データ分析をビジネスに活用することで、業務効率化や客観的な意思決定に役立ちます。この記事では、データ分析がビジネスで重要とされる背景やビジネスに適したデータ分析手法、手順などを解説します。データ分析を自社のビジネスに役立てたい担当者は、参考にしてください。
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監修
データ分析とは
データ分析とは、収集したデータを整理し、数字を読み解くことで、意思決定に資する示唆を導くプロセスです。収集したデータの分析、洞察、発見により、効果的なビジネス運営に役立ちます。データ分析により、物事を数字や客観的事実に基づいて判断できます。
データ分析がビジネスで求められる背景
ビジネスにおいて、データ分析の重要性が高まっています。その背景を3つの観点から解説します。
1. ニーズが多様化しているため
インターネットが普及し、スマートフォンを1人1台持つ時代が訪れています。世の中に多くの情報があふれる社会において、情報へのアクセス方法が多様化したように、消費者の価値観やニーズも多様化しています。ビジネスにおいては、多様化するニーズを把握し変化に対応するために、データ分析が求められています。
2. 製品のサイクルが短くなっている
消費者ニーズの移り変わりやデジタル化・競争激化・情報伝播の高速化などにより、製品やサービスのライフサイクルは年々早まっています。併せて、SNSや口コミでの情報伝達のスピードが早まったことも、製品サイクルが短くなった要因として挙げられます。
市場の変化スピードに追いつけなければ、ビジネスの成長は期待できません。データ分析を用いて、自社データを有効活用し、日々変化する市場の動向や消費者インサイトを把握する必要があります。
3. データに基づく意思決定が求められている
データに基づいた意思決定とは、ビジネスにおいて、科学的かつ論理的な方法で意思決定を行うことを指します。かつての勘や経験に頼った判断では、市場環境の変化に対応できません。現代は、VUCA時代とも呼ばれ、変化が早く予測が困難です。根拠のある施策やスピーディな経営判断が求められているため、データ分析の重要度が増しています。
データ分析をビジネスに活用するメリット
データ分析をビジネスに活用することで、スムーズな意思決定や業務効率化に役立ちます。ここでは、メリットを4つに分けて解説します。
1. 顧客のニーズを細かく理解できる
顧客のニーズが多様化している現代においては、1人ひとりに「自分に合った製品やサービスである」と認識してもらえることが、ビジネス成功のカギです。データ分析により年齢や性別、居住地、職業など顧客のデータを細かく整理し、可視化することで顧客の行動を理解できるようになります。分析結果をもとに、ロイヤルティプログラムを構築できます。
2. スムーズな意思決定につながる
自社の製品やサービスの課題を解決するためには、的確かつスムーズな意思決定が求められます。データをもとにした根拠がある意思決定を提示できれば、担当者や関係者からの理解も得やすくなります。
また、データ分析によって得られた知見は、先入観や思い込みを排除し、個人の経験や勘に頼るリスクの軽減も可能です。効率的な効果検証と高い分析精度により、適切な経営戦略を立案できます。
3. 業務効率化につながる
製品やサービスの課題や改善点は、これまでは経験豊富な従業員のスキルや経験に頼っていました。その結果、従業員にかかる負担が大きくなり、業務の属人化や客観性の欠如なども課題として挙げられていました。
データ分析を活用すると、業務フローをプロセスごとに数値化して管理でき、どこに問題があるのかが明確になり、スムーズな改善につながります。データのパターンごとの行動をマニュアル化することで、業務効率化も期待できます。
4. イノベーションの促進に役立つ
現在までに蓄積されたデータを分析することで、新たなイノベーションの促進、価値の創出につながります。データ分析結果を可視化することで、今までは見逃していたさまざまな価値の発見が期待できます。また、社内に分散されていた情報を集約し分析することで、新たな可能性が生まれることもあります。
ビジネスに適したデータ分析の手法
データ分析に活用できる手法には、さまざまなものがあります。ここでは、ビジネスに役立つ手法を10個解説します。
1. バスケット分析
バスケット分析は、買い物かごにある商品同士にどのような関係性があるかを調べる手法です。顧客の購入した商品の関係を分析することで、購買行動を理解でき、最適な販売戦略を見出せます。
2. ABC分析
ABC分析はデータを優先度や重要度の順にABCに分類して、評価する手法です。ABC分析により、重要なリソースの効率的な配分が可能になります。ABC分析は別名、重点分析と呼ばれ、売上の8割を全体の2割の商品が生み出しているというパレートの法則に基づく考えです。
3. クロス集計分析
