ビジネス環境の変化が著しい昨今では、移ろいやすいニーズに対する即応力を高めるべく、データ分析を取り入れる企業が増加しています。そこで本記事では、データ分析のメリットや手順、具体的な分析手法などについてご紹介します。データ分析の実施を検討されている方は、ぜひ参考にしてください。
データ分析とはなにか
「データ分析」とは、収集した文字や数値などの情報を分析・整理することで、目的の情報を抽出する作業をいいます。ビジネスにおいては、たとえば顧客データや購買データなどを詳細に分析することで、売上数量の予測や購買行動の促進などに活用されています。
データ分析が重視される背景
近年では経済産業省の主導のもと、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）化が推進されています。同省が2019年7月に発表した「『DX 推進指標』とそのガイダンス」によれば、DXとは次のように定義されています。
「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズをもとに、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」
ビジネス環境の変化が激しい現代において、企業が競争優位性を保つためには、市場・顧客のニーズを常に把握し、それに適う製品・サービスを提供する必要があります。しかし、それにはリアルタイムなデータ収集・分析が欠かせないため、その重要性が増してきているのです。
また、人事データや業務フローを分析すれば、自社の現状や業務課題などが可視化されるため業務効率化につながる点も、データ分析が重視される理由のひとつです。このことから働き方改革の推進にも資するとされ、さまざまな業界・業種で注目を集めています。
データ分析のメリット
ここからは、データ分析の主なメリットについてご紹介します。
マーケティング戦略に活用できる
マーケティング戦略においては、収益を上げるために顧客獲得単価（CPA）をなるべく下げなければなりません。しかし、CPAを最低値に設定した場合はコンバージョン数が少なくなり、収益も減少してしまいます。そのようなときにデータ分析を用いると、最大収益化できるCPAを設定しやすくなります。
定量的な分析に基づく経営判断が可能
従来では、経営者の勘や経験則などに基づき経営判断を下すのが一般的でした。しかし、ビジネス環境の変化に伴い不確実性が高まる現代では、こうした曖昧な要素に頼った意思決定は先入観や迷いを生みかねず、リスキーと言わざるを得ません。
数値や数量といった定量的な根拠があれば、誰が見てもわかりやすい指標となるため、意思決定の判断材料として有用です。データ分析は自社の現状を可視化し、客観的事実に基づく洞察を得られることから、迅速かつ適切な経営判断の一助となるでしょう。
多様化する顧客のインサイトやニーズに対応できる
昨今ではスマホやSNSなどの普及に伴い、顧客ニーズが多様化し、それに合わせて市場も刻々と変化しています。データ分析は、そうした多様なニーズの把握に役立ち、顧客一人ひとりにパーソナライズした製品・サービスの提供を可能にします。
しかし一方で、巷によいモノ・よいサービスがあふれたために、表層的なニーズを単純に捉えただけでは、商品が売れにくくなってきているのも事実です。そこで重要となるのが、顧客の購買意欲の核心たる「インサイト」を捕捉することです。
インサイトは顧客自身も言語化できない深層意識ゆえ、データ分析に基づき顧客の潜在ニーズを深掘りし、仮説を立てる必要があります。顧客の本音や本質といった消費者心理を捉え、それに沿ったマーケティング施策を講じられれば、購買意欲を促し売上につなげられます。
売上増加が見込まれる
顧客の属性や購買データ、併売傾向などを分析することで、より上位の商品の購入を勧める「アップセル」や、併売を勧める「クロスセル」などのアプローチに適した顧客を見極めやすくなります。どちらの戦略も顧客単価を向上させる営業手法として知られており、成功すれば売上の増加につながります。
データ分析の手順とプロセス
データ分析では膨大なデータを取り扱うため、実行の際は適切な手順に沿って進めることが大切です。無計画に始めてしまうと、目的に沿わない結果が出てしまい、徒労に終わる可能性があるからです。以下では、データ分析の基本的な手順について解説します。
データ分析の目的を明確にする
