経営戦略に欠かせないデータ分析！初心者が知っておきたい5つのポイント

データ分析は現代のビジネスにおいて不可欠な要素であり、マーケティングや経営戦略でも重要な役割を果たします。しかし、初めてデータ分析に取り組む場合、どこから始めれば良いか分からずに悩んでいる方も多いのではないでしょうか。

データ分析とは、大量のデータを分析し、市場の傾向やパターンの把握や、問題解決に活用する手法です。経営戦略やマーケティング、顧客サービスなどさまざまな分野で活用され、企業の競争力向上の重要な要素を担っています。

本記事では経営戦略に欠かせないデータ分析について初心者が知っておくべき5つのポイントを解説します。データ分析の概要や収集方法、分析手法など、データ分析の基本的なステップを知りたい方はぜひ参考にしてください。

データ分析とは

データ分析とは、仮説をもとに比較検討し、今後の方向性を決めるための手法のひとつです。あくまでデータ分析は目的を達成するための手段であり、仮説や比較する対象がなく、ただデータを収集しているだけではデータ分析とは言えません。

• 消費者の行動パターンや嗜好

• 消費者のニーズや傾向を把握

• ターゲット市場の明確化

• 市場のトレンド

• 競合他社の動向

• コスト分析

• SEOのPV（ページビュー）分析

データ分析は、売上や利益の最大化、コストの最適化、顧客のニーズに合わせた戦略の展開など、経営において重要な役割を果たします。データ分析の重要性はますます高まっており、適切に分析することはビジネスの成長に不可欠と言えるでしょう。

データ分析の重要性

データ分析が重要視される背景の一つに、消費者の価値観の多様化が挙げられます。インターネットやスマートフォンの普及により、消費者の行動や嗜好に関するデータが大量に生成されています。企業は膨大なデータを活用・分析し、戦略を立てる必要があるでしょう。

データ分析は消費者の価値観の多様化に対応し、効果的なマーケティングや経営戦略の立案に不可欠です。適切な分析手法を用いてデータから洞察を得ることで、消費者とのつながりを深め、競争力を維持・向上できます。

また、政府もデータの重要性を認めており、2021年9月にデジタル庁を新設しています。

• 国民のデジタル活用

• 企業のDX推進

• 公的分野のデジタル化

データとデジタル技術を活用し、世界水準のデジタル社会を目指しています。データ分析によって、社会問題の解決や効率的なリソース配分が可能になるでしょう。

企業がデータ分析を行う背景

現代の技術革新によりコンピュータの処理能力が向上し、人工知能などの技術が進歩することで、膨大なデータが生成されています。顧客ニーズの多様化かつ高度化や競争の激化など、企業が直面するさまざまな経営課題に対し、データ分析は経営に直結し、競争力の向上や成長に不可欠です。

データ分析では主に以下の内容を可視化できます。

• 経営課題

• 顧客の潜在需要

たとえば、顧客データや市場動向の分析によって、需要のトレンドや嗜好の変化を把握できます。それに基づいて、新たな商品やサービスの開発やマーケティング戦略の見直しを行い、顧客のニーズに迅速に対応することで、競争優位性を獲得し、顧客満足度の向上にもつながります。

• 効果的な価格戦略

• 販売促進策

• 在庫管理の最適化

以上のことから、データ活用は企業の競争力を強化し、売上・利益の最大化も期待できるでしょう。

データ収集方法

データ収集方法は「自社でデータを収集する方法」と「他社のデータを活用する方法」の大きく分けて2つです。

自社でデータを収集する場合は、社内に散らばったデータを1つにまとめ、分析できる状態に整えることが重要です。

また、データ分析を行う際には、収集したデータを適切に分析して洞察を得る必要があります。具体的には、過去の売上を時系列で比較することでトレンドや季節性を把握し、将来の需要を予測できます。他社のパフォーマンスと自社のパフォーマンスを比較することで、競争力や成長のポイントを明確にできるでしょう。

