FOCUS of LABOLIS

2016.07.14

結果につなげる3つのポイント ~データ分析:初級編~

1. データさえあれば、分析で全てが解決できる??!~データ分析を始める前の心得~

 データ分析についてお客様のお話を伺っていると、「こんなデータがあるのですが、どんな事ができますか?」と聞かれる事があります。
 データサイエンス、機械学習、人工知能という言葉を聞くと、データさえあれば、アルゴリズムが勝手に課題を設定して、それを解決してくれるようなイメージを持つ方もいらっしゃるかもしれませんが、そうではありません。課題や目的は人間が設定する仕事なのです。目的が曖昧なまま、ただデータを使って何かを導き出したいという依頼もあるのですが、そのような状態でスタートしたデータ分析はおおむね失敗してしまいます。

 失敗するデータ分析には、次のような特徴があります。

・目的がない
・ゴールが分析者目線になっている
・分析による効果の定義がされていない
・分析の価値が周囲に理解されていない

 データ分析を始める前に、上記のポイントを意識して、目的やゴールをしっかりと周囲と擦り合わせてからデータ分析を始めていく必要があります。
 データ分析は、課題や目標に対して、何らかの意思決定を促すために行います。企業においては、「データ分析で得られた知見から、何らかのアクションを起こしてビジネス上の成果を得る」ことがデータ分析の目的と言えるでしょう。

データ分析を始める前に、明確な目的とゴールを設定する


2. データはあるけど、どこから手を付ければいいの??!~まずは現状の理解から~

 これからデータ分析を始める方の中には、何から手を付ければ良いか分からない方もいらっしゃるかもしれません。例えば、上司から既存顧客の優良化促進のテーマを命じられたところに、他のチームから新規顧客の獲得キャンペーンのターゲティング分析の依頼が来たり、別のチームからは退会を未然に防ぐフォローDMを送るための退会者予測分析の依頼が来たり。「日々の業務の中で、突発的な課題や与えられたテーマはたくさんあるけれど、何が重要でどこから着手したら良いのか分からない」という声もよく聞かれます。そのような時は、「自社の現状を俯瞰して正しく理解すること」から始めることをお勧めします。

 市場や競合他社などの情報も、公的な統計データや市場調査データなどの外部データを入手して分析することもできますが、まずは自社の事業の現状を整理して、事業の健康状態をチェックすることが大切です。

 例えば物販などのサービスであれば、顧客育成のシナリオを「獲得」、「育成」、「優良化」という3つの視点で捉えて指標を作り、それらを定期的に観測することで、サービス全体の中でボトルネックになっているところや、成長しているところを見える化することができます。

顧客育成シナリオの例

図)顧客育成シナリオの例
指標と定期観測の例

図)指標と定期観測の例

 このように、自社の事業やサービスの状態について全体を俯瞰してから、注力すべきことを見極めて掘り下げていくのがポイントです。そうすることで、新規会員数は増えているのに、新規獲得キャンペーンのための分析をするといった、無駄な分析や施策を防ぐことができます。

まずは全体を俯瞰して現状を理解し、注力するポイントを見極める


3.分析から施策に落とし込むには??!~データ分析のアウトプットについて~

 事業やサービスの現状を見える化し、取り組むべき課題を見つけたら、今度はそれを深掘りしていきます。分析の基本は「比較」です。例えば、売り上げが落ちている事が分かったなら、売り上げを部署ごとや商品ごとに見ていきます。前年同月や前月と比較して、売り上げへのインパクトが大きい要因を見つけ出していく といった具合です。

 比較分析で売り上げ減少の傾向や要因をつかんだら、具体的な施策をイメージして分析を進めます。例えば、売り上げ減少の要因が30~40代の男性であることが分かったら、その世代の購買を活性化させるために、「一人ひとりの嗜好性にマッチした商品をお薦めするDMを送る」といった施策をイメージして、誰に何をお薦めするかを分析します。「顧客の購買傾向を分析し、購買傾向が似た者同士で顧客をいくつかのセグメントに分け、分析結果を基に推奨商品を選定したら、次にDMに反応する可能性の高い顧客を予測する」というように、具体的な施策のインプットとなるデータを、データ分析のアウトプットにします。

具体的な施策のインプットになるものを、データ分析のアウトプットにする


4.目的や課題に合わせた分析手法に向けて必要なことは?

 上記でご紹介してきた内容を基本とし、LABOLISでは目的や課題に応じた分析をしています。以下は顧客のフェーズごとの分析手法の一例です。

(各フェーズごとの分析手法の例)
・顧客の獲得
 見込み顧客の獲得 / 流入経路分析 / 顧客の動線分析 / 入会者予測 など

・顧客の育成
 ライフスタイル分析 / 顧客のセグメンテーション(RFM分析、デシル分析、クラスター分析など)/ 併売分析(アソシエーション分析、協調フィルタリングなど)/ ブランドのポジショニング分析(コレスポンデンス分析など)/ カスタマージャーニー分析 など

・顧客の優良化
 アンケート分析(テキストマイニング、因子分析、主成分分析など)/
 DMなどの施策ターゲティング(決定木分析、ロジスティック回帰分析など)/ 休眠・離脱の予兆分析(ロジスティック回帰分析など)など
 

 LABOLISではただデータ分析を行うのではなく、分析結果をDMや帳票などの印刷物、Webサイトなどのコミュニケーションツールにどのように落とし込んでいくのかというデザイン制作から製造までの一連の流れでご支援しております。

お問い合わせの後の流れ
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