まずは、データ分析を行う目的を明確化しましょう。ここを疎かにしてしまうと分析の指針が定まらず、余計な作業が発生したり、分析結果をどのように活用すればよいかわからなくなったりするなど、本末転倒な事態になりかねません。あくまでデータ分析は目的達成の一手段に過ぎないため、その点を履き違えないよう注意が必要です。
データ分析計画を立てる
次に、目的を達成するために必要なものについて計画を立てましょう。たとえば、「どのような数値がデータとして必要か」「どの部門と連携して情報を収集するのか」「データ分析に必要なコストや時間はどれくらいか」などを確認します。
なお、ここで計画がうまく立てられないような場合は、目的の設定が曖昧になっているのかもしれません。必要に応じて目的設定を見直すことも検討してみましょう。
必要な要素を収集する
分析計画に基づき、必要なデータを収集します。目的や計画によって必要な要素は異なるため、欲しいデータに適した収集方法を採択しましょう。たとえば、顧客の購買行動について知りたいなら、「購入者アンケートを実施する」「販売管理システムの購買データを確認する」などの方法が考えられます。
データクレンジングを実施する
収集したデータはノイズを多く含み、そのままでは分析に使用できないため、データクレンジングによる整理が必要です。ここでは一つひとつのデータを確認しながら、表記の統一などの作業を行います。人の手で処理するには負担の大きい作業ゆえ、一般的にはデータクレンジングツールの活用が推奨されます。
分析を実行する
データの整理を終えたら、いよいよ分析を実行します。後述するようにデータ分析にはさまざまな手法があり、それぞれ得られる洞察が異なるため、目的に合わせて最適な手法を検討しましょう。
分析結果をもとにPDCAを回す
分析結果が出たあとは、その詳細を把握・評価したのち、ビジネスへの活用方法を検討します。分析だけで満足するのではなく、そこからビジネスの成長にどう役立てられるかを見出すことが大切です。
またデータ分析は、一度やれば終わりというものではありません。PDCAサイクルを回しつつ継続的に実施することで、事業成長や組織の活性化につながります。
データ分析の代表的な手法3選
データ分析を行うにあたっては、分析手法への理解が欠かせません。分析手法にはさまざまなものがあり、それぞれ得られる洞察が異なるため、状況に応じて使い分けることが大切です。以下では、代表的なデータ分析手法を3つピックアップしてご紹介します。
クラスター分析
異なる要素を持った集団から、共通性のある個を集めてグループ（クラスター）をつくり、グループごとに属性を分析する手法です。異なるデータ同士の関連性を見出せるため、潜在顧客のニーズの把握に役立ちます。顧客ニーズに合わせたマーケティングへの活用性から、サービスを提供する多くの企業で用いられています。
クロス集計分析
年齢や性別、地域、職業など、さまざまな属性別にデータを集計し、相互関係を分析する手法です。アンケート集計では一般的な手法として知られており、調査の種類や目的に応じて複数の項目を用意し回答してもらうことで、対象者のデータを効率的に集められます。Excelに標準搭載されている機能でもあり、初心者でも扱いやすい点が特徴です。
バスケット分析
「買い物かご」を意味する「バスケット」に由来する通り、顧客が購入した商品データを分析し、同時に購入されやすい商品の組み合わせを特定する手法です。店舗のレイアウトを決めるうえで特に役立ち、分析結果をもとに同時購入されやすい商品を近くに配置すれば販促効果が期待できます。
企業のデータ活用に求められるデータ基盤とデータガバナンス
企業のデータ利活用を実現するためには、その土台となるデータ基盤の構築が欠かせません。Microsoft Azureでは、企業のデータ利活用に役立つさまざまなソリューションをワンストップで提供しており、1つのプラットフォームでデータ分析に必要な環境を整えられます。利便性と優れたデータガバナンス体制を両立したデータ基盤の構築が可能なため、より効率的なデータ活用が望めるでしょう。
まとめ
変化が激しい現代のビジネス環境で生き残るためには、積極的にデータ分析を取り入れ、自社の企業競争力の向上に活かす必要があります。Microsoft Azureであれば、企業のデータ利活用に必要な基盤とガバナンス体制を両立できるためおすすめです。データ分析の導入と併せて、ぜひAzureの活用をご検討ください。
