データ分析とは？　メリットと手法を解説

「今までに得たデータを活用したいけど方法が分からない」「データ分析は必要？」など悩みや疑問を抱えていませんか。

データドリブン経営の重要性が叫ばれる中、過去に蓄積したデータを分析して、経営戦略の立案や課題の解決を目指す動きが加速しています。

今回はデータ分析の特徴やメリット、具体的な手順や方法を紹介します。データを活用した経験がない人でも自社に適した手法が分かるので、ぜひご一読ください。

データ分析とは

データ分析とは、データの収集・加工・分析・改善を通じて、ビジネス上の意思決定に役立てる一連のプロセスです。データの分析によって、より深い顧客理解が実現するほか、課題の根本的な問題の特定、将来の正確な予測などが可能になります。

データとは客観性・再現性がある数値や事実を示し、定量的なもの以外に口コミや画像のような定性的なデータも含まれます。

具体的にはレジで購入した商品データ（商品名や個数、値段、時間）、行動データ（Webサイトの検索履歴、閲覧履歴）、顧客属性データ（年齢や性別、居住エリア、推定年収）などが対象です。

データ分析とデータ活用は一見するとよく似ていますが、両者には明確な違いがあります。データ活用は継続的なデータの利用を通じて、業務効率化および生産性の向上を目指す取り組みです。データ分析は数学的な知識を使い、規則性・因果関係の発掘、異常値の発見などさまざまな成果を得ることが目的です。

Web広告やデジタルマーケティングの発展によって、企業と顧客のタッチポイントは以前より増えました。結果的に扱うデータの絶対量も増加しています。

今日のビジネスでは意思決定をより客観的なものにし、ビジネスの効果を高めるため、データ分析の実施が推奨されています。

データ分析が重要視される理由

テクノロジーやインターネットの急激な発達に伴い、消費者が抱えるニーズは多様化しました。

広告に巨額な投資をすれば売れる時代は終焉を迎え、顧客一人ひとりに合わせたOne To Oneマーケティングが必要となっています。

顧客の行動データを分析し、法則性を見出し、複雑多様なニーズの特定に励むことは、もはや企業にとって必須だといえるでしょう。

ビジネスのスピードが加速しつつあることも、データ分析の重要性を高めた理由の一つです。新しい製品が次々に生まれ、売れない商品はすぐ淘汰されてしまいます。流れに置いていかれず、経営を前に進めるには、データの活用が不可欠です。

数値やファクトに基づく経営判断ができれば、主観による恣意的で不確実な判断を避けられます。

データ分析のメリット

データ分析の重要性が取り沙汰されているのは、企業にとってメリットが豊富だからに他ありません。どのような影響をもたらすか、具体的に解説します。

データの根拠に基づいた経営ができるようになる

分析で導き出された客観的なデータに基づき、ビジネスを推進するデータドリブン経営が実現します。

経営者の勘や経験に基づく判断は主観的です。他のケースでは当てはまらない可能性が多々あります。

Webサイトやアプリ、SNSなど企業と顧客との接点が多様化した現代では、なお一層データに基づく客観的な判断が必要です。

データドリブン経営は業務効率化や生産性の向上のみならず、新たなビジネスの創出でも注目されています。時間や人的コストを抑えて既存事業の生産性を高めるほか、蓄積した実績データを活用して未知の領域にもチャレンジできるでしょう。

確度の高い将来予測が可能になる

データ分析を有効活用すれば、精度が高い未来予測が実現します。実績データから関連性や因果関係を見出すことで、将来の市場動向や売上推移の正確な予測を立てることが可能です。

技術の進化に伴い、ビジネスの成長スピードは加速し、市場の不確実性は日に日に高まっています。これからは、今までにない未知の領域で事業を開始することも珍しくなくなるでしょう。

