データ活用におけるデータ分析｜課題設定からデータ収集と分析、意思決定支援までの進め方
この記事ではデータ活用の一つであるデータ分析について、データ分析をするとわかること・データ分析の進め方・具体的な手法の一例をお伝えします。
データを何かに使えないか、分析したいけどあまりイメージがわかないような方の参考にしていただけると嬉しいです。
執筆者のご紹介
加藤洋介
所属：株式会社メンバーズ メンバーズデータアドベンチャーカンパニー アナリスト事業部 データアナリスト
常駐による顧客企業のデータ分析支援を行いWebサービスやアプリのユーザー・PVの向上のための意思決定に貢献し、現在はデータマネジメントやダッシュボードの学習中。
経歴
中古自動車のオークション運営会社、健康保険組合の運営支援会社を経て2021年8月にメンバーズ入社
顧客企業にデータ分析者として常駐し要因分析・効果検証による効果的なコンテンツ制作の意思決定の支援を実施。ただ分析するのではなく、課題や分析の目的を整理して、意思決定を支援するデータ分析をしてきました。
目次
01.| データ活用とは
02.| データ分析をするとわかること
現状把握
効果検証
顧客ニーズの把握
03.| データ分析の進め方
課題を設定する
意思決定を想定する
何がわかると意思決定できそうかを考える
分析設計を考える
分析をする
分析結果をまとめる
レポートを作成する
意思決定者に報告をしてフィードバックをもらう
04.| 具体的な分析手法
施策の効果検証
テキストアナリティクス
機械学習による意思決定支援
アンケート分析
05.|まとめ
データ活用とは
データ活用は、ビジネスにおいて重要な情報を戦略的に用いて、意思決定を支援するプロセスです。近年、企業は大量のデータを集め、効率的に活用することで競争力を向上させています。データ分析は、その中核に位置するものであり、収集されたデータを整理し、解釈することで、企業の課題解決や成長戦略の策定に貢献します。
データ活用の重要性
データを適切に活用することで、企業はビジネス上の課題や目標に対して、効果的な意思決定を行うことができます。例えば、売上データを分析することで、どの製品がどの地域でよく売れているかを把握し、マーケティングや販売戦略の最適化が可能です。
データ活用の基本的な流れは、以下のようなステップで進みます：
- データ収集：企業の業務や顧客からのデータを集める。
- データ分析：集めたデータを整理し、意味を見出す。
- 意思決定：分析結果を基に、最適なアクションを取る。
こうしたデータを活用する一連のプロセスは、特に現代のデジタルビジネスにおいて不可欠な要素となっています。
データ分析をするとわかること
データ分析は、ビジネスにおける課題解決に役立つ情報を提供します。以下に、データ分析を行うことで得られる主な成果を挙げます。
現状把握
まず、データ分析は現在の状況を客観的に理解するために役立ちます。
たとえば、企業が所有する売上データを細かく分析することで、売上の推移や成長の度合いを把握できます。
これにより、どの製品やサービスが特定の地域や期間で好調であるかを明らかにし、今後の戦略を構築する際のベースとなります。
効果検証
次に、データ分析は企業が行った施策の効果を検証するためのツールとしても重要です。
広告キャンペーンや新商品の導入後に、売上データや顧客の反応を詳細に分析することで、その施策がどの程度成功したかを評価できます。
この情報に基づき、今後のキャンペーンの改善や、より効果的な施策を考案することができます。
顧客ニーズの把握
データ分析を通じて、企業は顧客のニーズや期待を深く理解できます。
たとえば、顧客の購買履歴やフィードバックデータを分析することで、どのような商品やサービスが人気なのか、またどのような改善点が必要かが明確になります。これにより、顧客満足度の向上や、リピーターの増加を目指すことが可能となります。
データ分析の進め方
効果的なデータ分析を行うには、段階的かつ計画的なアプローチが必要です。以下に、データ分析を進めるための主要なステップを紹介します。
課題を設定する
データ分析を開始する前に、解決すべきビジネス上の課題を明確にすることが重要です。
課題は「売上の低迷」「新規顧客の獲得」「顧客満足度の向上」など、具体的で測定可能なものである必要があります。
この課題が曖昧であると、分析の方向性が不明確になり、成果が出にくくなります。
その課題に対してどのような意思決定をするかを想定しておく
次に、その課題に対してどのような意思決定が必要かを事前に考慮します。意思決定を行うために、どのようなデータが必要かを明確にしておくことで、分析作業の方向性が定まります。例えば、売上データを基に次の販促キャンペーンをどの地域で展開するかを決める場合、その判断材料として売上の傾向や顧客の反応を分析します。
何がわかると意思決定できそうかを考える
具体的にどのような情報があれば、意思決定が可能かを考えます。例えば、売上データを分析して、特定の地域や商品の動向を把握することで、どの市場に注力すべきかが見えてきます。