クロス集計分析は、カテゴリを2つ組み合わせて集計することで、関係性を可視化し、比較分析する手法です。クロス分析の軸は、カテゴリ×カテゴリ、数量×カテゴリ、数量×数量などが使われています。掛け合わせた数値をもとに深掘りしていくことでマーケティング施策に役立てられます。
4. アソシエーション分析
アソシエーション分析は、項目と項目の関係性を導き出す手法です。連関分析とも呼ばれ、データマイニングの中核を成す手法としても知られています。購買データやPOSデータなどのビッグデータを分析し、関連性やパターンを発見し、仮説を立てます。
5. クラスター分析
クラスター分析は、似た特徴を持つデータをグループに分け、データのパターンを明確にする手法です。混在するデータから類似性の高いものを集約することで、全体の構造を把握しやすくし、効果的な意思決定に役立てられます。
6. 度数分布
度数分布とは、データをある一定の範囲で分けたときのデータの個数を、度数分布表やヒストグラムを使って表す手法です。ばらつきが出るデータの全体像や性質などを理解しやすくなります。
7. 主成分分析
主成分分析とは、複数の変数を持つデータを集約して主成分にまとめる統計的分析手法です。データを単純化することでデータの可視化やカテゴライズ化に役立ちます。
8. 回帰分析
回帰分析は、変数同士がどのように影響するかを判断するための統計処理手法です。変数間の関係性を明確にすることで、統計的かつ根拠のある推論が立てられるため、データに基づいた戦略立案が可能になります。
9. 因子分析
因子分析とは、膨大なデータのなかにある共通因子を探る統計手法です。複雑なデータを整理し、その背景にある価格やブランドなどの要因を明確化することで、データの構造を理解しやすくします。
10. 時系列分析
時系列分析とは、ある現象の時間変動を捉えるために使われる手法です。長期的な傾向や周期的な変化、ランダム変動などに分類し、将来の値を予測します。
データ分析に必要なスキル
データ分析を行うにあたって、必要なスキルを解説します。
論理的思考力
多くのデータから有用な情報を見つけて正しく解釈するためには、論理的なアプローチが必要です。データを正しく認識できなければ、誤った結果を招きかねません。データ分析は、あくまでも手段です。現状の課題から分析すべきデータを選定するためには、物事の背景を読み解く論理的思考力が求められます。
プログラミングスキルや統計学などの知識
データの前処理や分析を効率的に行うために、プログラミングスキルが求められています。また、膨大なデータから必要な情報を適切に利用するためには、利用する情報の下処理と、適切に処理を行うための指示が必要です。
不完全なデータや不要な情報が含まれるデータを活用した場合、正確な結果を得られません。信頼性の高い分析を実現するため、統計学の知識を身に付け、データを解釈するスキルが求められます。
コミュニケーション能力
データ分析の結果を伝える相手は、他のチームメンバーであったり、専門知識を持たない人であったりします。彼らに正しくわかりやすく結果を伝えるために、コミュニケーション能力が求められます。
どれだけ優れた結果を持っていても、伝え方が不適切では、十分に内容を理解されず、意思決定に反映されません。コミュニケーションと合わせて、プレゼンテーション能力や提案力などもあるとよいでしょう。
データ分析の手順
データ分析は手順に沿って進めることが重要です。データ分析を進める4つの手順を解説します。
1. データ分析の目的を明確にする
データ分析の目的が曖昧なまま進めても、有効な結果が得られず、ビジネスに役立てられません。加えて、分析の軸がずれ、分析作業に多くの時間がかかり、業務効率が低下することも懸念されます。目的によって収集するデータや利用する分析手法は異なります。最初に、具体的なKPIを決めることが重要です。
2. 必要なデータを収集する
社内の売上データや顧客データ、Web調査結果など、分析の目的を達成するために活用するデータを収集します。ただし、データの質が低いと分析の精度が低下します。また、欠損値や誤入力が含まれるデータもあります。データを加工したり、データクレンジングしたりする過程が必要です。
3. 収集したデータを分析・可視化する
収集したデータは可視化することで、経営戦略や意思決定などに役立てられます。チャート、グラフ、マップなどで可視化し、意味のある洞察を導き出しておくことが重要です。データの分析、可視化には専門ツールやシステムを活用する方法もあります。
4. 調査結果に基づいた施策を練る
分析と可視化の完了後、調査結果に基づき具体的な施策や計画を練ります。結果を正しく解釈し、評価することで精度の高い意思決定につながります。データ分析で得られた情報や効果を測定し、適切にPDCAサイクルを回すことが必要です。
まとめ
データ分析がビジネスで重要視されている背景として、価値観の多様化、製品のライフサイクル短縮などが挙げられます。消費者ニーズを理解し、スムーズな意思決定につなげるために目的や課題に合ったデータ分析手法を活用しましょう。
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