さまざまな業界で、データを分析し、ビジネスに役立てる動きが加速しています。これまでも、データはビジネスに必要なものでしたが、近年になってその重要性はさらに増しているといえます。 では、なぜデータ分析がこれほど重視されるようになってきたのでしょうか。ここでは、データ分析の概要やメリットのほか、データ分析の流れ、業界ごとに用いられているデータについて解説します。
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データ分析とは収集したデータを整理、加工、統合して分析すること
データ分析とは、さまざまな方法でデータを収集し、整理、加工、統合した後に分析を行うことです。分析したデータは、ビジネスに役立てることができます。データ分析そのものは最近になって登場した考え方ではなく、これまでもデータを分析してビジネスに活かす企業は多くありました。
例えば、飲食店では来客数の少ない月曜日に仕入れを抑えたり、来客数の多い週末にはスタッフを増やしたりすることも、来客数のデータを分析してビジネスに活かした結果です。 近年では、これまでには扱えなかったさまざまなデータが収集できるようになっています。そうしたデータを分析したり、組み合わせたりすることで、さらにビジネスに活かすことができるようになっているのです
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データ分析の重要性
近年では、なぜデータ分析が重要性を増すようになったのでしょうか。その背景について解説します。
消費者の価値観の多様化
データ分析の重要性が増した背景には、消費者の価値観が多様化したことが挙げられます。 インターネットやスマートフォンの普及により、世の中で扱われる情報は増加の一途をたどってきました。また、情報にアクセスする方法も多様化してきています。
そうした中で、消費者の価値観も急速に多様化してきています。テレビ CM で知った製品を店舗に足を運んで買う時代から、あらかじめインターネットの情報で比較・検討して、自分に合った製品を見極めて買う時代へと変化しているのです。
このような変化に対応するためには、個人の経験や勘といった判断軸だけでは不十分です。消費者の価値観が多様化した現在では、消費者一人ひとりに合ったマーケティングを行うことができません。 そこで重要になるのがデータです。データを分析することで、消費者のニーズをつかみ、変化に素早く対応することが可能になります。
ビジネスのスピードが加速
ビジネスのスピードが加速してきていることも、データ分析の重要性が増した理由だといえるでしょう。 次々と新しい製品が生まれ、売れない製品はすぐに淘汰されて、また次の製品が開発されるというサイクルはどんどん早まっています。企業がビジネスを成長させていくには、このように加速するビジネスのスピードについていかなければならないのです。
そのようなスピード感に対応するためには、やはりデータが重要です。データにもとづいて判断を行えば、スピーディーかつリスクを抑えたビジネスが可能になります。
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データ分析のメリット
具体的にデータ分析を行うことで、どのようなメリットがあるのでしょうか。データ分析のメリットを 3 つご紹介します。
パーソナライズされたマーケティングが可能になる
データ分析のメリットのひとつは、パーソナライズされたマーケティングが可能になるということです。 消費者の価値観やニーズが多様化している現在、一人ひとりに合わせて適切にアプローチすることが重要です。しかし、現在は以前よりも顧客との接点が増えており、消費者に対してどのような手法でアプローチすることが最適なのかわかりにくくなっています。
データ分析を行えば、消費者一人ひとりに合わせたマーケティングが行えるようになります。例えば、顧客リストの全員に同じメールを送るのではなく、顧客の嗜好やニーズなどに合わせたメールを送ることが可能です。
組織やビジネスの課題を素早く解決できる
データを分析することで、今まで見えていなかった課題が見つかることもあります。ビジネスをうまく進めることができない状況で、その原因もわからないという場合に、データを分析することで原因を見つけることができるかもしれません。
データを分析すると、これまでは気づいていなかった要素同士の関連性が見えることもあります。また、ボトルネックを発見することもできるでしょう。
先入観の排除
データ分析を行うことで、先入観なく状況を把握することができます。ビジネスを進めていく上で経験は大切ですが、それが先入観となって正しい判断ができないこともあります。
データ分析はそのような先入観の排除にも役立ちます。データは事実を表しており、誰が見ても変わるものではありません。物事を判断する軸としてデータという基準を持っておくことで、先入観を排除することができるのです。
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データ分析の流れ
データ分析のメリットを得るためには、データ分析を正しく行う必要があります。ここでは、データ分析の流れについてご紹介しましょう。
1. 目的設定
データ分析を行うにあたって、目的を設定することが重要です。データ分析はあくまでも手段であり、それ自体は目的ではありません。しっかりと目的を設定し、その目的に必要なデータを集めなければ、ただデータを集めただけになってしまうおそれがあります。 また、企業にはさまざまなデータが蓄積されています。目的を設定せずにすべてのデータを集めようとすると、しっかりデータを管理することができなくなってしまうでしょう。
2. データ収集
目的を設定したら、その目的達成に必要なデータを収集します。 例えば、マーケティングに活用するデータなら、Web のアクセス履歴や顧客の購買履歴などが必要なデータとなるでしょう。社内のデータを持つ部署と連携して、必要なデータを効率的に集めましょう。
3. データ分析
データを収集できたら、分析を行います。収集したデータはそのままでは使えない場合も多いため、分析に使えるように形式を整えたり、統合したりする必要があります。 また、BI ツールを活用してデータを抽出し、見やすく可視化することで、社内での状況理解や情報共有がスムーズになります。