さらに、データを細分化して分析することも重要です。

データ収集と分析の方法は、目的や業界によって異なります。データを適切に収集、分析することで価値ある洞察を得られるでしょう。

活用できるデータとは

インターネットの普及やデジタル化の進展により、個人や組織が生成するデータの量が爆発的に増加しました。活用できるデータとして注目されるのは、ビッグデータです。ビッグデータは「Variety（種類）」「Velocity（速度）」「Volume（量）」3つの要素からなり、膨大なデータを表す用語です。

ビッグデータ分析に用いられる情報は多岐にわたり、企業に蓄積されたあらゆるデータが分析の対象となります。

• 顧客データ

• 購買履歴

• Webサイトのアクセスログ

• ソーシャルメディアの投稿やコメント

これらのデータを分析することで、消費者の嗜好や行動パターンを把握し、マーケティング戦略の最適化や商品開発に役立てられます。

ビックデータの価値

ビッグデータは、経営戦略やマーケティングに有益なデータであり、データ主導の経済成長と社会変革の実現において重要な役割を果たします。リアルタイムに分析、活用することで、顧客の需要を適切に捉え、企業が抱える課題の解決に役立ちます。

また、DXの実現においてもビッグデータは不可欠です。

• ビジネスプロセスのデジタル化

• オペレーションの最適化

• 顧客エクスペリエンスの向上

• 新たなビジネスモデルの創造

ビッグデータの活用によって効果的なDXが実現されます。データ駆動型の意思決定によって、リスクの予測や回避、顧客のニーズに合わせたサービスの提供などが実現できるでしょう。

データ分析5つの手法

経営戦略に役立つデータ分析手法は、大きく分けて5つです。

• クロス集計分析

• セグメンテーション分析

• バスケット分析

• ディシジョンツリー分析

• クラスター分析

データ分析は、大量のデータから有益な情報を抽出し、意思決定や問題解決に役立てるための手法です。データ分析を行う際には、以下の手順を抑えることが重要です。

1. 目的を明確にする

2. 仮説を洗い出す

3. 分析手法を定義する

4. 分析するためのデータを集める

5. データを分析する

6. ボトルネック追求を行う

7. 施策を考える

8. データ分析のPDCAサイクルを回す

データ分析はあくまでも何かを達成するための手段にすぎません。データだけに頼らず、ビジネスの背景や目的に適した分析を行うことで、客観的な戦略を立てられるでしょう。

クロス集計分析

クロス集計分析は最も基本的な集計分析とされ、ユーザー属性ごとの平均値の把握や既存データを集計したい時に適した分析手法です。

• アンケート集計

• 世論調査

• 仕入計画

• 販売予測

たとえば、性別・年齢・地域など特定の属性に基づいてデータを集計することで、異なるグループ間の特徴や傾向を比較できます。

クロス集計分析は、マーケティング戦略や商品開発の方針立案に有用です。顧客属性による購買行動の違いやターゲット層のニーズを把握し、効果的なマーケティング施策を立案できます。また新商品の開発においても、需要の高い製品やサービスを提供する方向性を見いだせるでしょう。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、顧客や市場など新しいセグメントを見つけるのに適した分析手法です。顧客や市場は一様ではなく、異なるニーズや特性を持つグループに細分化することが重要です。

• 顧客の属性（年齢、性別、趣味など）

• 行動パターン

• 購買履歴

セグメンテーション分析を通じて、企業は顧客や市場をより詳細に理解し、ターゲットマーケットに合わせた戦略や施策を展開できます。顧客満足度の向上や競争力の強化につながるため、マーケティング活動において重要な手法と言えるでしょう。

バスケット分析

バスケット分析は商品やサービスの購買データを分析し、一緒に購入される傾向のあるアイテムを見つけ出すのに適した分析手法です。顧客の購買履歴を元に、クロスセルやアップセルの施策に役立てられます。

顧客の購買パターンや商品の相関性を把握し、売上や顧客満足度の向上を見込めます。

ディシジョンツリー分析

ディシジョンツリー分析は、選択肢の回答によって枝分かれしていき樹形図の形になることから「回帰木」「決定木」とも呼ばれています。意思決定の手順や条件を木構造で表現することに適している手法です。

