ビジネスの中で、データを有効活用して素早い意思決定や問題解決、新サービスの開発などに活かしたいと考えている方は多いでしょう。自社内でデータ分析を行い、成果を出すためには、ただ闇雲に分析を行えばよいわけではありません。
本記事では成果につながるデータ分析の正しい進め方について、5つのステップから解説します。

データ活用を阻む要因から理解する
データ活用に失敗しないためのポイント

データを活用しても様々な阻害要因によって成果に結びつかない企業が多いのが現状です。本資料では、そんなデータ活用に失敗しないためのポイントをご紹介します。

データ分析とは

データ分析とは、行動ログや購買履歴、顧客情報、アンケート結果など、Webサイトや店頭レジなどから情報（データ）を収集・整理・分類・細分化・統合し、意思決定につながる傾向や仮説を見出す行為のことです。

データ分析の結果から得られた傾向や仮説は、経営戦略における判断やマーケティング施策の実行などに活用されます。このようにデータ分析に基づく取り組みを企業として進めることで、現状のビジネス上の課題の発見から課題解決までの糸口を見つけることができるため、効果的にビジネスを前進させることができるのです。
データ分析の活用範囲は幅広く、基本的にすべての部門で有効です。例えば営業部門であれば、顧客情報つまり「顧客企業名・担当者・購買情報・売上データ・商談発生率・成約率」などのデータから分析をすることで得た傾向から、営業をかけるタイミングや、見込み顧客へのアプローチの方法を適切に判断していくことができます。

データ分析のメリット

データ分析をビジネスに取り入れた際のメリットとして代表的なものは「精度の高い現状分析」「市場における将来の予測」「自社の課題発見」「新たなニーズの掘り起こし」「データを元にした意思決定」などが挙げられます。

現状を基に分析を行うことで、各データが持つ関連性や共通項、因果関係を見出し、商品が売れるパターンや顧客の行動の傾向などを発見します。これをマーケティング施策に生かすことで、精度の高い施策の実行が可能です。

さらに、分析を進めていく上では、組織内で散らばっている情報を一つのデータベースに統合していったり、データ保有の仕組みを見直したりする取り組みが必要になります。このような取り組みがきっかけで今まで見えていなかった問題点の発見や組織の活性化や新たなニーズの発見へとつながる可能性も広がります。

データを活用することで、感覚的な意思決定ではなく、データによる裏付けを持って、より確実性の高い意思決定を行うことができます。迅速な意思決定は、変化が激しく、無数の選択肢がある現在のビジネスシーンでは非常に重要な要素となるのです。

データ分析を成功させる5つのステップ

データ分析をただ闇雲に行っても、成果を上げることは難しいでしょう。「何のためのデータ分析なのか？明確な目的を持ち、適切なステップを踏むこと」が大切です。これにより、成果へ着実に結びつく分析を行えるようになっていくのです。
そこでここからは、データ分析を成功に導くポイントを、5つのステップに分けて紹介します。

１．データ分析の目的・課題を明確にする

最初のステップとして、データ分析を実施する目的を設定し、課題を明確にすることが重要です。

何も目的をもたず、課題も明確になっていない状態でデータを加工・処理をしても、結果を生かすことはできません。データ分析をして、何を実現したいのかを最初に考え、分析を導入する理由を明確にしてから分析を行いましょう。

また、分析することが目的にならないように注意する必要があります。あくまでデータ分析は手段であって、目的ではありません。具体的な数値と期間を設定し、実現したいゴールを掲げることが、分析を成功させるもっとも重要なポイントです。

２．データを集め、可視化する

データ分析を行うには、分析するデータの収集・蓄積が必要です。そして収集するデータは「実証したい仮説」に対して有効な数値データである必要があります。例えばECサイトの合わせ買いニーズを掘り起こしたいのに、商品満足度のアンケートデータを収集しても意味がありません。最初に掲げた目的に合うデータを収集しましょう。

また収集したデータについては、実証したい仮説に合わせて適切な方法で処理を行い、可視化してみることが重要です。データや数値を表やグラフで視覚的に表示すれば、関連性の把握や現状を明確に理解できます。数値を蓄積しただけでは分析に限界があるため、可視化したデータを基に仮説を実証しましょう。もし結果が予想や期待と異なっていても、可視化されたデータをヒントにすれば柔軟な解釈を施せるため、後の対処へスムーズにつながるのです。

３．集めたデータをいろいろな観点で集計する

必要とされるデータを収集し、可視化した後に実際の「分析作業」に入る前には、仮説を立て、その仮説を実証するために、データに対して加工・処理を行うことがポイントです。

しかし膨大な分析項目を用意するだけでは、結果として出てくるパターンは多く、適切な判断へはつながりません。「どこまで掘り下げるのか」に、あらかじめ仮説ベースであたりをつけておくことで、アクションを起こしやすくなります。具体的には、求める分析結果に対して、そのデータが取り除くべき「ノイズ」なのか、分析内容に含むべき「事実」なのかを見分けることが大切です。
こうした見分けの精度を高める軸として、仮説の設定は重要です。仮説を基軸にすれば、さまざまな観点を設定しても、ぶれのない分析を行っていけるのです。

