企業の経営戦略には「データ分析」が必須と言われていますが、その重要性を正しく理解している方は多くないでしょう。今後、データ分析の導入を進めたいと考えているのなら、その重要性やメリットをきちんと把握しておくことが大切です。そこで本記事では、データ分析の重要性とメリットについて解説します。

データ分析とは

企業は事業活動を通じて、さまざまなデータを取得・蓄積しています。これらの多種多様なデータを、分析を行えるよう適切に加工し、ビジネスに役立てるのが「データ分析」です。

データ分析から導き出した結果は、マーケティングや経営判断などに活かされます。代表的な手法としては「アソシエーション分析」や「クロス集計分析」、「決定木分析」などが挙げられます。ほかにも「クラスター分析」「主成分分析」「ロジスティック回帰分析」なども有名な手法です。

なお、データ分析は自社でも行えますが、そのためには高度な専門知識や技術を要するという点を理解しておきましょう。こうした事情で、実際には多くの企業が、外部の分析サービスなどへ委託しています。

データ分析はなぜ経営戦略に必要？

データ分析は近年、「経営戦略に必須」と言われますが、それはなぜでしょうか。実際ビジネスにおいて、よりよい選択や判断をスピーディーに行うために、データ分析は欠かせない要素です。以下ではデータ分析の必要性について見ていきましょう。

データ分析の重要性

• 経営戦略の策定や需要予測
• 自社の課題抽出
• 効果的な改善策の立案

• データ間における因果関係や相関関係の掘り下げ
• 具体的な問題点の抽出
• 新たなビジネスチャンスの発掘

• 最適な意思決定のタイミング
• データに基づく根拠の発見
• スピーディーな判断

現状分析と将来予測

定量的なデータ分析により、経営戦略の策定や需要予測が可能です。正確な現状分析を実行することで、自社が抱えている課題を抽出でき、効果的な改善策の立案にもつながります。

また、ビジネスにおいては、市場の動向をいち早く予測した組織ほど先手を打てます。素早くトレンドを把握し、十分な在庫を確保する、といったことも可能です。無論、将来的な予測には不確実な要素が多く、正確に見通せないのも事実です。

データ分析を行えば、さまざまなデータの関係性を分析し、より精度の高い未来予測が可能となります。その結果、苛烈な市場競争を勝ち抜き、他社と差をつけられるのです。

問題点や可能性の抽出

問題点を抱えたままビジネスを進めていると、どこかで歪みが生じてしまいます。特に、何が問題なのかさえわからない状況では、具体的な改善案も打ち出せず、いたずらに頭を悩ませることになりかねません。データ分析により、データ間における因果関係や相関関係を掘り下げることで、問題点の抽出が可能です。問題点を抽出できれば、具体的な改善の手立ても見えてくるはずです。

また、分析により今まで見えていなかったものを可視化することで、新たなビジネスチャンスを見出せる可能性も開けます。事業の拡大や新規顧客の獲得といった取り組みを新たに広げていけるでしょう。

意思決定のサポート

意思決定の遅れが、事業に悪影響をおよぼすケースは珍しくありません。商品を仕入れるタイミングやパートナー企業の選定など、ビジネスにおいて意思決定を行うシーンは多々考えられます。

意思決定が遅れてしまうのはひとえに、迷いがあるからだと考えられます。「本当にこの決断でよいのだろうか」「失敗しないだろうか」など、迷いや不安があるからこそ、判断に躊躇いが生じてしまうのです。データ分析により企業が抱える課題を抽出し、データに基づく根拠を見出すことができれば意思決定の後押しとなり、結果的にスピーディーな判断が下せます。

分析対象となるデータの種類は？

データ分析と言っても、「具体的にどのようなデータを分析すればよいのか」と疑問に感じている方も多いのではないでしょうか。実際、分析対象となり得るデータは多岐に渡りますが、一般的には以下が挙げられます。

分析対象となるデータの種類

性別、年齢、居住地、行動履歴、売上高など

売上や販売、利益率、営業活動データなど

営業活動や業務記録、在庫データ、人事データなど

顧客データ

顧客に関するあらゆるデータを「顧客データ」と呼びます。企業が事業活動で得る利益は、顧客なしには成り立ちません。そのため顧客データの分析は、もっとも重要といっても過言ではないでしょう。

例えば、自社が抱える顧客の層が、分析対象データとして挙げられます。男性顧客と女性顧客それぞれの割合や年齢、居住地別のデータなどが該当します。また、セグメントごとの売上高や顧客の行動履歴、SNSから取得したデータなども分析の対象です。

顧客情報の分析においては、顧客関係性管理システム（CRM）に蓄積されている情報を用いるのが一般的です。

自社の業績

売上や販売、営業活動データなどの分析により、自社の売上高や利益率などが把握できます。売上高や利益率を正確に把握できていないと、「売上は伸びているのに利益が少ない」といった事態も起こりかねません。このような状況を回避するためにも、自社の業績を丁寧に分析する必要があります。

