ビジネスで使える分析手法を解説

ビッグデータが注目されるにつれ、ビジネスにおけるデータ分析の重要性が注目されています。適切なデータ分析ができれば、更なるビジネス成果の創出が実現できます。そこで本記事では、ビジネスで使える7つのデータ分析手法について解説していきます。

データ分析がビジネス成果創出に貢献

「データドリブン経営」や「ビジネス・インテリジェンス」（BI）などの概念が近年注目を集めているように、いま日本企業のあいだで、データをビジネスに活かそうという潮流が広がっています。

このデータ主義とも言える流れの根幹を司っているのは、IT技術の発展によって可能になった「ビッグデータの取得」と「データ分析技術の向上」です。

AI（人工知能）を活用した分析ツール等を用いて企業の蓄えた膨大なデータをフルに活用しやすくなった結果、確度の高い予測や問題点の抽出を効率的に行うことができるようになり、迅速な意思決定が可能になりました。

データ分析は企業活動の様々な領域で活用でき、それによって新たなビジネスチャンスの創出や業務効率化、労働生産性の向上、ひいては「働き方改革」の実現にも寄与することでしょう。企業の各部門において活用されるデータの具体例は以下の通りです。

営業部門

営業部門では、顧客属性(年齢・性別・職業)、各製品・各地域の売上、商談件数などをデータとして活用します。たとえば各製品におけるユーザー層の内訳を詳細に確認・分析することで、どういった顧客層に重点的にアプローチすれば効率的に営業成果を挙げられるかが分かります。

人事部門

人事部門では勤怠データやキャリア関連データといった個々の従業員に関するデータを扱います。ビジネスにおいて人員配置の最適化は非常に重要ですが、それを試すには各従業員のスキル、経歴、資格、役職など、従業員データの可視化が不可欠です。

マーケティング部門

マーケティングは企業において特にデータ分析が重要な領域です。競合情報や地域特性の把握、ターゲット層の選定、実施した広告の効果測定・分析によるPDCAサイクルの運用など、マーケティング業務の根幹には常にデータの収集と分析のスパイラルがあります。社会や業界全体のニーズやトレンドをいち早く掴んでビジネスチャンスを創出するには、迅速かつ正確なデータ分析が欠かせません。

カスタマーサポート部門

カスタマーサポート部門では問い合わせ件数、ヒアリング件数、問い合わせ種別などのデータを活用します。これらのデータは、自社の今後の製品・サービス開発にフィードバックされます。また、どんな問い合わせが多いのかが分かれば、自社サイトのヘルプページの内容を最適化するなどして、顧客エンゲージメントと業務効率の両方を上げることができます。

ビジネスで使える７つのデータ分析手法

ここまででご説明したことからも分かるように、ビジネスにおけるデータ分析の活用シーンは非常に多岐に渡ります。そしてそのニーズに比例して、データ分析の手法も無数に存在します。続いては、ビジネスで使える数多くのデータ分析手法の中から、特に７つの方法をピックアップしてご紹介していきます。

ビジネス戦略フレームワーク

最初にご紹介するのは自社がどんな方向性で勝負していけばいいのか、大きな視点からビジネス戦略を練る際に役立つ3つのフレームワークです。

ビジネスにおいては自社内外の多種多様な情報や状況を整理・把握し、大枠での戦略を構築してから個別業務に反映していく必要があります。大きな戦略を練るには以下でご紹介するように、マクロな視点で要所を押さえたデータ分析を行うことが重要です。

SWOT分析

SWOT分析とは自社を取り巻く内外の環境を分析し、適切な戦略を構築するためのフレームワークです。”SWOT”とは”Strength” 、“Weakness”、“Opportunity”、“Threat”の4つの英単語の頭文字を取ったもので、それぞれ「強み」、「弱み」、「機会」、「脅威」を意味します。

SWOT分析においては自社の内部環境（強み・弱み）を明確にすると共に、市場状況や顧客情報、競合他社の動向などの外部環境（機会・脅威）を把握することで、自社の経営環境を整理していきます。SWOT分析を活用して自社を取り巻く状況を明確にすることで、今後のビジネス戦略の構築を適切かつ効率的に進めることができます。