客観的で再現性のあるデータ群は、不確実な環境で、判断を下す際の拠り所になります。

意思決定がスピーディになる

絶対的でゆるぎないファクトや数値に基づく経営は、スピーディーな意思決定を実現します。

従来は経営陣による合議制で、経営判断を下すケースが一般的でした。合意形成に至るまでに何度も擦り合わせが必要なので、時間を要するのが難点です。

市場の変化が著しい環境に対応するには、意思決定のスピードも上げねばなりません。蓄積された顧客や市場データを根拠に、正確で信頼できる情報を提供し、迅速な意思決定をサポートします。

ビジネス上の課題やボトルネックが何か分からない状況では、精度が高い判断は下すことはおろか、経営危機にすら陥りかねません。データ分析によって要素同士の関連性を見出し、今まで検討もしなかった解決策の立案にもつながります。

先入観を排除できる

時として経営者の経験に基づく主観的な判断が先入観と化し、論理的な思考の妨げになるケースは少なくありません。

先入観は「バイアス」とも呼ばれ、認識の歪みや偏りを意味します。バイアスにはいくつもの種類があり、ビジネスの現場で意識したいのが認知バイアスです。

今までの経験や先入観から形成される認識の歪みや偏りを意味します。認知バイアスを抱えていると、気づかないうちに非合理的な判断を下してしまいます。

先入観を排除し、バイアスの影響を受けずにビジネスを推進できるのはデータ分析の大きな利点です。

新たなビジネスチャンスを得られる可能性もある

各部門が保有するデータの統合により、新たなビジネスチャンスの発見を期待できます。ビッグデータの活用によって、今まで見えてこなかった法則性や関係性が見つかるかもしれません。

単体では大した役割を持たなくても、統合・分析の過程をたどれば、価値あるデータに昇華できる可能性があります。データ分析で得た知見をもとに、新たなユーザーのニーズを発掘できれば、新商品やサービスの開発にも役立ちます。

データ分析の方法

データ分析で求める効果を得るには、要点を押さえて、適切なフローに沿って進める必要があります。分析の手順は「①目標設定」→「②データ収集」→「③データ分析」→「④改善」です。

それぞれ具体的な作業内容や注意点について解説します。

①目標設定

はじめに明確な目標の設定が必要です。データ分析の目的が不明瞭、もしくは定まっていない状態で次の工程に進んでも、求める成果が得られる可能性は低くなってしまいます。目的によって収集すべきデータの対象が異なるためです。

ビジネスの推進において、データの利活用は達成すべきゴールではありません。データ分析の位置づけは、利益拡大や新規顧客の獲得といった成果を狙うための手段です。

明確な目的に基づき、必要なデータを取捨選択しないと効果は期待できないでしょう。したがって、分析を始める前の目標設定が非常に重要です。

②データ収集

目標に基づき、仮説を立てたら必要なデータの収集に移りましょう。分析に役立つ良質なデータを得られれば、後の解析で精度の高い結果につながります。

仮説を検証するにはどのようなデータが必要で、適切な分析手法は何かを整理することが重要です。たとえば既存顧客を分析の対象とする場合、顧客の属性や行動にかかる情報を取得します。まだ顧客情報がないときは、インタビューやアンケート、Web調査などの検討が必要です。

データ収集では、いかに効率よくデータを集められるかという視点も大切です。収集フォーマットは標準化・一元化し、個別のデータで生じた重複を削除できるとベストです。

③データ分析

データの収集や整理が完了したら、分析を開始します。データ分析に活用できる手軽なツールはExcelです。導入コストの低さや操作性の高さが魅力。一方で、大量のデータや異なる形式の分析には向きません。

企業が提供するITツールの導入も有効です。Excelでは対応がままならない大量で形式が異なるデータ分析にも対応し、精度の高さも期待できます。クラウド式のサービスを利用すれば、リモートワークに適用するオペレーションを確立できるのも利点です。