顧客の属性や行動パターンに基づいて商品の購買意欲や離脱リスクを予測し、それに応じた施策に活用できます。

クラスター分析

クラスター分析は、異なる性質の要素を持つデータの中から共通性を持つデータごとに分類し、グループごとの属性を分析する手法です。共通性で分けられたグループを「クラスター」と呼びます。性別や年齢などのデータを分類し、データ同士の関連性を見つけることで、潜在顧客のニーズを把握できるでしょう。

クラスター分析には、2つの種類があります。

適切な手法とデータの解釈を組み合わせることで、One to Oneマーケティングやユーザーのセグメント、ブランドポジションの確認に活用できます。

データ分析を成功させるための5つのポイント

データ分析を成功させるポイントは、大きく分けて5つです。

• 目的を明確にする

• 仮説を立てる

• 手法にこだわりすぎない

• 結論を出す

• ツールの活用

データ分析を導入するだけでは効果を最大限に高められません。ポイントを押さえ、適切な運用を行い、活用することが重要です。

目的を明確にする

DXやデジタルシフトにより多くのデータが取得できるため、目的がない状態でデータ分析に取り組む企業も少なくありません。しかし、目的が明確でないままデータ分析を行うとビジネスにつながらず、時間と労力の無駄になる可能性も。

• 売上の低下

• 新商品が売れない

• 事業がうまくいかない

現状を洗い出し、事業計画のために売上やコスト分析を行うなど、目的を明確にすることが重要です。

仮説を立てる

データ分析を行う前には、仮説を立てることが重要です。あくまでデータ分析は膨大なデータの中から有益な情報を得て、今後の戦略に役立てるための手段です。

たとえば、企業の業績が落ちている場合「原因は競合が現れたから」など仮説を立てます。分析では、仮説が正しいのかデータに基づいて検証し、間違っていたら新たに仮説を立て繰り返すことが重要です。ポイントを絞って分析を行うことで結論にたどり着きやすくなるでしょう。

手法にこだわりすぎない

データ分析はあくまで経営判断や戦略を立案する手段のひとつです。そのため、データ分析の手法にこだわりすぎると視野が狭くなってしまう可能性も。

ビジネスチャンスを逃さないよう、安易に経営戦略やマーケティングに適用するのではなく、用途や目的に合わせ業務を補う手段としてデータ分析を用いることが重要です。

結論を出す

分析結果に基づき、どのように結論が出たのかを具体的にまとめましょう。誰が見てもわかりやすいように図や表などを用いて可視化することで、見えていなかった経営課題に気づけます。

その際「データ分析を行い○○が分かった」ではなく「○○が分かったから、この戦略を実施しよう」と次のアクションにつなげることを意識する必要があります。仮説立てから結論まで、報告相手が何をすれば経営戦略に有効かを打ち出せるような結論をまとめましょう。

ツールの活用

データ分析を行える人材の需要は高まっており、優秀な人材の確保は重要な課題です。しかし、データ分析は専門的な知識や経験を必要とする分野であり、需要に比べて適切な人材が不足している状況です。

技術の進歩により、データ分析のための自動化ツールやプラットフォームが進化しています。データ分析ツールは、専門的な知識がなくてもデータの分析や可視化が行えるため、人材不足の問題を解決する手段のひとつとして有効です。ツールを導入することでデータ分析のハードルが下がり、データの収集や整理、分析などの作業を効率化し、人的リソースの負担を軽減できるでしょう。

まとめ：データ分析は「SubFi for Business」がおすすめ

データをどう活用するかが企業の明暗を分けると言っても過言ではありません。

データ分析は、感覚で理解していることを数字など可視化し、従業員ひとりひとりが共通の認識を持てる状態にできます。経営戦略は、勘や経験に頼らず、確かな根拠に基づく分析が重要です。データ分析を行うことで、得られた有益な情報をマーケティングなどに用いて、新しいアプローチ法や経営課題の解決に役立つでしょう。

「SubFi for Business」では、蓄積されたデータから導き出されたユーザー行動の背景にある心理や潜在ニーズをもとに、自社に適した経営戦略を提案できます。データの蓄積から整形までを自動で行うことで、人的負担の軽減はもちろん、より高水準な経営判断材料を提供できるでしょう。

• データ分析できる人がいない

• 時間がなくて手が付けられない

などの悩みを抱えている方は、ぜひ「SubFi for Business」をご検討ください。