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データ分析サービスとは?選び方や導入前の課題を徹底解説

MARKETER'S NOTE

近年、「データ分析サービス」が注目を集めています。膨大なデータを自社で保有しているにも関わらず、ビジネスにうまく活用できていない場合は、データ分析サービスの利用を検討してみてはいかがでしょうか。本記事では、データ分析サービスの概要やメリット、サービスの選び方などについて解説します。

データ活用を阻む要因から理解する<br>データ活用に失敗しないためのポイント

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。

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データ分析サービスとは

「データ分析サービス」とは、データの扱いに長けたプロフェッショナル集団による、データ分析や利活用をサポートするサービスです。

なお「データ分析」とは、事業や外部から取得したデータの収集・整理を行い、情報を得ることを指します。このようなデータ分析には、高度な知識や技術が求められます。そのため、実践したいと考えてはいても、知識や技術がなく行動に移せないケースが大半です。
そうした、「十分な知識や技術こそないが、自社の保有するデータをどうにかビジネスに活用したい」という企業ニーズに応えるサービスこそ、データ分析サービスです。このサービスを利用することで、自社に専属の分析チームを立ち上げる必要がなく、高度な分析によりビジネスへ活かせるのです。

データ分析サービスを利用するメリット

多くの企業がデータ分析サービスを利用しているのはひとえに、確かなメリットを見出しているからです。メリットの例としてはさまざまなものが挙げられますが、やはり代表例は「コストを抑えたデータ分析の実現」が挙げられます。

自社にデータ分析専門のチームを立ち上げるとなれば、データの扱いに長けた人材の採用や育成が必要です。潤沢な資金を使える大企業ならともかく、中小企業にはコスト面で厳しいと言えるでしょう。データ分析サービスなら必要に応じて依頼できるため、費用面でメリットがあるのです。

また、「専門知識を有するデータサイエンティストに分析を依頼できる」ことも大きなメリットです。データ分析には高度な専門知識や技術が求められるため、素人が簡単にできることではありません。一方、サービスの利用なら、専門知識を有するデータサイエンティストによる、論理的かつ多角的な分析が実現します。
中にはデータ収集の基盤づくりから実際の分析、ビジネスへの利活用など、トータルサポートを用意している提供会社もあります。データ分析システムやアプリケーションの開発などもサポート内容に含むサービスも備えているので、あらゆる企業のニーズにマッチします。

このように、データ分析サービスの利用にはさまざまなメリットがあります。特に、目的や課題が明確なケースや、単発で分析を行いたいような場合には、データ分析サービスの依頼がおすすめです。

データ分析サービスの選び方

現在では、データ分析を生業とする企業がいくつもあり、さまざまなタイプのサービスが存在します。サービスを選ぶにあたっては、費用面だけでなく、以下のポイントもチェックしつつ検討しましょう。

自社の業種・業態にあったサービスか

データの扱いに長けたプロとはいえ、会社によって得手不得手があります。例えば、「製造業のデータ分析には強いものの、金融業の分析に関する知見がない」といった会社は少なくありません。
そのため、サービス選びにあたっては、「自社の業種や業態にマッチしているかどうか」を見極めなくてはなりません。自社の業種や業態に関する専門的なビジネスの知見がない会社に依頼しても、的外れな分析しかなされない恐れもあるためです。

また、専門的な知見の有無については、会社の運営期間や実績とは無関係な点にも注意が必要です。「創業20年以上の実績」などのうたい文句も、自社の業種や業態に精通している証にはなりません。サービスを提供している会社に、「自社の業種や業態・業務に関する分析経験者が在籍しているかどうか」といったことを知りたい場合は、やはり直接尋ねて判断するのが望ましいでしょう。

アフターフォローの有無

どのような形で分析結果を納品するかは、サービス提供元によって異なります。ドキュメントだけのところもあれば、システムやツールと併せて納品といったケースもあります。それゆえ納品形態によっては、自社でデータをうまく活用できない恐れがある点に要注意です。このようなとき、活用まできちんとサポートしてくれる会社なら安心です。

もしデータ活用については自社だけで進めたいのなら、「分析結果がわかりやすい形で納品されるか・納品されたデータは簡単に自社で活用できるかどうか」を確認しておきましょう。また、万が一自社で扱いきれなかったときに、フォローしてもらえるかどうかも確認しておくと安心です。