どのツールを導入すべきか悩まれているなら、BI（ビジネスインテリジェンスツール）ツールの活用が有効なソリューションです。BIは企業に蓄積されたさまざまなデータを集約し、可視化します。

分析が可能な形式に変換し、インサイトを得ることでデータに基づく意思決定に役立てることができるのです。

④改善

データ分析で獲得した知見に基づき、現状の課題や問題点を特定し、経営に活かす戦略を立案します。計画を実行に移した後は、前後で生じた変化を観察して違いを確かめます。

予測していた結果と異なるなら、原因の究明に努め、改善策の立案に役立てましょう。

仮説を立てる→実行する→改善するというサイクルを何度も回すことで、データ活用の精度を高めていきます。

データ分析の具体的な手法

データ分析で高い効果を求めるなら、ツールの導入以外に具体的な手法（フレームワーク）の活用が必要です。ここでは、10個の方法を紹介します。

バスケット分析

バスケット分析は、買い物かごにたとえて一緒に購入されやすい商品を洗い出し、分析を行う方法です。顧客の購買履歴から、消費行動における一定の法則を見出すことが主たる狙いです。

需要が高い商品の組み合わせが分かり、売り場の配置をアレンジしたり、想定されるターゲットに沿う新たな商品の提案につなげたりといったことができます。顧客単価の向上には別の上位商品を勧めるクロスセルが有効であり、実際に小売店でも活用されています。

売り手視点で単価が高い商材を提案すると、顧客は押し売りを受けたと考え、悪印象を抱く危険も。バスケット分析を使えば、需要が高い商品を勧められるため、自然なクロスセルが実現します。

ただし、元々売れ行きが良い商品を分析対象に含めると、適切な結果が得られない場合もあります。

バスケット分析には1会計ごとの販売明細、商品ジャンル・単一の商品ごとの販売データ、店舗全体の売上データなどの収集が必要です。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は大量の顧客データから、規則性や類似性を見つける際に使えるフレームワークです。「もしこうなったら（if）こうなるだろう（then）」というルールを構築し、関連性が大きなパターンを見つけ出します。

客観的に売れる組み合わせを把握でき、店舗やオンラインストアでの商品の配置や、広告やカタログのデザインを決めるときに役立ちます。クロスセルやアップセル戦略の構築にも力を発揮する方法です。

顧客の購買行動から共通項を探るのは、前述したバスケット分析と共通しています。両者の違いは収集したデータに着目するポイントです。

バスケット分析は併せ買いされる商品の特定を重視する一方、アソシエーション分析はデータ同士の関連性を明らかにします。

ただし商品全体の売上を考慮しないと、分析の方向性を間違ってしまい、適切な成果を得られなくなります。サンプルが少ない場合、実際には両者に関係はなく、たまたま同時に売れただけの場合もあるためです。

クロス集計

クロス集計とはアンケート調査で収集した回答データに対して、質問を投げかけ、情報を整理する方法です。

たとえばサービスの満足度に対する設問および「満足」「普通」「不満」など複数の選択肢を準備します。得られた回答を顧客の属性ごと（性別や年代など）にカテゴライズして、反応の違いを見つけることが可能です。

クロス集計によって全体の俯瞰では見えてこない、細かな違いが浮き彫りに。数が多くなければ、Excelのピボットテーブル機能で簡単に集計できるのが魅力です。視覚的にも分かりやすく整理でき、グラフ化や項目間の関係の把握にも適しています。

クロス集計はデータを細分化するため、カテゴリーごとの度数が少なくなる傾向があります。サンプル数が減ると結果に偏りが生じ、正確性が落ちるでしょう。

一方でデータの量を増やすとExcelの分析機能では対応できなくなり、運用コストがアップします。

因子分析

因子分析は多変量解析の一種で、対象となるデータの変数に着目して共通項を見出すフレームワークです。皆さんもご存じのように、知能や感情を数値化して把握するのは難しいことです。

