データ分析とは？9つの手法や分析するメリット、注意点について解説

顧客に最適なアプローチをするために「どのような手法でデータ分析すれば効果的なのか」と悩んでいる営業担当の方もいるのではないでしょうか。

データ分析とは、収集した情報を整理・分類して評価することを意味し、経営的な戦略の意思決定にも活用される重要なプロセスです。

データ分析による客観的な情報から、先入観なく評価や判断ができ、顧客一人ひとりに最適化されたマーケティングができます。

本記事では、データ分析のメリットや具体的な手法をわかりやすく解説していますので、施策を検討する際の参考にしてみてください。

データ分析とは？

データ分析とは大量のデータから必要な情報や数値を収集し、以下のような作業をするプロセスのことです。

• データの分類
• 整理
• 加工

ビジネスにおいて市場動向や顧客ニーズを調査したデータ分析が、方針・戦略の意思決定には欠かせません。

蓄積された情報から顧客属性をセグメンテーションしたり数値化したりして、客観的な判断や評価ができるようになります。

顧客の情報を深く理解したうえで市場や競合を分析していくことで、他社との差別化を図れます。

データ分析の目的

データ分析をする目的には、以下のような点があります。

• データをもとに意思決定の生徒を高めるため
• 問題発生から解決までのスピードを高めるため

さまざまなデータから的確な情報を捉え、アプローチを検討・実行することで、自社の課題を効率的かつ効果的に解決できるようになります。

【部門別】データ分析の項目例

データ分析の項目について、組織の部門に分けて具体例を紹介します。

各部門でのデータ分析は部門ごとのミッションや目標に合わせて、戦略的かつ効率的に行うことが組織全体のパフォーマンス向上につながります。

データ分析の9つの手法

データ分析に使われる9つの手法をご紹介します。

• バスケット分析
• クロス集計分析
• クラスター分析
• ABC分析
• 決定木分析（ディシジョンツリー分析）
• 因子分析
• 回帰分析
• アソシエーション分析
• 主成分分析

各手法の特徴や事例を把握して、自社の営業課題に適した手法を選定してみてください。

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1）バスケット分析

バスケット分析とは、顧客が複数の商品やサービスを買い物かご（バスケット）に入れる購買傾向や、関連性を分析する手法のことです。

主に小売店やECサイトで活用されており、一緒に購入されやすい商品や相性がよい商品の抽出が可能です。

バスケット分析から、クロスセリング（関連商品の販売）の機会を増やしたり、商品配置を検討したりと、販売戦略の改善に役立ちます。

2）クロス集計分析

クロス集計分析とは、収集した情報から2つ以上のデータの関連性を把握し、パターンや傾向を分析する手法です。

主にアンケートの集計で活用されます。

収集する情報は以下のようなものがあり、活用シーンに応じてさまざまです。

• 性別や年齢などの顧客属性
• 商品の満足度
• 購入希望の商品

複数の情報を掛け合わせて分析し、現状や今後の課題、顧客属性ごとの傾向などの把握が可能です。

3）クラスター分析

クラスター分析とは、収集したデータの中から類似性の高いグループ（クラスター）に分けて分析する手法のことです。膨大なデータを単純化してクラスターごとにざっくりと傾向をつかむ際に用います。