スモールスタートできるか

最初からすべてのデータを対象に分析を行うとなると、多額のコストが発生するでしょう。そのため、まずはスモールスタートで、小さな範囲から始めることをおすすめします。スモールスタートなら、データ分析に意味や効果があるかどうか試験的に確認していける、というメリットもあります。あまり意味を見出せなければ、それ以降は導入を中止でき、無駄なコストの発生も防げるでしょう。そうして、意味や効果を実感するにしたがって、少しずつ範囲を広げていくと効果的です。これによりコストを抑えつつ、効率のよい分析を堅実に展開できます。

多くのデータ分析サービスでは、スモールスタートが可能です。ただ、サービス提供元によっては、ある程度のデータ量が必要になるケースも考えられます。あらかじめ、一部データや少量データで始められるかどうかを確認しておきましょう。

データ分析サービス導入前の課題

データ分析サービスの導入により、企業がさまざまなメリットを得られるのは先述した通りです。ただ、実際にデータ分析サービスを導入する際は、以下のような課題があることも事実です。それぞれ詳しく見ていきましょう。

データの定型化がされていない

分析したデータをビジネスに活かすには、精度の高い分析を行っていることが前提です。精度の高くない分析結果では、ビジネスの世界で活用できません。
そして高精度なデータ分析を実現するには、信頼性の高いデータを用意する必要があります。誤字や表記ゆれ、欠如が見られるなどの不完全なデータであったり、不正確・無意味なデータであったりすると、精度の高い分析は望めないでしょう。

これからデータ分析サービスを導入したいと考えていても、自社で保有するデータがすべて無益なものであった場合、導入は失敗に終わる可能性があることも理解しておかねばなりません。

データの活用方法がわからない

有益なデータが手元にあっても、活用方法がわからなければ意味はありません。分析したデータは適切に活用してこそ、初めて組織の利益につながります。

データ活用で失敗してしまうケースでは、「データを集めること」自体が目的になってしまっていることも少なくありません。データ収集と分析は、あくまでビジネスに活かすための手段に過ぎず、目的ではありません。そのことをまず理解する必要があります。
この点で大切なのは、データ分析の目的を明確にすることです。例えば、「女性をターゲットとした売れる商品の組み合わせを見つけたい」といった明確な目的を定義することで、このような課題を解決できます。そもそも目的が明確でないと、手段としての分析も方向性が定まりません。まずは、きちんと目的を定義することから始めましょう。

データを扱える人材が限られている

せっかくデータ分析を行っても、適切に扱える人材が自社にいないと、運用に時間がかかってしまいます。その結果、なかなか成果を得られず、「データ分析に意味や効果はない」といった結論にたどり着いてしまうかもしれません。

このようなケースでは、専門のデータサイエンティストに依頼するなどの工夫が必要です。データ分析会社によっては、データ活用の運用サポートを提供しているところもあります。このような会社へ依頼すれば、分析からスムーズな運用までトータルでサポートしてもらえるでしょう。

データ分析サービスを利用するならIT コミュニケーションズへ

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。

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解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、Googleアナリティクスのアクセス解析をはじめ、見込み客の属性情報、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を実現しています。
このサービスを活用すれば、例えば自社サイトへアクセスした個人や企業の特定、見込み客の抽出が可能です。これにより、顧客それぞれに効果的なアプローチを実行できるようになります。

また、あらかじめ設定したアクセス条件にマッチしたユーザーが訪問すると、担当者に通知する機能も搭載しています。そのため、適切なタイミングでアプローチを行えるうえ、機会損失も回避できるのです。

まとめ

データ分析サービスなら、高度な専門知識を有するデータサイエンティストに分析を依頼でき、活用に関するサポートも受けられます。自社で専門チームを立ち上げるよりも低コストで、必要に応じて利用できるのもメリットと言えるでしょう。

サービス選びにあたっては、アフターフォローの有無や自社の業種・業態に合っているか、スモールスタートが可能かどうかを確認しましょう。

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

データの活用は、顧客満足度の向上や意思決定の迅速化・正当化などの企業の 売上・利益に貢献する様々な効果があります。

本資料では、そんなデータ活用のポイントをご紹介します。

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

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