因子分析は知能テストや試験の結果を通じて、それらを観測・推定できると捉えます。

たとえば学校の期末テストで結果を並べて見るだけだと、なぜその成績を得たか、科目ごとに差があるのかはなぜか分かりません。因子分析では分析を通して、成績の背後に隠れた思考力や発想力、語学力といった個人の能力の共通因子を見つけます。

さらに各科目ごとの独自因子も組み合わせることで、定量的な分析も可能です。マーケティングでは、人気商品が売れる理由のような、曖昧な現象の原因の特定に役立ちます。

因子分析のメリットは、変数同士の関係性を解釈しやすくなる点です。ただし共通因子がどのような意味を持つか、他の因子との関係性は何かなどの意味づけは分析できません。立てた仮説から、自分たちで意味を見つける必要があります。

クラスター分析

クラスター分析は大量のデータ群から似ているデータをグルーピングする手法です。多量のデータから仮説をもとに、法則性や類似性を見出す多変量解析の一種です。

顧客分析ではBtoB企業の場合、売上高や事業内容、従業員数などの基準でグループ分けを行い、BtoC企業なら消費者の年齢や性別、年収などで切り分けます。

クラスター分析はデータを見比べて、似ている・似ていないの基準で分類するメソッドです。相関係数による類似度の計算、ユークリッド距離による非類似度の計算などの過程を通じて、感覚的な判断に陥るのを避けます。

クラスター分析はデータの要約に近く、単体ではただの情報の羅列にとどまるビッグデータを、属性や特徴が似通ったクラスターに分けます。マーケティングではニーズごとに顧客を細分化でき、たとえばメールマガジンを顧客ごとに最適化して配信したいときに役立ちます。

クラスター分析のデメリットは大枠の傾向は把握できても、具体性に乏しいことです。正確な分析を行いたい場合、他の分析手法も合わせて取り入れる必要があります。

決定木分析

決定木分析はあるキーワードに対して複数の質問を投げかけ、回答群をツリー状に分岐させることで関連性を見出すフレームワークです。

複雑な関係を、視覚的に分かりやすく整理できる効果を期待できます。マーケティングではペルソナの特定や、顧客満足度に影響を与える要素を見つけたいときに活用します。

たとえば商品Aを最も購入しているセグメントを見つけるとしましょう。手順としては、まずツリーの頂点に据える目的変数を設定します。

目的変数は知りたい情報に合わせて最適化する必要があり、今回のケースでは商品Aの購入率および非購入率が適しています。次に説明変数を設定し、ツリー状に記載してください。

たとえば性別・居住地・年代と階層化し、購入人数が最も多いセグメントを割り出します。この過程を通じて、東京に住む30代の男性が主要のユーザーだと分かれば、狙うべきターゲットが分かります。

他にも顧客満足度のアンケートで得られた要望や不満の回答結果から、満足度に影響を与える項目は何か把握できます。

決定木分析のメリットは膨大な量のデータを分析でき、データ間の優先順位を付けられることです。樹形図上で可視化にも適していて、データの読み間違いも防げるでしょう。

一方で枝分かれを決める設問の設定が重要であり、十分な注意が必要です。樹形図の起点になる部分なので、分析結果に多大な影響を与えます。最適な内容かどうか十分に吟味したうえで設定しましょう。

ABC分析

ABC分析は売上高・コスト・在庫数など判断軸を設定し、A・B・Cの3つのグループに分割して優先順位を決める方法です。

ABC分析の基本的な考え方は、パレートの法則（売上の8割は2割の優良顧客が抱える）です。たとえばAグループには多くの利益をもたらす優良顧客を設定し、在庫数が基準ならば、在庫切れを起こさないよう在庫管理には常に注意を払います。