分析対象は人や企業、商品などさまざまです。マーケティングでは主に自社の認知度やポジションの確認、消費者の購入データなどに使われています。

同じクラスターに分類した顧客に、共通のニーズや購買傾向があることを分析でき、集団単位で効果的なアプローチができます。

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4）ABC分析

ABC分析とは、商品の売上や在庫などの指標を決めて重要度が高い順に「A・B・C」のように分類する手法のことです。

ABC分析は主に販売分析する際に活用され、販売する商品を絞り込んだり、売れ筋の商品を明確にしたりできます。

重要度が高い「A」に分類された商品が売上に大きく貢献していることがわかれば、今後どの商品を重点的に売ればいいかが明確になり、より効果的な戦略を立案できます。

また、販売分析には蓄積したデータにもとづく意思決定を支援する「BIツール」の活用も効果的な手段です。

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5）決定木分析（ディシジョンツリー分析）

決定木分析とは、データを木構造（ツリー）で表現して分類・予測を行う手法のことで、ディシジョンツリー分析とも呼ばれています。

たとえば「商品を購入した男性の割合を抽出し、男性の割合からさらに地域別の割合を抽出していく」のように分類していく手法です。

決定木分析はツリーの構造上視覚的にもわかりやすく、顧客属性ごとの傾向やパターンが明確になるため、効率的な分析ができます。

6）因子分析

因子分析とは、複数の変数データに共通している「要因」や「原因」を探る手法のことです。

どのくらい関係性が強いかを数値化し、特定の事象に共通する要因や独自の要因を把握します。

ビジネスにおいては顧客の企業に対するイメージや、購入商品の満足度などの複数データから、共通している背景や潜在意識を探ることが可能です。

共通因子から顧客の心理を細かく分析することで「この商品がなぜ売れているのか」といった販売戦略につながる理由が明確になります。

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7）回帰分析

回帰分析とは「ある結果の数値に対して、関連要因がどのように影響しているか」を調べて、統計的に分析する手法のことです。

主に2つの変数の関係を分析する単回帰分析と2つ以上の変数の関係性を分析する重回帰分析があります。

回帰分析のメリットは統計学の観点から根拠のある分析結果が得られる点です。

マーケティングにおいては、商品の価格や値引きに対する売上への影響を分析することで、今後の販売戦略の検討や価格設定に活用できます。

検証を続けることでマーケティング戦略や売上予測などの精度を高められます。

8）アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、ビッグデータの中から情報同士の関連性を探る方法のことで、データマイニングの手法のひとつです。

