自社が保有する膨大なデータを分析してビジネスに反映させることによって、顧客との関係構築や業務効率化、コストダウンなどさまざまな成果が期待できます。データに基づいた正確な現状分析を行い、将来的な予測や自社の課題の洗い出しをすることで、さらなる成長につながっていくでしょう。
そこで今回は、データ分析の基礎知識や活用のメリット、具体的な手法、分析時の注意点などについて詳しく解説します。
データ分析とは
データ分析とは、ビジネスにおいて必要な情報を収集し、分類・整理して、自社の目的に合致した情報を抽出することです。系統ごとにデータを抽出することで、自社の営業戦略やマーケティング戦略などの意思決定に役立てられます。
データ分析が重要な理由
近年はインターネットが発達し、あらゆるデータが取得できます。しかし、玉石混交のデータのなかから抽出するデータが適したものでなければ、売上アップにつながる戦略や顧客満足度の向上につながる施策を打ち出すことができません。データ分析は、有効な戦略を策定するうえで非常に重要な役割を果たすのです。
必要なデータを抽出するためには、企業が自社のデータ分析の精度を高めて、有用なデータを精査するための環境を整えることが重要です。
データ分析を行うメリット
データ分析を行うと、精度の高い現状分析や将来予測が可能になります。ここでは、データ分析の具体的なメリットについて見ていきましょう。
正確な現状分析ができる
データ分析を行うことで、市場における自社の立ち位置や強み・弱みを明確にして、現状を明らかにすることができます。自社がこれから特に注力していくべき施策はどのようなものなのか、どの部分にコストをかけると営業やマーケティングの効率化をはかれるのかを理解するために、自社のデータ分析が指針となります。
他社に比べて製品面で十分な差別化をはかれているものの、サポートが弱く顧客満足度が期待するほど向上していないのであれば、顧客満足度を向上させて売上につなげるための施策にコストをかける戦略が考えられるでしょう。また認知度が低いことが原因で売上が伸び悩んでいるようなら、広告費用を増加するなどの施策が検討されます。
将来的な予測に役立つ
現状のデータ分析を行うことで、将来的に会社がどのような方向に向かっていくのかを予測することが可能になります。企業が将来的に成長を続けていくためには、今後どのような施策を打ち出していかなければならないのかを把握するためにも、データ分析は重要です。
現状のまま経営していくと売上に伸び悩みが見られることが判明したなら、成長し続けるためにはどのような部分に注力しなければならないのかを見極める必要があります。市場全体が縮小していくために成長が見込めないなどの原因が明らかになった場合は、事業の大幅な方向転換をはかるなどの決断が必要になる可能性も出てくるでしょう。
自社の課題を洗い出せる
データ分析をすることで、自社が改善していかなければならないポイントはどこにあるのかなどを洗い出すことが可能になります。自社の改善点を理解することによって、自社の弱みをピンポイントで改善することができ、業務効率化やコスト改善につなげることができるのです。
たとえば、現状は十分な売上を確保できており、成長が続いていくように思われたとしても、自社の課題を放置したままだとゆくゆくは伸び悩む可能性もあります。また、顧客の信頼が時間とともに低下してリピーター離れを起こすなどのリスクもあるため、課題を定期的に洗い出して改善をはかることは重要です。
データ分析の具体的な手法
データ分析を行うにあたって、いくつか代表的な手法があります。ここでは、よく使われる5つの手法をご紹介します。
ABC分析
ABC分析とは、A・B・Cの3つの重要度に自社の商品を分類して、売れ筋の商品や、重点的に販売するべき商品を把握するための分析方法です。ABC分析を行うことで、マーケティングの優先度を設定してコストの効率化をはかることができます
Aに分類された商品は自社の主力商品であり、積極的に販売していくことが求められるため、マーケティング費用の比重も大きくなると考えられます。BはAに比べると重要度は下がり、Cは販売機会がそれほど多くなく、回転率が低い商品などが該当します。
バスケット分析
バスケット分析とは、頻繁に併せ買いされる商品を可視化したり、どの商品がどれだけ購入されるかを把握したりするための分析手法です。たとえば「赤ちゃんの紙おむつの横にビールを陳列すると売上が増加する」という「おむつとビール」のデータ分析は有名ですが、このように、併せ買いされやすい商品同士を隣に陳列することによって売上を高めるなどの施策に活用できます。
クロス分析
クロス分析とは、アンケートや意識調査などによって集めたデータを、回答者の個人情報と掛け合わせて深堀する分析手法です。属性別の平均値や、すでに所有しているデータの集計作業に役立ちます。たとえば、人気の飲料を分析するにあたって、「20代・女性」「30代・男性」のように、年齢と性別という属性を掛け合わせて分析する方法などがあります。
クラスター分析
クラスター分析とは、自社が保有するデータのなかから、ある似通った特性を持つ集団を抽出する分析方法です。似たような性質を持つ集団を分類することによって、セグメント単位のマーケティングが可能になったり、一人ひとりの好みに合わせたOne to Oneマーケティングに役立てたりすることができます。
アソシエーション分析
アソシエーション分析とは、一見すると関連していないように見えるデータのなかから関連性を見つけ出して、仮説を立てたうえで今後の経営戦略を打ち出していくための分析方法です。前述のバスケット分析で「おむつとビール」の例を紹介しましたが、この事例はバスケット分析の手法であると同時に、アソシエーション分析の一例でもあるといえます。アソシエーション分析は、POSシステムなどによく利用される分析手法です。
データ分析を行うときの注意点
データ分析を行うときは、次の3つのポイントを押さえて行うことが大切です。
目的を明確にする
「データ分析を行って何に役立てたいのか」という目的を明確にしなければ、どのデータを分析すればよいのかわからず、軸がぶれてしまうため注意が必要です。「マーケティングに役立てたい」「業務効率化をはかりたい」「コスト削減」など、企業によってデータ分析の目的は異なるため、データ分析の目的を明らかにしたうえで、目的を達成できるようなデータ分析を行うことが求められます。
客観的な分析を心がける
データ分析を行うにあたって、分析者の主観が混じってしまうと、分析の正確性が薄れがちになります。データの分析はあくまでも客観的に行うことを意識して、「この分析結果はきっと〇〇だからこのような結果になったのだろう」という主観が入り混じった安易な判断を行わないようにしましょう。
手法に固執しすぎない
データ分析はあくまでも自社の目的を達成するための手段に過ぎません。そのため分析手法に固執しすぎると、ビジネスを発展させるためのヒントを見落としてしまいやすくなります。データ分析は、その結果を経営判断に役立てるために行うものです。したがって手法にこだわるのではなく、課題を明確にし、その課題を解決するデータを導く手法を柔軟に使い分けることが、データ分析では重要なポイントになります。
まとめ
データ分析を行うことで、自社の強みや弱みを把握し、経営判断に活かすことが可能になります。自社に必要な情報を抽出して日々の業務に反映させることは、売上アップや顧客満足度の向上をはかるために必要不可欠です。
とはいえ、情報にあふれている現代において、自社だけでデータ分析を正確に行うのは難しい側面もあります。データ活用にお悩みの方は、データクレンジングに強みを持つNTTタウンページにぜひご相談ください。貴社の持つデータを最大限に活用するために、経験豊富なスタッフがサポートいたします。
コラム筆者：遠藤 実希子
（2022年3月執筆）
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