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マーケティングでデータ解析をおこなう9つの方法｜解析の重要性とメリット
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マーケティングでデータ解析をおこなう9つの方法｜解析の重要性とメリット
記載されている内容は2021年10月28日時点のものです。現在の情報と異なる可能性がありますので、ご了承ください。
また、記事に記載されている情報は自己責任でご活用いただき、本記事の内容に関する事項については、専門家等に相談するようにしてください。
初回公開日：2021年10月28日
更新日：2024年05月31日
データ解析とは？
データ解析はさまざまなデータを多数収集して、それぞれの目的に合わせて図表や集計しやすい形に変換し、活用していくことを指します。
データ解析をおこなえれば、得られたデータを活かして事業の問題解決や課題の発見、検証や軌道修正などに活用できるでしょう。
企業経営を安定させていくためにも、さまざまな種類のデータ解析の作業が必要とされています。
マーケティングにおけるデータ解析とは？
マーケティングのデータ解析は、顧客のニーズや自社が置かれている現状を知るために必要とされています。
顧客の購買データやWeb閲覧の行動データ、顧客属性のデータなどは、ターゲティングや顧客のニーズを把握するために欠かせないでしょう。そのため、それらのデータの解析をおこなわなければ売り上げを向上させることが難しくなります。
また現状を把握し、課題を抽出するためにもデータ解析が求められています。
マーケティングでデータ解析をおこなう9つの方法
ここからは、マーケティングでデータ解析をおこなう際に用いられている手法について、紹介していきます。
マーケティングのデータ解析で用いられる手法には、さまざまな種類があります。
ビッグデータを活用しておこなわれるクラスター分析やアソシエーション分析、顧客から収集したアンケートからデータ分析をおこなうクロス集計分析などがあり、目的に合わせてそれぞれの手法を試していくことが可能です。
1：クロス集計分析
クロス集計分析は、顧客から収集したアンケート結果を用いておこなわれます。集めたデータから顧客の年齢、性別、職業、地域といった属性に分けて集計して分析が行われるため、属性ごとに求められているニーズを掴んだり、抽出したデータを販売予測に役立てたりできるでしょう。
2：決定木分析
決定木分析によるデータ分析はクロス集計分析を繰り返しおこない、1つの分析結果から枝分かれさせるように分析していく方法です。決定木分析を用いれば、複数の要因から考えられる関係性を知ることができるため、要因の根拠となる事柄を見つけやすくなっています。
3：ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析は1つの事象に対して「はい」か「いいえ」で回答したデータをもとに、事象の発生確率を予測していくための分析方法となります。
顧客が購入しているか否かで結果を導き出せるため、それぞれの顧客に合わせたマーケティングを実行できるでしょう。
4：アソシエーション分析
アソシエーション分析は、ビールとおむつの同時購入など関連性のないデータを分析して、同時に購入する顧客の意図を掴み、店頭販売や広告のアプローチに活かしていくための分析方法です。
この分析方法を実施していければ、人の認識で推し量ることのできない事柄を把握できるでしょう。
5：バスケット分析
バスケット分析は、アソシエーション分析から派生してできた分析方法です。
バスケット分析はアソシエーション分析のように2つのデータを用いておこなわれるのではなく、顧客が購入した商品が分析の対象となるため、収集したデータを広範囲でマーケティングに活かしていくことが可能です。
6：クラスター分析
クラスター分析は、異なる性質を持つデータから共通性がある数値ごとにまとめ、各グループの属性を分析していく方法です。
共通性があるグループはクラスターと呼ばれており、クラスター分析によってそれぞれのグループ内にあるデータの関連性を見出すことができれば、潜在顧客のニーズを把握できる分析方法となっています。
7：統計検定
統計検定は、製品の容量が足りないなどの仮説があった場合、統計検定で用いられる確率分布を使って、統計的に正しいのか判断していく分析方法となります。仮説に基づいて変更した事柄なども、統計検定を用いることで正しい回答を得ていけるでしょう。
8：勾配ブースティング木
勾配ブースティング木の分析は、先の章で紹介した決定木分析をアンサンブル学習によって精度を高めた分析方法となっています。
勾配ブースティング分析では、決定木分析で判別できなかった箇所に焦点を当ててデータを分析させていけるため、マーケティングに活用できるデータを抽出することができます。
9：アップリフトモデリング
アップリフトモデリングの分析では、顧客の行動に基づきながら4つのセグメントに分け、それぞれのグループごとに必要となるマーケティングを実施していく方法です。
アップリフトモデリングを用いれば、手間やコストを抑えながら顧客に合わせたマーケティングをおこなえるでしょう。
マーケティングにおけるデータ解析の重要性
続いて、マーケティングにおけるデータ解析の重要性について紹介していきます。
データ分析で得たデータがあれば、人の目で分析・把握していた情報を数値という形で知ることができるため、それらの数値をマーケティングに有効活用していけます。
新しいアプローチの方法や課題の改善法を知るためにも、データ解析は重要なポジションを担っています。
マーケティングにおけるデータ解析のメリット
最後に、マーケティングにデータ解析を用いることで得られるメリットについて紹介していきます。
ビッグデータを活用したデータ解析をおこなえれば、既存顧客だけでなく潜在顧客が持っているニーズを掴めます。また、マーケティング施策を講じた際の効果を把握することもできるため、現在の販売戦略が正しいのか知ることもできるでしょう。
データ解析をおこなってマーケティング戦略を立案しよう！
マーケティングで用いられるデータ解析の手法やメリットなどについて紹介してきましたが、いかがでしたでしょうか。
効果的なマーケティング戦略を打ち立てていくためには、顧客の動向や購買などの数値をデータ解析で算出し、マーケティングに活用していけるデータに変換していく必要があります。
競合他社に打ち勝っていくためにも、データ解析を用いたマーケティング施策を実施していきましょう。
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