みなさんはデータアナリストを聞いたことはありますか?
最近ではよく聞くような職業ですが、少し前までは全く知られていない職業でした。ビッグデータの活用やマーケティングにより、需要や将来の予想などデータ分析の必要性が日々高まってきています。
そのため、当記事ではデータ分析について解説します。記事の流れとしては、
・データ分析の概要
・データ分析のメリット
・データ分析の方法、活用法
です。現在データを分析する必要のある方や今後データ分析に注力したい個人や企業には必見です。ぜひ最後まで読んで下さい。
データ分析とは
データ分析とは、必要なデータを収集して整理することです。データをそのまま利用するのではなく、要素ごとに分けて可視化が可能です。例えば、要素ごとにグラフで見せたり、表を使って視覚的に理解しやすくしたりできます。相手に合わせた見せ方を設定も可能です。
データ分析のメリット
データ分析にはいくつかのメリットがあり、以下がその例です。
・個々の嗜好に合わせたマーケティングが可能
・素早く問題点を抽出できる
・精度の高い分析や予測が可能
それぞれ詳しく解説します。
個々の嗜好に合わせたマーケティングが可能
データ分析を行うことで、個人レベルに合わせた消費者へのマーケティングが可能です。データ分析よって、集団など抽象的ではなく、個人レベルでの分析が可能だからです。
具体的には、個人がどの様な心理で購買するのか、どんな理由で製品を購入するのかを明らかにします。さらに将来どの様な客層にアプローチをすればよいのか、避けるべき客層はどのようなのかなどをマーケティングに活かせます。
ですから、データ分析は個人消費の際のマーケティングに活用可能です。
素早く問題点を抽出できる
データ分析は早く会社の弱点や課題点を抽出できます。理由としては、データ分析によってデータが可視化されているからです。
すべての要素が可視化されていると、判断の妨げにならず素早く問題点を見つけられます。キャッシュフローが思ってたより悪い、原価は安くても製造コストが非常に高かったなど多くの場面で活用できます。
そのためデータ分析によって会社の問題点や今後のビジネスリスクを早期の発見に貢献できるでしょう。
精度の高い分析や予測が可能
データ分析を応用すれば、データ活用など更に高い次元での活用ができます。データの可視化だけでなく、論理的に物事を分析すれば将来の予想も考えられるからです。データをただ可視化するだけでなく、仮説を立てて検証をしたり、疑問点を分析して理由を探したりすれば、より深いデータの分析が可能でしょう。
AIだけではわからない高い精度の分析や予測が可能です。そのためデータ分析を応用すればより高い分析や予測ができます。
データ分析の方法
データ分析の方法は以下のとおりです。
・目的設定
・データ分析手法を理解
・データ収集
・データ分析・結果の評価
1.目的設定
データを分析するにあたって最初のステップは目的の設定です。理由や目的がなく、分析を始めてしまうと無駄なコストが掛かったり、誤ったデータを分析したりしてしまうかもしれません。
2.データ分析手法を理解
データの分析にあたって、どのように分析するのかを必ず決めなければなりません。万が一誤った分析方法だと正しい情報が入手できないかもしれません。
3.データ収集
データ分析の手法や目的が決まったら、データの収集を始めましょう。必要なデータはすべて回収しなければなりません。
4.データ分析・結果の評価
データの収集を終えたら、データの分析のために要素ごとに分類します。グラフや表にデータを組み込んで、見やすくしましょう。
必要であれば、再収集して必要なデータを集めなければなりません。
データ分析の活用法
データの分析方法やメリットを知っていても、具体的にどこで使われているのか知りたい方もいるはずです。そこで今回は、主な活用例を紹介します。
業界ごとの活用例
データ分析の業界ごとの活用例としては、
・小売業
・医療・福祉
・金融業
が挙げられます。
小売業
小売業ではデータ分析が多く使われています。具体的には、
・一人あたりの購入金額
・一日あたりの利用者数
・売上の伸び率や速度
などです。製品の販売促進や顧客満足度を上げるために、毎日データ分析が行われています。
医療・福祉
医療の分野でもデータ分析が使われています。例えば、
・病気の早期発見
・新薬開発
・患者の問診票の記録
です。新しい薬品の開発や患者のカルテの分析から、健康寿命の予測など幅広い面で活用が期待されています。
金融業
金融業では、
・カスタマーサポートの満足度合い
・投資分析
・財務バランスの調査
・トレンドや顧客心理の分析
です。投資額や購入心理などお金が動く原因を分析するために、データ分析がよく使われています。
職種ごとの活用例
職業ごとのデータ分析の例としては、
・営業
・人事
・経理
が挙げられます。
営業
営業では効率よく営業をするためのルートや、アプローチするべき客層など訪問販売やマーケティング分野への活用が多いです。
人事
人事では新卒採用の際に人材へのアプローチや宣伝戦略、人材の配置転換など心理的な場面で活用されています。
経理
無駄な経費削減やキャッシュフローの見直し、人件費の削減などが経理での主なデータ分析活用方法です。お金の無駄を減らしたり、有効活用したりするためが理由です。
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まとめ
今回はデータ分析について解説しました。データ分析のメリットとしては、
・消費者一人ひとりに合わせたマーケティングが可能
・素早く問題点を抽出できる
・精度の高い分析や予測が可能
が挙げられます。
今後ビジネスの世界は目まぐるしく変化するため、客観的な視点が必要になります。経営者の経験や勘など主観的な情報だけでは、判断するのが難しくなってきています。そのため今後データ分析のツールを使う方には、BIツールの使用がおすすめです。特にアイディオットが開発した、DP-2とDP-xは会社の個性に対応したツールとして開発が可能です。
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この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
