分析および分析ツールとは？概要、歴史、活用方法を解説
データはあらゆる場所に存在します。お客様がブランドと関わるたびに、マーケターはより関連性の高い体験を今後提供するためのデータを得ることができます。ここに最大の機会があります。体験がお客様の心に響けば響くほど、より深い信頼とロイヤルティを築くことができるのです。しかし、適切な体験提供につながるデータを活用するには、分析と分析ツールの使用が不可欠です。分析とは何かを理解し、自社のビジネス成長に活用しましょう。
この分析と分析ツールに関する記事では、以下について説明します。
分析とは？
分析とは、意味のあるトレンドを特定し、予測を立て、より効率的に作業することで、データを実用的なインサイトに変換する手法を定義するプロセスです。
会社のデータ活用戦略として、分析はブランドの成熟度に応じて変化するでしょう。これは、データ処理がかつてないほど高速化している今日のデジタル世界で特に顕著です。例えば、人工知能（AI）と機械学習（ML）は、リアルタイムで価値あるインサイトを提供します。また、適切なデータプラットフォームを使用することで、チームはデータやインサイトを全社で共有することができます。これにより、ビジネスがお客様とどのように関わっているか、またインサイトがビジネス目標とどのように連携しているかについて、全員が同じ認識を持つことができます。
分析と分析ツールが重要である理由
分析は、お客様データを豊かなストーリーにまとめて実行可能な形にする、価値あるプロセスです。
データの全体像を把握
ブランドは、お客様が最も関わりやすい方法でリーチする必要がありますが、お客様は常に異なるチャネル間を行き来しています。webサイトを閲覧し、ソーシャルメディアに気を取られ、後でモバイルアプリに切り替えるかもしれません。統一されたプラットフォーム ですべてのデータを理解するために分析ツールを活用するブランドは、お客様をより深く理解し、これらのチャネル全体でよりシームレスな体験を提供することができます。
適切な接点への投資
お客様に適切な方法でリーチしたいブランドは、さまざまなタッチポイントにわたってコンテンツに投資する必要があります。しかし、タッチポイントが非常に多いため、どこに最も投資すべきかを判断するのは困難です。分析ツールは、最も効果的なチャネルを特定するのに役立ち、企業は戦略を調整し、リソースをより効率的に活用することができます。
新たなトレンドの把握
お客様のニーズや行動は絶えず変化しています。AIとMLを活用した予測ツール の支援により、ブランドは最も広範囲なデータソースからでもパターンを特定することができます。これにより、最も関連性が高いと予測されるものに一致する製品や体験で、新たなトレンドに迅速に対応することができます。
よりインテリジェントなwebサイトの構築
ブランドのwebサイトは、デジタル体験の中心となることが多くあります。お客様が製品について詳しく学び、特定のトピックに関する情報を収集し、専門家とつながる場所です。これらのやり取りはすべてデータとして収集されます。お客様のパス、トラフィックソース、コンテンツの効果、ビデオエンゲージメントなどです。そしてブランドは、このデータを活用してお客様にパーソナライズされた体験をターゲティングすることができます。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、ブランドはこれらのインサイトを活用し、各チャネルで迅速に行動を起こすことができます。
分析と分析ツールの歴史
分析の起源は、歴史の奥深くまで遡ります。たとえば、分析の一形態である統計は、古代エジプトのピラミッド建設に使用されたと考えられています。歴史を通じて、社会は母集団の増加などを測定するデータを収集し、都市をどのようにプランするかを決定する際の参考にしてきました。
コンピューターが発明された当時、データと分析は現在とは大きく異なる姿でした。初期段階では、基本的な「集計マシン」がパンチカードに記録されたデータを処理していました。コンピューターがより複雑になっても、データは扱いにくいものでした。限られたメモリーで物理的な場所に保存されていたのです。企業がデータから洞察を得るために分析ツールを活用したい場合、基本的な情報を得るためにも多くのリソースを必要とする手作業のプロセスでした。
インターネットによってお客様がオンラインに移行すると、ビッグデータ が登場しました。それとともに、組織がお客様についてアクセスできるデータの量が飛躍的に増加しました。データマイニングは、大規模なデータセット内でパターンを発見する手法となりました。クラウドコンピューティングにより、ビジネスは全てのデータを遠隔地に柔軟に保存し、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。ビジネスは大量のデータから効率的に収集されたインサイトを活用して、ビジネス上の意思決定を行うことができるようになったのです。
分析と分析ツールの現状