分析設計を考える
次に、分析設計を行います。この段階では、どのデータを使用し、どのように分析するかを決定します。使用するデータが不完全であれば、結果に誤りが生じる可能性があるため、データの選定と整理は非常に重要です。また、分析ツールやソフトウェアの選択もこの段階で行います。
分析をする
計画が整ったら、実際にデータの分析を進めます。データのクリーニングや整備を行い、欠損値や外れ値を除去した後、目的に応じた分析手法を適用します。たとえば、売上の時系列分析や顧客セグメントのクラスタリングなどが有効です。
分析結果をまとめる
分析結果をわかりやすくまとめることも重要です。視覚的にわかりやすい形でデータを表現するために、グラフやチャートを使用すると効果的です。また、分析結果の解釈を行い、得られた知見を具体的な提案としてまとめることが求められます。
レポートを作成する
分析結果をもとに、意思決定者に対してわかりやすく報告するためのレポートを作成します。このレポートには、分析の方法や結果だけでなく、今後のアクションに繋がる提案や、改善点も含めることが大切です。意思決定者がすぐに実行に移せるように、具体的な提案を盛り込みましょう。
意思決定者に報告をしてフィードバックをもらう
レポートを作成した後は、意思決定者に報告し、フィードバックを得ます。このフィードバックは次回の分析作業や施策に反映されるため、積極的に収集しましょう。定期的なフィードバックを通じて、データ活用のプロセスは徐々に洗練されていきます。
具体的な分析手法
データ分析には、目的に応じた様々な手法があります。以下では、代表的な分析手法をいくつか紹介します。
施策の効果検証
施策の効果を定量的に評価するための手法です。広告キャンペーンや新商品リリースの効果を、売上データや顧客反応データを使用して分析します。売上の推移や顧客の購買行動を比較することで、施策の成功度を判断し、今後の改善策を考えることができます。
テキストアナリティクス
テキストアナリティクスは、顧客のレビューやアンケートの自由回答を分析する手法です。自然言語処理を使って大量のテキストデータを解析し、顧客のニーズや感情を理解します。これにより、顧客の声を直接反映した製品やサービスの改善が可能となります。
機械学習による意思決定支援
機械学習アルゴリズムを使用して、過去のデータからパターンや傾向を見つけ出し、意思決定を支援する手法です。機械学習は、予測モデルや分類モデルを構築することで、ビジネスの将来を予測し、リスクを最小限に抑えた意思決定を可能にします。
機械学習のメリット
- 予測精度の向上：将来の売上や顧客の行動を高い精度で予測できる。
- 自動化：データが増加してもアルゴリズムが自動で学習し、効率的に分析。
- パターン発見：人間では見逃すような微細なパターンを検出できる。
応用例
- 売上予測：過去の売上データに基づき、未来の売上を予測する。
- 需要予測：需要の増減を予測し、適切な供給計画を立てる。
- 異常検知：異常なパターンを検出し、問題が発生する前に対応する。
機械学習を活用することで、より高度なデータ分析が可能になり、企業は効率的な戦略の策定や迅速な意思決定を行うことができます。
アンケート分析
アンケート分析は、顧客の満足度や意見を収集し、サービス改善に役立てるための手法です。アンケートの結果を集計し、分析することで、顧客がどのような点に満足し、どの部分に不満があるのかを理解できます。これは新商品の開発や既存サービスの改善に非常に有効です。
アンケート分析のステップ
- 質問設計：目的に沿った質問を作成し、顧客からのフィードバックを得る。
- 集計と分析：回答を集計し、数値データとして可視化する。
- 結果の活用：得られた結果を基に、製品開発やサービス向上のアクションプランを策定。
まとめ
データ活用は、現代のビジネスにおいて不可欠な要素であり、データ分析を通じて得られる情報は、企業の成長や競争力の向上に大きく貢献します。データ収集から分析、意思決定に至るまでのプロセスは一連の流れであり、各ステップを適切に進めることで、企業は効率的に目標を達成できます。
まず、課題設定とそれに対する意思決定の方針を明確にし、その後、必要なデータを収集し、適切な手法で分析を行うことが重要です。また、得られた結果を視覚的に表現し、関係者にわかりやすく伝えることで、効果的な意思決定が実現します。
さらに、機械学習やテキストアナリティクスといった先端技術を用いることで、より精度の高い分析と未来予測が可能となり、ビジネスの意思決定を強力に支援します。これらの手法をうまく活用することで、企業は持続的な成長を遂げることができます。
今後も、データ活用の重要性は増す一方です。企業はデータを活用して、新しいビジネスチャンスを探り、常に競争の先頭に立つことが求められています。データ分析のプロセスを正しく実践し、継続的に改善することで、企業の成功を確実にすることができるでしょう。
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