仮説を立ててビッグデータの情報の関連性を細部まで分析し、分析結果から傾向や問題点を把握します。

たとえば、顧客の行動傾向と購入履歴の関連性を分析して、次に購入する商品を予測することで、効果的なマーケティング戦略に活用できます。

膨大なデータから人間では思いつかないような情報の関連性を発見でき、これまでにない販売戦略を考案できるようになるでしょう。

9）主成分分析

主成分分析とは、大量のデータを少量のデータに要約して分析する手法のことです。

データを少量（主成分）に要約できることから、データの特徴や構造、パターンを捉えやすい利点があります。

また、データ量が少なくなることで、分析する所要時間も削減できるため、効率的に分析したい場合に適しています。

データ分析をする3つのメリット

データ分析を行うことで、以下のようなメリットが得られます。

• 高度な分析により課題を発見できる
• 客観的なデータから精度の高い予測ができる
• データドリブン経営で意思決定がスピーディになる

データ分析によるマーケティングや経営戦略へのプラスの影響について、1つずつ詳しく解説します。

高度な分析により課題を発見できる

これまでビジネスの経験にもとづいて課題を見つけるのが主流でしたが、データ分析によって検討もしていなかった課題を把握できるようになります。

データ分析では人間の力では困難な膨大な情報量の収集やパターンの分析が可能なためです。

たとえば、顧客の嗜好や購買履歴、行動データを的確に把握できるので、一人ひとりに合ったアプローチの検討が可能になります。

アプローチ方法を最適化することで、コンバージョン率や売上の改善につながります。

データ同士の相関が詳しくわかるようになり、解決すべき課題をこれまでよりも多く見つけられ、問題点の改善に導けるでしょう。

客観的なデータから精度の高い売上予測ができる

営業戦略の意思決定をする際のカギは、客観的な分析データにもとづく、精度の高い予測を立てることです。

データ分析を駆使することによって、過去のデータを客観的かつ詳細に分析できます。

たとえば、顧客の購買傾向を分析して将来的な需要を予測することで、より効率的な生産計画の策定や在庫管理が可能です。

バスケット分析やクロス集計分析を用いてデータ同士の関連性を明確にすると、より精度の高い現状の分析や予測ができます。

データドリブン経営で意思決定がスピーディになる

データ分析結果を活用する「データドリブン経営」によって、経営判断や意思決定をスピーディに行えます。

あらゆるデータを分析した根拠のある情報から、効率的かつ確度の高い予測のもとで意思決定ができるためです。

たとえば、新製品のキャンペーンを打ち出した際に、申し込み数をリアルタイムに分析することで、今後の需要を予測して即座に生産計画へ反映できます。

スピーディな意思決定ができれば、市場の変動にも柔軟に対応でき、競合他社との優位性も保てます。

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データ分析をする2つのデメリット

データ分析には数多くのメリットがあるのと同時に、注意すべきデメリットも存在します。

• 施策の効果が得られない場合もある
• データ分析する業務負担が増える

上記のデメリットを把握したうえで、データ分析を行いましょう。

施策の効果が得られない場合もある

データ分析は、あくまで過去のデータや傾向にもとづいて予測するものであり、未来の不確実性に対して完全に対応するのは困難です。

時間をかけて分析したとしても、課題解決に向けた改善にうまく活用できず、効果が得られない場合もあります。

分析結果にもとづく施策は、経営層だけの判断だけではなく、従業員の意見を聞きながら検討していくことも重要です。

業務負担が増える

データ分析は経営戦略の立案にも使えますが、分析を担当する従業員の業務負担の増加への考慮も必要です。

データ分析が定着すると、取り扱うデータ量が増加して複雑化し、さらに分析作業に時間がかかる場合もあります。

業務負担を軽減させるためには、データ分析ツールやソフトウェアを活用して、業務プロセスの最適化を試みましょう。

データ分析のやり方

データ分析は、以下のような4つのステップで行います。

1. 目的の設定
2. データ分析手法の決定
3. データ収集・分析
4. 分析結果の評価・改善

効果的な戦略を立てるために、上記の手順に沿ってデータ分析を行いましょう。

1）目的の設定

まずはデータの分析結果を活用する目的を設定しましょう。

「新規顧客の獲得を目指したい」「顧客との関係性を継続させたい」のような目的を決めることで、データ分析をもとに効果的なアプローチができます。

目的が不明確のままデータ分析を進めても、分析軸のズレや分析作業の手戻りにつながってしまい、業務効率も低下します。

自社が抱える課題を明確にしてから、データ分析を行いましょう。

2）データ分析手法の決定

目的を設定したあとは「どの手法を用いてデータ分析を行うか」を検討して、分析手法を決めましょう。

たとえば、商品の購買履歴を顧客属性ごとに分析したい場合は「クロス集計分析」が適しています。

顧客の嗜好や行動パターンをグルーピングして分析したい場合は「クラスター分析」がおすすめです。

自社で必要なデータ項目を洗い出し、どの分析手法が最適かを検討しましょう。

3）データ収集・蓄積

必要なデータを収集し、効率良く分析できるよう加工や分類、取捨選択などをしましょう。

すべての情報が揃ったらデータの分析を行います。

戦略の立案や意思決定をスピーディに行えるように、分析したデータを使いやすく加工して蓄積します。分析結果を蓄積することで別の分析に使用したい場合に、効率良くデータを確認できるのがメリットです。

4）分析結果の評価・改善

最後に「分析結果にもとづく戦略や施策の効果があったか」を評価しましょう。

たとえば「キャンペーン企画によって新規顧客が増加した際に、KPIをもとにキャンペーンを継続するか判断する」といった評価をします。

評価から改善の余地が判明すれば、再度データ分析を行い、PDCAを回しながら継続的に改善していきましょう。

データ分析をする際の注意点

データ分析をする際は、以下の注意点を考慮して行いましょう。

• データ分析だけを目的にしない
• ツールを活用して分析作業の効率化を図る

より効果的にデータ分析をするためにも、ぜひ以下をお読みください。

データ分析だけを目的にしない

データ分析は単なる情報収集の手段ではなく、ビジネスの目的を達成するための重要なプロセスです。

自社の課題解決に向けて、データの収集方法や分析方法を評価・改善していき、継続的に施策をすることが成功への近道です。

データ分析を行う従業員も、単なる作業として捉えるのではなく「組織のビジョンや戦略にどのように貢献するか」を常に意識しておきましょう。

事前に目的を伝えたり研修を実施したりして、データ分析について理解を深めてもらうことをおすすめします。

ツールを活用して分析作業の効率化を図る

専用の分析ツールを活用することで、作業の効率化が図れます。

データ分析には、データの収集・整理・加工・分析など複数の工程があるため、時間がかかるうえに難易度も高くなります。

しかし、ツールの導入によって手作業で行う工程を自動化でき、効率的に大量のデータを処理・分析が可能です。

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データ分析結果から確度の高い経営戦略を検討しよう

データ分析では市場動向などの多種多様な情報を収集して分析でき、精度の高い予測や課題の発見が可能です。

分析をする際は組織の各部門でデータ分析する項目を明確に決めて、同じ目的を持って取り組むようにしましょう。

継続的かつ効率的にデータ分析を行うためも、分析ツールを活用しながら、自社の課題解決に向けた取り組みを検討してみてください。