現在、多くの企業にとって商品やサービスの開発、販売、経営戦略、営業戦略など様々な判断を行う為にマーケティングは、欠かせません。
データ社会の現在、いかに既存のデータを活用できるかで勝敗は別れます。
ということで今回は『マーケティング活用術「データ分析の方法①」』というテーマについて解説致します。
資産であるデータの有効活用
現在では様々な企業が存在し、ビジネスシーンも激化しています。
毎日の生活の中で現代人はスマホの画面に虜になっているように、何かしらデータの検索、閲覧、発信、更新などを行っています。
毎日毎分アップデートされる数々のデータが蓄積されています。
現代は、それらの「ビッグデータ」を活用することがマーケティングには必然とされます。
ネット上だけでも様々なデータが存在しています。 これらは世界中に公開されているオープンなデータです。
種類や用途も様々、国家、企業、個人と様々な種類が存在し、更新速度も非常にスピーディーです。
企業にとっては、トレンドを知る為のマーケティングの判断材料となります。
オープンされたデータ以外に企業や団体のみが持つクローズされたデータも存在します。これらは企業や団体独自の販売データや顧客データとなります。
企業などが所有する「ビッグデータ」は、企業などにとっては資産の1つとなります。
しかし、この貴重な企業独自の「ビッグデータ」を塩漬け状態でただ持っているだけでは、なんの効果もありません。これでは「宝の持ち腐れ」です。
これらの有効なビッグデータは活用してこそ意味をなすのです。企業が持つビッグデータの有効価値を知ってこそ、資産価値も上がるというわけです。
つまり現在の企業にとって業績を伸ばすには、データ分析の方法を知っているかどうか、まずはそこから差が出ます。
また正しいデータ分析手法を理解していないと誤った経営判断をしかねませんので、しっかりと理解する必要があります。
そもそもデータ分析とは
情報社会の現在では、法人や団体、個人でさえもデータ保有はそれぞれしています。
企業であれば、顧客情報、販売情報など業務上の管理データを膨大に抱え蓄積していることが現在では当たり前となっています。
大、中、小と企業の規模に関わらず何かしらの業務データベースを保有しているのが一般的です。
最近では企業にてデータ管理の為のサーバーなどのハードウェアを用意しなくとも、クラウドサービスを利用することで、簡単にデータ蓄積の環境が整えられることもビッグデータがより生み出される要因ともなっています。
企業におけるデータは、ソーシャルからの情報、GPSデータの取得や、ECサイトからの購買情報などリアルタイムで取得しデータベースへ自動で蓄積する仕組みは、それぞれで持っています。
企業において、データの追加、閲覧、更新、削除などのシステムについてはしっかり用意されていることが多いですが、その反面データ分析についての仕組みを作っているところは多くはないのではないでしょうか。
どうしてこのようなことになるのかと言えば、「データ分析」についての理解度が低いからです。
「データ分析」をどのように行い活用すればよいか、理解していないからです。
「データ分析」についての定義自体も曖昧なことから、上手く活用することが出来ないというのが現実なのです。
蓄積されたどのデータのどこを使い、どう組み合わせれば、有効なデータを作り出せるか、その部分をしっかりと理解しなければ、経営戦略における有効なデータ分析とは言えないでしょう。
つまり企業の経営判断における重要な意思決定要素となるような価値あるデータ分析が必要なのです。
データ分析に必要なこと
では、次にデータ分析に必要な3つの要素について触れてみます。
1. 問題点の認識
基本的なコンセプトの決定、認識をまずはじめに行います。
次のような点を整理してみましょう。
- 何の為にデータ分析を行うのか？
- 蓄積されたデータそのものの意味
- 蓄積されたデータの経緯を知る
- 現状の問題点の認識
上気のような基本的なことをしっかり認識しておきます。問題点を解決する為に、何の準備が必要で、どう分析したらよいか、そしてどのように結果として出すかなどを検討します。
2. 分析方法を理解する
問題点の認識が終わり次のステップとなるのが、具体的な分析方法の決定です。
分析の方法には様々な方法が存在します。自社にとってなにが最も適切であるかをを選択し、蓄積されたビッグデータを有効活用します。
ここでは分析手法や分析する為には、どんなツールを使うかなど細かいことも決定します。
3. 結果の判断を正しく行う
最終的に分析結果の判断を正しく行えるかも重要となります。
導き出された結果が予想通りとなるか、想定外のパターンやイレギュラーなケースなどがないかなどを見つけ出すことも重要です。
具体的には次のようなポイントが確認対象となります。
- データの収集方法に問題はなかったか？
- 分析手法は正しかったか？
- 予想パターンの定義は正しかったか？