また、これらのデータを分析すれば、業績を伸ばしている支店や部門を把握できます。そこからさらに深掘りし、「なぜその支店や部門が業績を伸ばしているのか」を解明することで、本店や他支店、他部門向けの改善施策として積極的に活用していけるでしょう。

社内状況

営業活動や業務記録、在庫データ、人事データなど、社内で扱うさまざまなデータも分析対象となります。これにより、「効率的に業務が遂行されているか」「仕事の遅い部門や何らかの問題を抱えている部署はどこか」そして「何が経営を圧迫しているのか」などが把握できます。

効率的な業務遂行ができていない場合、生産性を低下させてしまう恐れがあります。また、仕事の遅い部門を放置してしまうと、ほかの業務プロセスに影響を及ぼし、組織全体の業務進捗が滞ってしまうこともあるのです。
このような状況を回避するため、社内状況を分析し、課題を抽出しなくてはなりません。そのうえで、分析データに基づき改善案の立案・実行へと進めていく必要があります。

データ分析を経営に活かすためのポイント

データ分析は、あくまで企業の事業活動をスムーズにし、収益につなげるための手段です。データの収集や分析自体が目的になってはいけません。それを踏まえたうえで、ここではデータ分析を経営に活かすための、大切なポイントをいくつかお伝えします。

分析スキルを持つ人材の確保

データ分析は、適切に行ってこそビジネスに活用できます。精度の低い分析結果では、ビジネスに活かすどころか、かえって悪い結果を招きかねません。高精度な分析を実行するためには、分析スキルを有する人材の確保が必須です。

データ分析には、情報収集やデータの可視化、アクションプランの策定など、さまざまなステップがあります。それぞれのステップを適切に実行できる人材を配置する必要があるため、分析スキルを有する人材の確保は不可欠と言えるでしょう。

組織としての理解や実行力の向上

現場や担当者だけでデータ分析の導入を進めようとしても、うまくいきません。最終的な決定権は組織上層部にあるケースが多く、経営陣の理解を得られないことには、データ分析の導入はままならないでしょう。これは逆も然りで、上層部の判断のみでデータ分析を強引に導入しようとすることもよくありません。

データ分析を円滑に導入するためには、組織全体でデータ分析に関する正しい知識や、有効性を共有しなくてはなりません。これらの認識を定着させつつ、実務においては下記のようなツールを導入すると、より効率的なデータ分析が実現します。

ツールの活用

データ分析に役立つツールとして、「BIツール」が挙げられます。ビジネスで蓄積したデータの分析や可視化を実現し、マーケティングや経営戦略に活かせるのが、BIツールの強みです。

BIツールにはデータ分析をはじめ、レポート作成や帳票のカスタマイズ、リアルタイムでのデータ表示など、さまざまな機能が備わっています。こうしたBIツールを用いれば、経営分析や財務分析、営業分析、残業分析、人事分析など、あらゆる分析が可能です。

データ分析を活かすならIT コミュニケーションズのデータ分析サービス

データ分析には高度な知識と技術が求められるため、それらを持たない企業が自社だけで実行に移すのは困難です。そのため基本的には、データ分析を専門とする企業への依頼や、それら企業から提供されているサービスの利用がおすすめです。

IT コミュニケーションズは、Googleアナリティクスなどのアクセス解析をはじめ、広告やその他のマーケティング施策によって得られるデータの取得設計から分析までを手掛ける企業です。

同社はさまざまなサービスを提供していますが、中でもアクセスログとデータ分析サービスに関しては、データ分析のスペシャリストによる分析・活用サポートを用意しています。具体的には、BtoB領域における見込み客の属性情報やオンライン上の行動履歴、セミナーや展示会参加者を対象としたオフライン行動履歴などのデータ分析に関して、非常に高いクオリティのサービスが提供されます。

同社のアクセスログ・データ分析サービスの利用により、自社サイトへアクセスした個人や企業のうち、有効な見込み客の抽出や評価を得られているコンテンツの傾向の把握が可能です。これらを実現することで、顧客それぞれに効果的なアプローチができ、さらに費用対効果の高いマーケティング施策を実行できるようになっていきます。

まとめ

企業の経営戦略において、スピーディーな意思決定を実現するためにはデータ分析が欠かせません。データ分析の導入により、企業は高精度な現状分析や将来予測が可能となり、問題点や改善点の抽出も効果的に行えるようになります。

とはいえ、何の知識も技術ももたない企業が、高度なデータ分析を実践するのは困難です。現在では、効率的なデータ分析を実現してくれるサービスもさまざま提供されているので、そのようなサービスの利用も検討してみましょう。