BグループはAほどではないが利益をもたらす顧客をグルーピング。現状維持が基本的な戦略となり、在庫数もキープします。

Cグループには一度だけ購入してリピートはなかったユーザーをはじめ、企業に利益をもたらさない人たちが対象です。在庫を減らす、もしくは撤退が有効な戦略です。

また、売れ筋商品を区別して、キャンペーンや販促のような販売戦略の立案につなげることもできます。

ABC分析はさまざまなビジネスシーンで効果を期待できる汎用的なツールですが、季節限定商品や流行良品のカテゴライズには注意が必要です。

なぜなら、条件に応じて入るグループが大きく変動する可能性があるためです。一時的とはいえ、売上に対するインパクトが大きければ、Aに入れるような柔軟な対応も検討しましょう。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、ある事象の発生確率の予測に役立つフレームワークです。複数の価格帯やモデル、販売場所などの要素から、顧客が商品を購入する可能性が高いシチュエーションを見つけます。

たとえば完全ではないプロトタイプを提供し、既存の機能だけで製品の購買率が変わるか確認したいときに使われます。

ロジスティック回帰分析の特徴は、Excelでも分析ができることです。データ分析の経験が乏しくても、効果的な測定につながるため、注目を集めています。

ロジスティック回帰分析のデメリットは、0か1か定義できる事象でないと分析は不可能な点です。買うor買わないの未来予測は可能ですが、いくら売上が立つか予測するのはできません。

分析対象が限られるため、どのようなモデルに適用すべきかは熟慮の余地があります。

主成分分析

主成分分析は多くの変数を持つデータを集約し、主成分を見出す統計的なフレームワークです。要素が多すぎると分析に手間取るため、影響が大きい主要な要素に絞って分析の対象にするというモデルです。

主成分分析では固有値や寄与率、累積寄与率などの言葉が出てきます。固有値は元のデータの説明度合いを示し、1以上の数値が出れば問題ありません。寄与率は対象の主成分が全体の何割を占めているか示す指標で、直感的にその成分の重要性を把握できます。

固有値と寄与率を鑑み、主要成分がいくつ必要か判断できます。第一主成分、第二主成分というように優先順位を付け、トップとなる主成分から起算した寄与率の合計を累積寄与率として表示します。

主成分分析のメリットは、情報を集約しつつ変数を減らすことができる点です。分析のしやすさを考慮し、いくつかの主成分を減らしたいと考えたときに、主成分が分からないと重要なものまで切り捨ててしまう恐れもあります。

影響度が大きい第一成分を設定する主成分分析なら上記の心配はなく、効率的に余計な情報を減らせます。

しかし、切り捨てたマイノリティのデータに重要な知見が含まれている可能性は０ではありません。主成分分析はその性質上、すべての情報を分析対象に入れられないのがデメリットです。

グレイモデル

グレイモデルは明瞭なデータは白に、分からないデータは黒に、どちらにも属さない不明瞭なデータはグレーに色分けする分析手法です。

曖昧な要素を灰色で表現することから、灰色理論とも呼ばれます。単純明快で分かりやすい手法ですが、単体では精度の高さは担保できず、他の分析手法と組み合わせるのが一般的です。信頼できるデータを得るには多面的な分析が必須です。

ビッグデータの活用では、明白とも不明ともいえない曖昧なデータが混じっている場合が少なくありません。グレイモデルではそれを灰色に表示させ、内容を予測します。リスクマネジメントや意思決定に役立つと注目を集めており、医療診断や作業安全性の測定などに有効です。

ただ単体では有益な情報が得られるとはいえず、グレイモデルはあくまで意思決定の支援に役立つ補助的なフレームワークです。

まとめ

蓄積した顧客や市場データを分析し、戦略の立案や課題の特定、新規事業の創出などにつなげるデータ分析の重要性は高まっています。

経営者の感覚や経験による属人的な判断を排除し、データドリブン経営を実現することでデータに基づく高精度な判断が可能になります。

しかし、どうやって戦略の構築につなげるか、難しいと悩む広告運用担当者は多いのではないでしょうか。

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