４．分析作業を行う

分析作業を行うときは、目的に合わせて適切な手法を選択します。

最適となる分析手法は、立てた仮説内容・扱うデータの種類・分析条件によって異なります。しかしどんな手法においても、「各データを比較すること」が根本となります。2つ以上の軸を設定しての比較、全体に対する部分の構成比、特定の時間内での数値の変化量、といったものを可視化し、仮説の立証を行います。

こうした分析を正確に行うためには、分析手法に対する知識が必要です。分析に関する知識がない状態では、誤った結果が導出された場合もその間違いに気づけないため、データ活用自体に支障をきたしてしまう恐れもあります。分析を開始する前に、対象データへの理解と、分析目的の明確化、そしてそれらにフィットする適切な手法の選択を、怠らないようにしましょう。

５．情報を評価する

データ分析の結果は、すぐにマーケティング施策に反映させるのではなく、情報としての正確さを一度客観的に評価することが大切です。

つまりデータ分析によって導き出された結果は必ずしも正確なものではなく、参照するデータが間違っている場合や、入力した変数のミス、分析手法の選定ミスが起こっている恐れもあるのです。データ分析の専門家でも、ささいなミスを起こすことがあります。データ分析初心者であればミスが発生している確率はより高いでしょう。必ず、正確かどうかの評価を行ってください。
このとき、主観的な視点で評価をしてしまうとミスをスルーしてしまう恐れもあるため、なるべく分析実行者以外の者による、客観的な視点で評価することが重要です。

データ分析を成功させるためのポイント

前述したように、手法を調べて実施してみるだけではデータ分析に失敗してしまう場合もあります。データ分析への正しい理解や技術はもちろんのこと、その結果を活用するためにはビジネスの知識も重要です。

ここからは、先述したデータ分析のステップを滞りなく、そして有効に進めていくためのポイントを紹介します。

データへの正しい理解

データを扱うには、データ自体に対する正しい理解と知識を持つことが大切です。分析対象となるデータについての理解がない状態では、そもそも分析を行うことも、結果を活用することもできません。
特に個人情報を含んだデータの取り扱いをする場合は、情報そのものの扱い方や、個人情報保護法などの法律への理解が求められます。個人情報を不適切に扱えば、外からの非難を集めてしまい、企業活動の継続に支障が生じてしまう恐れまであります。

データを活用するには、データへの理解が必要不可欠です。自社の抱える課題を発見するにも、データの種類や内容、特性や意味を把握していなければ全体像を思い描くことも、細部を抽出することもできません。そうなれば、問題の背景理解も、適切な分析手法の選択も不可能でしょう。まずは分析目的をはっきりさせたり、分析手法を選定したりできるよう、データへの理解は常に深めておくことが大切です。

データ分析の技術

分析技術やその活用方法への理解も、データ分析を成功させるために重要なポイントです。手法に対する知識がないと、そもそも分析結果が正しいのかどうかの判断もできず、手法の間違いにも気づけません。

具体的には、「数値を読み解く数学・統計学の知識」「データ収集環境を構築するためのプログラミングスキル」「基礎集計や検証によって導き出されるパターン認識の知識」「大量のデータから必要なデータを取得するデータマイニング」などの知識を付ける必要があります。
加えて、データから知見を導き出す力として、マーケティングスキルやデータの読解力なども身につけておくべきでしょう。

ビジネスの知識

分析した結果を企業の課題解決や目標達成に活用する段階では、ビジネスに対する理解力が必要不可欠です。分析された情報を判断基準として意思決定するには、その情報がビジネスにおいてどのような意味を持ち、どんな役に立つのかが明確にわからなければなりません。

例えば分析の結果、「商品と顧客に特定の関係性がある」という情報が導出されたなら、それをマーケティング戦略に落とし込むこと、商品のセールスポイントに含めること、新サービスの開発に活用することなどへ、積極的に活かす必要があります。この際、ビジネス上の知識や経験が必須となるのです。
自社のビジネスモデルや業界のトレンド、市場の理解、競合他社の状況なども押さえておき、分析結果をビジネス戦略へと役立てていきましょう。

まとめ

データ分析で成果を出すには「明確な目的の設定」、「データ収集・分析技術」、「ビジネスへの理解」が必要不可欠です。自社でデータ活用をする際は、分析をすることで何を実現したいのかを明確にし、その目的を達成できるデータ蓄積環境の構築と、データを正しく扱える人材確保を行う必要があります。そして分析結果を自社のビジネスへと落とし込み、経営判断へと活用することで成功へとつながります。

より早く成果を出すためには、専門会社に分析領域全般を依頼するのも一つの手です。ITコミュニケーションズのデータ分析サービスは、収集したデータの分析はもちろんのこと、今まで蓄積してきたマーケティング支援の知見を活かし、分析結果からマーケティング施策への活用の提案・実施までのサポートが強みとなっています。
データ分析を活用する企業へとスピーディに変革していくためには、乗り越えるべき課題が社内に存在していることが多いため、外部企業からの支援を得ながら進めていくことをお勧めしています。