マーケティングで活用!データ分析5つの手法と考え方を紹介

データ分析

競争が激化するビジネスシーン。これからのマーケティングには「ビッグデータ」を活用することが必須です。しかし「ビッグデータ」を持っているだけでは「宝の持ち腐れ」。データを持っていることと資産にすることは全く意味が違います。では持っているだけと資産にすることの違いはどこで生まれるのでしょうか。その違いはデータ分析の考え方と分析手法を知っているかどうか。知らないままだと、見当違いの戦略へ経営を導いてしまいかねません。今回は、成果を生み出しゴールへ向かうために必要なデータ分析の手法と考え方を紹介します。

データ分析とは

膨大なデータを蓄積保有する企業が増えています。ソーシャルからの情報やGPSデータ、ECサイトからの購買履歴や閲覧情報など。あらゆる情報をリアルタイムに取り込み蓄積する企業が増えている反面、蓄積しているだけで活用できているのかというと、自信を持って「はい」と答えられるところは多くないでしょう。

どうしてこのような状態になるのかというと、「データ分析」が正しく行われていないためです。では、データ分析とはどのようなことを指すのかというと、意外に定義が曖昧であることが多く、結果として蓄積したデータを上手に活用できていないというのが現状です。

意味のある情報を見出し、経営やマーケティング戦略に活用できる価値のある知識を取り入れることで、意思決定や深い洞察を生み出す助けになるのです。

データ分析に必要な3つのこと

データ分析を行ううえで必要なことをお話します。

1. 問題点を正しく認識

なぜ分析を行うのか。分析を行う担当者が忘れがちになる部分です。

蓄積されたデータの意味

データが集まってきた背景

現状の認識

こういった部分を明確にしておくことで、「データ分析をしても何に活用できるのかわからない」という状態を回避することができます。

どのような問題点を解決するために、どのような分析をすればいいのか。そのためには前準備は必要なのか。前提条件は正しいのか。結論を導き出すまで試行錯誤を繰り返すことになりますが、「なぜ分析を行うのか」ということを間違えなければ、おのずと結果はついてきます。

2. 分析手法の理解

分析の手法にはいろいろな方法が存在します。分析担当者としては、それぞれの分析手法の特性は知っておきたいところです。分析手法や分析ツールは、間違った使い方をしても「それらしく」結果を導き出します。そして結果が出てくるため間違っていることに気がつきにくくなります。

分析を行う2つのデータが取得された条件に違いを含んでいても、分析手法やツールではその違いに気づきません。適切な分析手法を選択し、蓄積された情報を有用に活用するように心がけたいところです。

3. 分析結果の判断

分析結果に対して、どのような判断をするのかも重要です。予想どおりの場合はどのような行動を起こすのか。予想外の場合にはどのような行動を起こすのか。なぜ想定外なのかを見つけることも必要になります。

データの集め方は正しかったのか

分析手法は正しかったのか

仮説は正しかったのか

分析結果の判断次第で、ビジネスの方向転換もありえます。

判断するときには、いろいろな可能性を見つけ考えることが必要になってきます。

データ分析をマーケティングに活用するには

データ分析を行うことで、将来の購入率や受注率を「予測」することが可能になるでしょう。実際に起こっている情報を元にして分析しますから再現性も期待できます。また、データ分析を行うと今までは関連性が見えていなかったことが明確になることがあります。

気候や気温と特定商品の販売率

商品を隣同士に並べたときの購買率

どのキャンペーンに反応があり、どのキャンペーンでは反応がないのか

数値で見ることができますから、判断を誤ることが少なくなります。そして、これらの分析を行うことで「顧客満足度」「営業力」「在庫」「コスト」「リピート」といった、ビジネスでもっとも「何とかしたい」部分をピンポイントで対処し成果に結びつけることができるでしょう。

マーケティングに使えるデータ分析方法

それでは、マーケティングで使えるデータ分析の代表例をご紹介します。

クロス集計

23つの特定の項目の相互関係を分析・集計します。アンケートの回答を集計することで、性別や年代別の「欲しい」ものや「興味」のあるものを把握し、仕入れや販売予測に役立てることができます。

ロジスティック回帰分析

発生確率を予測する方法です。例えば、ダイレクトメールを100人の顧客へ送ったとしましょう。そのうち購入した人を「1」、購入しなかった人を「0」として集計・分析します。分析結果から購入した人の特徴が見えてくるので、より効率的に販売促進を行うことができます。

主成分分析

得たデータを集約することで、購買動機としてもっとも大きく占めているものは何かを把握することができます。なぜ、その商品やサービスを購入するのか。どのような心理で購入に至るのか。顧客が「なぜ購入しているのか」を分析するときに活用できます。

この分析によって、マーケティングのセグメンテーションやブランドのポジショニングが適切かどうかを調査分析することができます。

クラスター分析

単純なクロス集計では捉えられない、複数のデータをグループ分けすることで分析する方法です。一定の条件のもとで、ある特徴や似たもの同士をグループにし分析します。顧客のセグメンテーションを知ることや、新たな切り口を見つけるときに活用できる方法です。

アソシエーション分析

商品やサービスの相関性を見つけることが目的の分析方法です。実店舗とECサイトを運営しているような場合、実店舗でのポイント利用とECサイトでのポイント利用の状況はどれくらい違うのか。運営方法の違いとポイント利用には、どのような相関性があるのかを分析することができます。

データを価値ある資産に

データを大量に持っているだけではもったいないです。正しく考えてデータ分析することは、経営や戦略に、そしてあなたのキャリアにもメリットがあります。データを価値のある情報、そして資産とすることが今後望まれることでしょう。もっと有用にデータ分析を行って、一歩も二歩もライバルに差をつけてください。

 

参考:

4W1Hで分かる、ビジネスに本当に役立つデータ分析とは、どんなものか|atmarkIT

データ分析はこれで完璧!全61種類の分析方法・手法完全ガイド|ボクシルマガジン

ビッグデータを徹底解説!データ解析方法と活用法|ボクシルマガジン