データを理解しようとする企業にとって、分析と分析ツールは大きく進歩しました。これまで以上に多くのデータが存在するだけでなく、そのデータを実用的なインサイトに変換するより高度な技術も存在します。過去に何が起こったかを理解するためだけでなく、分析ツールを使用して将来何が起こるかを予測することもできます。たとえば、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ML アルゴリズムを開発します。これらのアルゴリズムにより、ビジネスはより賢明な予測を行い、隠れた機会を発見することができます。また、チームが大規模で統合されたデータセットを扱い、マーケターやビジネス戦略専門家などのチームが インサイトを簡単に理解できる複雑なビジュアライゼーションを作成することもできます。
会社所有の物理的な場所にデータを保存する代わりに、データウェアハウスを活用すると大量のデータをクラウドに保存することができます。これにより、ブランド企業はお客様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リソースを解放してAIや機械学習アルゴリズムの構築など、より複雑な技術的要求に焦点を当てることができます。データウェアハウスにより、ブランド企業は保存するデータ量を柔軟に管理することも可能になり、これは祝日や季節セール期間などの大量処理が必要な時期に特に有効です。
データが複数のチャネルから収集される現在、サイロ化が起こりやすくなっています。あるチームは特定の商品やチャネルのデータにしかアクセスできず、別のチームは特定の地域のデータのみを利用できる場合があります。これを避けるため、データプラットフォームは組織全体のお客様データを統合します。これらのプラットフォームは、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状況を回避します。代わりに、新しいデータが流入するたびにリアルタイムで更新される、お客様の完全なビューを作成します。
分析と分析ツールの今後の展望
分析と分析ツールの進化により、組織内の全ての人にとってよりアクセスしやすくなります。データを1つの強力なプラットフォームに統合できるため、チームがアナリストに最新のソースを依頼する代わりに、リアルタイムで自動更新することができます。統合データプラットフォームの構築と保守には技術的専門知識が必要ですが、デスクトップビジネス分析により、技術に詳しくないチームでも必要なレポートやデータの可視化をセルフサービスで実行できるため、ITチームはより複雑なデータプロセスに焦点を当てることができます。
分析と分析ツールは、特にヨーロッパの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の法律において、プライバシーに対処するための継続的なニーズもあります。チャネル数が絶えず増加する中、既存のデータと安全に統合する必要がある全く新しいデータセットが登場します。例えば、webやMobileチャネルと並んで、ブランド企業は新しいソーシャルメディアプラットフォーム、拡張現実、バーチャルリアリティ空間などのチャネルを検討する必要があります。
自動化も分析と分析ツールにとって大きなイノベーションです。大量のデータが統合プラットフォームに流入すると、自動化されたプロセスが重複や不完全なソースなどの不整合からデータをクリーニングします。そこから、AIおよび機械学習ツールが自動的に分析を行い、組織全体のチームがアクセスして利用できるインサイトを生成します。
分析を始める
データの価値は、そこから得られる洞察によって決まります。分析および分析ツールは、膨大な情報源からのデータを明確なストーリーに変換し、お客様により良い体験を作成・提供するために活用できる貴重なプロセスです。
強力な分析機能により、組織全体の誰もがアクセス可能なデータの統一ビューを作成することができます。これにより、パターンを特定し、より多くの情報に基づいた洞察で今後のトレンドを予測できます。分析ツールを使用して、チャネル全体でエクスペリエンスがどのように機能しているかを明らかにし、よりシームレスなカスタマージャーニーを作成するためにリソースをどこに投資するかについて、より良い意思決定を行うことができます。
分析と分析ツールを幅広いトピックとして取り上げましたが、さらに詳しく探求すべき複数のタイプがあります。例えば、データ分析 は大量の定性的・定量的データを検証するプロセスであり、モバイル分析 はモバイルアプリやデバイスでのお客様の行動に関する洞察の獲得に特化しています。
アドビがお手伝いします
組織に分析ツールを導入するには、適切なテクノロジーが必要です。Adobe Analyticsは、詳細な分析、多様なレポート、予測インテリジェンスを通じて、データを最大限に活用することを可能にします。これにより、お客様をより深く理解し、より影響力のある体験を提供することができます。
Adobe Analyticsの詳細については、動画 および 製品ツアー をご覧ください。