データ解析とは？

データ解析から得られた知見がマーケティングを成功させる源泉となります。データ解析のスキルを身につけることは、これからのマーケティング活動において欠かせないスキルのひとつとなるでしょう。

では、どのようにデータ解析のスキルを身につければよいでしょうか。具体的な方法論を知る前に、データ解析の言葉の定義から把握しておきましょう。

データ解析とは、多量かつさまざまな種類のデータを一元管理し、集計・加工を施して図やグラフ等に視覚化することで新たな知見を得ることです。何らかの問題に対して、それを解決するための課題をデータから発見していく作業となります。また、仮説の正確性を検証する際にも用いられます。単純にデータを集計・管理するだけのことをデータ解析とは言いません。そこからどのような知見を導くことができるか、そのスキルがデータ解析のポイントとなります。

データ分析との違い

データ解析と似た言葉にデータ分析があります。同義で扱われてしまうことも多いのですが、そこには明確な違いがあります。

分析は「物事を分解してその構造を明らかにすること」、解析は「物事のつながりや因果関係を洞察して知見を得ること」になります。つまり、データを集計・管理して図やグラフ等に視覚化することがデータ分析であり、そこから知見を得ることがデータ解析であると言えます。

例えば、ある店舗が新規開拓を促進したい際に、商圏について情報を集めて整理するまでがデータ分析、その情報からどこに商圏を設定すれば新規開拓成功の可能性が高まるのか、どのような品揃えが最も訴求力があるか等の知見を得ることがデータ解析となります。

データ解析を実践する価値

正しくデータ解析を行えば、自社のマーケティングに大きなインパクトを与えるでしょう。データ解析を実践する価値について、詳細は以下の通りです。

現状把握の精度が向上し、施策立案能力が高まる

精度の高い施策を立案するためには、精度の高い現状把握が必要です。市場が拡大しているか縮小しているか、市場のライフサイクルはどの状態にあるかなどにより施策は異なります。単純なことですが、このような基本事項を把握していないケースもあり、それでは期待した成果を出すことはできません。データを活用していくことは現状把握の精度を高めます。勘や感覚で市場を把握することは困難です。具体的なデータをもとに市場を知ることで、そこにどのようなアプローチをしていけばよいかが立案しやすくなります。

施策の効果が検証でき、マーケティングを高度化できる

しっかり企画を練り万全の体制を整えても、実行した施策が必ずしも成功するとは限りません。しかしその場合も、その施策が成功しなかった原因を把握し、今後の対策を立てることが、マーケティングを高度化させていくためには重要となります。データ解析を行うことで、単純に成功した、失敗した、という事実のみの認識から、なぜ成功・失敗したのか、今後はどのような対策を講じればよいのかという知見を得ることができます。

組織内外の連携がしやすくなる

多くの場合、マーケティングは担当者ひとりで完結するものではありません。組織内の別部署や外部のリソースを活用する必要があります。その際に、最も連携を阻害する要因となるのが、各主体の思い込みによる共通認識のズレです。業務の異なる別部署や組織文化が異なる外部と連携する場合には、同じ施策を検討していながら各人がそれぞれ異なる解釈をしているケースがあります。データを用いて目的や施策の内容を説明することで、先入観や固定観念が入りにくくなり、組織内外の連携がしやすくなります。

データ解析のステップ

ビッグデータといわれるように、データ解析の作業には多量かつ多様なデータを扱うケースが多くあります。しかし、組織内外との連携や、まとまった時間が必要になるといったことが要因で、作業が煩雑かつ膨大に感じられ、データ解析をリタイヤしてしまうこともあるようです。

正しくデータ解析をするなら一定の時間を確保して取り組むことが必要です。手を抜くと、解析結果の精度が低くなり“データ解析は役に立たない”という結論になりがちです。データ解析を効率化するためには、基本的なステップを忠実に守ることが大切です。独自のやり方や手順の省略化は、成果を残せないケースが多く、結果的に成果を出すまでにより時間がかかってしまいます。基本のステップに沿うことで、時間の短縮、そして成果の最大化を図ることができます。

1.目的を明確にする

まず、重要となるのが目的を明確にすることです。例えば、新規開拓を促進したい、ランディングページのコンバージョン率を上げたい、既存客の離反を防ぎたいなどが挙げられます。目的が明確になることで、その後のデータ分析・データ解析をどのように進めればよいかを明らかにすることができます。

2.データを整理・分析する

次のステップは、社内外にあるデータを整理し分析することです。特に、整理は見落としがちなステップなので注意が必要です。データ解析を効率よく進めるためには、目的に応じた十分な量の正しいデータが整理された状態でなければなりません。データに不備があれば解析結果にも影響を与え、量が少なければ判断を誤る可能性があります。

そして、データの整理・統合ができたら、データ分析に進みます。1.の目的に応じた分析手法を選択しましょう。データ分析手法の詳細は「マーケティングの成果を高めるデータ分析の基本」をご覧ください。

3.データ解析を通じて知見を得る

整理されたデータから知見を得るステップです。ここでどのような知見を得られるかが施策の成否を決めます。

ポイントは各分析手法の“効き目”を把握しておくことです。さまざまな分析手法が存在しますが、クロスセル（関連販売）に適した商品の選定や、ターゲットの特定に有効など、手法により得られる知見は異なります。分析・解析作業のなかでその結果がしっくりこないようならば、分析手法の選択に誤りはないか、その手法から知見を正しく導いているかについて確認しましょう。

4.知見を施策に落とし込む

「最も需要があるのは〇〇層と言える」、「コンバージョン率が上がらないのはコンテンツの掲載順序に原因があり、それを改善する必要がある」などの解析を通じて得られた知見は、施策に落とし込むことで初めて実効性を発揮します。

しかし、得られた知見と立案した施策に矛盾が生じているケースもあります。最も成果が出ると判断したターゲット層に響きにくいメディアを選択していたり、クロスセルを促進するはずが施策を組み立てる過程でいつのまにかアップセルの促進に変わっていたりするケースです。当然、知見と矛盾すれば期待した成果は望めません。知見と施策の落とし込みの整合性を保つにはポイントがあります。詳細は、「データ活用とは？その方法と成功事例を紹介」にてご覧いただけます。

業界別データ解析の利用シーン

それでは、データ解析のイメージをつかんでいただくため、業界別にデータ解析の利用シーンを紹介しましょう。

飲食業での利用シーン

飲食業界は、現在の市場での地位が高くとも1年後にはどうなるか分からないという、競争の激しい業界です。そのため、販売促進にデータに基づいた施策が使われるケースが多くあります。例えば、「近隣でお店を探している人のスマホに広告を出す」、「店舗前の人通りを把握する」等が挙げられます。一方、オペレーションの効率化によるコストダウンのために、「店内の行動をデータ化して問題点を改善する」といった取り組みもされています。

小売業での利用シーン

小売業では、顧客ニーズに対応した品揃えや、満足度を高める接客が必要となります。「データ分析から売れ筋・死に筋商品を把握して品揃えの精度を高める」、「季節商品の需給を予測し、在庫負担を軽減する」、「市場を分析し、顧客をセグメントに分けて施策を最適化させる」などの利用シーンがあります。

製造業での利用シーン

市場分析によるマーケティングアクションの最適化とともに、製造現場のオペレーション改善にもデータが活用されています。例えば「ラインの稼働状況の把握による異常の早期発見」、「原材料の調達から生産、納品までの流れを可視化して無駄を削減」、「生産の計画と実績の差異を把握してロスの防止」などがあります。マーケティングにも現場のオペレーションにもデータが活躍するシーンが多い業界と言えるでしょう。

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