を要約します。
- 予測分析や処方分析の基盤となります。
- リアルタイムデータを調査する運用インテリジェンスと、過去データに重点を置くビジネスインテリジェンスに依存します。
記述分析が重要な理由
記述分析は、あらゆるデータ分析の出発点となります。企業は、改善策や将来の予測を行う前に、現状を明確に把握する必要があります。
例えば、小売企業が不正確な売上データを分析する際、最も売れている製品が季節限定製品であると誤って想定した場合、過剰在庫や不必要な経費が発生する可能性があります。
質の高い記述分析を実現できるかどうかは、信頼できるデータ、堅牢な手法、明確に定義されたKPIに左右されます。質の低い記述データは、後続のあらゆる分析プロセスに悪影響を及ぼします。
記述分析のカテゴリ
記述分析は、運用インテリジェンスとビジネスインテリジェンスという2つの主要なカテゴリがあります。
- 運用インテリジェンス：IoTデバイスからのデータなど、現在流入しているデータのリアルタイム分析を扱います。分析結果を取得したら、すぐに行動することができるため、先回りして対応できます。
- ビジネスインテリジェンス：受動的なアプローチです。過去データを調査し、すでに発生したアクションにもとづいてインサイトを導き出します。
予測分析
予測分析では、過去データ、統計、マシンラーニングを使用してパターンを識別し、潜在的な成果を予測します。確実性ではなく確率を提示するため、トレンドやリスクを予測できます。
例としては、閲覧履歴にもとづいて製品を推奨するeコマースプラットフォーム、信用力を評価する銀行、キャンペーンの成果を予測するマーケターなどが挙げられます。
予測分析モデルの種類
- ディシジョンツリー：考えられる成果を視覚的にフローチャート化し、意思決定を簡素化します。
- 回帰モデル：変数の関係にもとづいて成果を予測します（例：広告費にもとづいて売上を予測）。
- ニューラル ネットワーク：大規模なデータセットを処理し、複雑なパターンを明らかにします。
- クラスターモデル：類似のデータポイントをグループ化し、傾向を特定します（例：購入行動ごとに顧客をセグメント化）。
- 時系列モデル：季節的な売上変動などの時系列データにもとづいて、傾向を予測します。
予測モデリングの利点
- セキュリティの強化：詐欺やサイバーセキュリティの脅威などの異常を検出します。
- リスクの低減：問題が発生する前に、潜在的な問題を予測します。
- 効率性の向上：リソースを最適化し、中断を防止します。
- 意思決定の強化：データにもとづいたインサイトを活用して、戦略的な計画を策定できます。
処方分析
処方分析では、予測分析にもとづいて、望ましい成果を実現するための特定のアクションを推奨します。データ、マシンラーニング、AIを使用して、最適な意思決定を行います。
処方分析の例：
- 保険：顧客のリスクを計算して、補償範囲や料金をパーソナライズします。
- 製品開発：顧客調査や市場調査を活用して、必須の機能を特定します。
- ヘルスケア：患者のリスクを低減するために、治療計画を最適化します。
導入の利点：
処方分析は、企業が複雑なプロセスを最適化するのに役立ちます。例えば、企業は処方モデルを使用して、製品の価値、開発コスト、マーケティング費用を考慮しながら価格戦略を策定できます。航空会社の場合、売上を最大化するために、需要、天気予報、競合他社の料金にもとづいて、航空券の価格を動的に調整できます。
処方分析、予測分析、記述分析の違い
診断分析
診断分析は、データ内の因果関係やシーケンスを明らかにすることで、特定の傾向やイベントが発生した理由を説明します。記述分析にもとづいて、発生した事象を特定するだけでなく、特定の成果の背後にある理由に焦点を当てます。
診断分析は遡及的であり、過去の問題への対処や成功の再現に必要なインサイトを提供します。例えば、あるeコマース企業でコンバージョン率が急激に低下した場合、診断分析を実施して、根本原因を明らかにすることができます。
診断分析の例：
- 前年比で売上が増加した理由：診断分析を実施すれば、特定のデモグラフィック属性をターゲティングするマーケティングキャンペーンによって、売上のコンバージョン率が向上したことを確認できます。
- 製品が予想外の成功を収めた理由：製品の人気の急上昇は、著名なインフルエンサーからの好意的なレビューに関連している可能性があります。
- 特定の期間の顧客離れ：診断分析を実施すれば、顧客離れの急増が、サブスクリプション価格の上昇やサービスの停止に起因していることを特定できる可能性があります。
診断分析の制約事項：
診断分析は、過去のイベントを理解するのに役立ちますが、過去を振り返る性質上、将来の施策につながる推奨事項を提供する能力が制限されます。将来を見据えた戦略を策定するために、企業は診断分析のインサイトと、予測分析および処方分析を組み合わせて、次に何が起こるのか、またどのような行動を取るべきかについてのガイダンスを得る必要があります。
診断分析は、根本原因を特定することで、問題の再発を防ぎ、成果を向上させ、過去の事象から得た教訓を将来の計画に反映させます。
ビジネス分析を始める
記述分析、予測分析、処方分析、診断分析という4つの分析は、企業が過去のパフォーマンスを理解し、将来の傾向を予測して、成果を最適化するために必要なツールを提供します。
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