PEST分析

PEST分析とは、マーケティング戦略を構築する際に役立つフレームワークの1つで、外部環境が自社に与える影響力をマクロな視点から分析するための手法です。

”PEST”は”Politicsｖ”、”Economy”、”Society”、”Technology”の頭文字で、それぞれ「政治」、「経済」、「社会」、「テクノロジー」の4つの分野を意味します。

つまり、PEST分析においては、法改正や条例、政権交代などの政治状況、為替や原油価格、株価などの経済状況、少子高齢化などの社会問題や世論、流行、教育環境などを含めた社会状況、イノベーションや特許、インフラなどの技術状況の把握し、今後のビジネスチャンスやリスクを探っていくのです。

3C分析

”Customer”（顧客）、”Competitor”（競合）、”Company”（自社）の3つの”C”からマーケティング戦略を練るのが3C分析です。3C分析においては、まず市場状況の分析を通して顧客のニーズを測ると共に、競合他社がそれにどのようにアプローチしているかを把握します。次に自社の現状（売上げや戦略など）、特徴、資本力や投資能力を明確にし、市場において自社の強みを効率的に活かす方法を考えていきます。3C分析はいわば自社の成功要因を明らかにし、競合他社に負けない競争的優位を獲得するために役立てられる分析です。3C分析を継続的に活用していけば、自社ブランドの独自性の形成にも役立つでしょう。

マーケティング系分析

上記のビジネス戦略フレームワークでも示唆されているように、市場ニーズやトレンド、競合他社の動向などをリサーチするマーケティングはビジネス戦略の基礎に位置するものです。そこで以下では、効果的なマーケティングに役立つ4つの分析手法をさらにご紹介していきます。

クロス集計分析

クロス集計分析とは、アンケート調査の分析などにおいて複数の情報を掛け合わせて、「度数」や「割合」で詳細に回答傾向を要約する手法です。

アンケート集計の最も基本的な方法は、質問項目ごとに回答状況を把握する単純集計です。たとえば単純集計の場合、「あなたは男性ですか/女性ですか？」という質問への回答と「あなたは車が欲しいですか？」という質問への回答を結びつけることはありません。

他方、ここで、「車を欲しがっている回答者の男女比は？」と2つの回答をクロスさせて分析するのがクロス集計分析です。このようにクロス集計分析を使えば、データの内訳をより詳細に可視化でき、効率的なターゲティングなどに役立てることができます。

アソシエーション分析

アソシエーション（Association）とは「連合」や「関連性」を意味する言葉です。アソシエーション分析はデータマイニングと言われるデータ分析手法の一種で、その名の示す通り、膨大なビッグデータの中から、パターンや関連性を見つけ出してビジネスに活かすために役立てられます。

たとえば、アソシエーション分析の結果、「Aの商品を買う人はBの商品を一緒に買うことが多い」という傾向性が明らかになれば、その2つをセット商品にするなどしてさらに売り上げをアップできるかもしれません。このように、アソシエーション分析によって隠れた規則性を発見することで、新たなビジネスチャンスの獲得や、より効率的なビジネス展開が可能です。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析とは、複数の要因によって構成される事象を扱う「多変量解析」の一種です。ロジスティック回帰分析は、特定の事象の発生率や、どういった原因でその事象が発生したのかを推測するために使われます。

ロジスティック回帰分析はその性質上、天気予報や災害の予測など、様々な用途に活用できます。マーケティング分析においても、広告キャンペーンなどに対する反応率の分析を通して、コンバージョンユーザーと非コンバージョンユーザーの差異を抽出するなどして活用できます。

因子分析

因子分析もロジスティック回帰分析と同様、多変量解析の一種に分類される分析手法です。因子分析は、多変量データの裏に潜む共通因子を探り出すための手法として使われます。分かりやすく例を出せば、アンケートの各回答結果から、顧客の隠れたニーズを見つけるといった場合に使われます。

因子分析は心理学の分野において当初開発された分析手法であると言われていることからも分かるように、消費者心理を理解する際に優れた効果を発揮します。

まとめ

綿密なビジネス戦略の構築によって売上を拡大したり、業務効率を上げたりするためには、データ分析が重要な役割を担います。Microsoft Dynamics 365を利用すれば、営業分析からマーケティング分析、顧客情報の分析まで幅広いデータ分析が可能です。それにより利益率や顧客満足度が改善され、企業のさらなる成長を助けるでしょう。

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