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データといってもその種類はさまざまで、業界や職種によって扱うデータは異なります。ここでは、各業界でどのようなデータが収集・分析されているのかをご紹介します。
小売業
実店舗を持っていることが多い小売業にとっては、店舗で得られるさまざまなデータがビジネスのカギを握ります。会員情報などから得られる顧客の年齢や性別などの属性データ、商品の売上データはもちろん、店舗の立地や商圏、天候、気温といったデータも売上と関係する重要なデータです。 また、EC サイトを運営している場合は、顧客の Web サイト内での動きのデータや、バナーのクリック率、カゴ落ち、選択した決済手段なども重要なデータとなります。
製造業
製造業では、工場におけるデータを分析することが業務効率化や生産性アップにつながります。 例えば、設備の点検データは故障やトラブルの予測に役立ち、製品の検品データを分析すれば、どの工程でミスが多く発生しているのかを知ることが可能です。
農業
農業は現在、IoT によってデータ分析による情報の活用が急速に進みつつあります。 農地にセンサーなどを設置して取得した気候や土壌データから、適切な栽培計画や農業用機器の適切な点検タイミングを決定することができます。データを活用して無駄な作業を減らすことにより、人手不足の解消も期待でるでしょう。
医療、福祉
医療、福祉業界で扱うデータは、患者に関する医療情報などが主になります。 適切な治療を行うために、CT やレントゲン画像、投薬情報などの診療データは重要な判断材料です。また、AI を活用してデータを分析することで、人では気づけなかった病気の早期発見なども期待できます。
教育、学習支援業
教育、学習支援業では、生徒の学習履歴や試験結果などのデータを主に扱います。 これまで、教師一人ひとりの経験や勘に依存することが大きかった部分も、データを活用することで生徒一人ひとりに最適化して教育を行うことが可能です。
飲食サービス業
飲食サービス業では、顧客の属性や来店日時のほか、立地や天候などのデータを扱います。また、メニューごとの売上や食材のロスも重要なデータです。 例えば、回転寿司チェーンでは、皿に IC チップをつけて、レーンを流れている時間を分析することで、レーンに流す量を調整するなどして食材ロスの低減に役立てているところもあります。
金融業
金融業でも、顧客の属性データや取引履歴などを活用し、顧客一人ひとりに合ったサービスを提供しています。属性を細かく分け、さまざまなデータの相関関係を分析するなどして顧客の特徴を理解すれば、アプローチできていなかった属性に対する新しい金融商品を開発することも可能です。 また、金融と IT を組み合わせたフィンテックは、まさにデータ分析が活用されている分野です。キャッシュレス決済やクラウドファンディング、仮想通貨などの分野でデータが活用されています。
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職種ごとのデータの例
同じ業界であっても、職種が違えば扱うデータも異なります。ここでは、職種ごとに扱うデータの例をご紹介しましょう。
営業
営業では、顧客に関するあらゆる情報や過去の商談の記録などを蓄積しておくことで、営業活動に役立てることができます。データをもとに、顧客に合わせた商品やサービスを提案することで、顧客獲得の確度もアップさせられるでしょう。
人事
人事にとって役立つのは、勤怠データや離職データ、有給取得率など、組織と社員に関するさまざまなデータです。これらのデータをもとに人材配置や社員のケアなどを行うことで、離職防止やパフォーマンスの向上などが期待できます。
経理
経理は、企業のあらゆるお金の流れを管理する職種です。経費や給与などのデータを扱います。 経費については、部署や個人単位で使用した経費を分析することで、経費を削減したり、効率的に経費を使用したりすることにつなげられるでしょう。
マーケティング
マーケティングは、データ分析が大いに活きる分野です。メールの開封率やイベントにおける集客データ、顧客の属性などの情報をもとにマーケティングを行うことで、顧客一人ひとりにパーソナライズされたアプローチが可能になります。
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データ分析に役立つツール
データ分析を実践するにあたっては、ツールを導入して作業の効率化を図りたいところです。続いては、データ分析に役立つツールをご紹介します。
アクセス解析ツール
アクセス解析ツールとは、Web サイトを訪れた顧客の動きを可視化するツールです。ページごとの訪問者数やページ遷移履歴、リンクのクリック数、被リンクの URL など、Web サイトに関するあらゆるデータを収集できます。データ分析を行うためには、欠かせないツールのひとつといえます。
BI ツール
BI ツールは、データを収集、蓄積、可視化してくれるツールです。膨大な量のデータを収集しても、データを加工しなければ扱いにくく、分析も難しくなります。BI ツールを使用すれば、収集したデータを 1 つに統合し、必要な情報だけを抽出して閲覧したり、見やすく可視化されたレポートを作成したりすることができます。
BI ツールを利用したレポートは、社内での分析結果の共有や、経営層への報告などにも使用可能です。BI ツールを導入することで、データ分析の効率や精度は一気に向上するでしょう。
中でも、Tableau はデータの準備から分析と探索、共有とコラボレーションまでを一貫して行うことができるBI プラットフォームです。あらゆるデータに対応することができ、さまざまな組織で利用されています。
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データ分析を取り入れてビジネスの課題を素早く解決
消費者の価値観やニーズが多様化し、意思決定のスピードが増している現在、データ分析はビジネスに欠かせないものとなっています。データ分析は特定の業界や職種だけで用いられるものではなく、あらゆる領域で活用されているのです。 データ分析を取り入れることで、バイアスを排除し、組織やビジネスの課題を素早く解決することができます。ビジネスを成功に導くために、データ分析は重要な役割を担っているのです。
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