データ分析はマーケティングをする上で、とても大切な手法になります。
どのデータ分析に、どの手法を用いるのかはもちろんですが、そのデータ分析によってどれだけ価値のある情報を見つけられるのかということも大切です。
一般的にデータ分析は、統計学を学んだ人が専門的に行っていることも多いのですが、マーケティングに活用するという意味では、もっと一般的なマーケッターの方が、よりマーケティングには向いていることでしょう。
では、データ分析の基本となる手法とはどのようなものなのでしょうか？
データ分析の基本となる5つの手法
データ分析は基本的に5つの手法を用いて行われます。
統計学を学び始めると、この基本の5つ全てにたどり着くまでにとても長い時間を要し、途中で諦めてしまう人も多いです。
しかし、マーケティングにおいてはこれからご紹介する5つを主として使うので、初心者でも繰り返し使うことで、比較的覚えられるものだとされています。
まずは紹介するデータ分析手法をマスターしてみませんか？
1.クロス集計
データ分析の基本な手法として、クロス集計をご紹介します。
クロス集計は、特定の2つか3つの情報に限定してデータの集計や分析を行う手法のことをいいます。
具体的には、アンケート調査などに使われる手法です。
具体例で示すとアンケート集計において、縦軸と横軸で表わした表です。
選択肢などで回答数を集計し横軸にする、それに対して性別だったり年代別などでの集計を縦軸で表わします。
このデータ分析の手法でのメリットは、顧客の趣味嗜好などを把握することが出来ることです。
商品を販売する上での仕入れなどを決める手段の一つとなることです。
2.ロジスティック回帰分析
データ分析におけるロジスティック回帰分析の手法とは、発生確率を予測するための分析方法です。
例えば、医療現場においては○○な症状や○○な症状の患者のがんの発生率が何％であるかといった使い方や、ダイレクトメールを受け取った顧客がその商品を購入するかしないかということを定義します。
ダイレクトメールを送付した総人数に対し、購入者はどの程度の確率なのかを算出するなどをデータ分析する時に、このロジスティック回帰分析の手法が有効となるのです。
ＹＥＳかＮＯかをハッキリと定義することで、発生確率を予測することが目的となっています。
このようなデータ分析の手法によって、より正確となるターゲティングなどが可能となるのです。
3.決定木分析
データ分析における決定木分析の手法とは、そのデータの形が樹木状に要因が描かれ分析し、その分析した結果をもとに予測を立てるものです。
このデータ分析手法は、様々なシーンで活用されています。
例えば、顧客の購買データから自社の顧客がどのような商品に購買意欲をそそられるかなどの分析に役立ち、また様々な角度から顧客のニーズをデータ分析することが可能となります。
性別、年代別、過去の購入履歴など必要に応じたデータ分析を行うことで、より細かいデータ分析をし、純度の高い分析結果を得ることが出来るのです。
4.アソシエーション分析
データ分析におけるアソシエーション分析の手法とは、サービスと商品の関連性を見つけることを目的としたデータ分析の手法です。
例えば、スーパーやコンビニでの利用客の買い合わせなどにこのアソシエーション分析の手法は取り入れられています。
これはビックデータ分析において中核となす手法であり、一見関連性がないように見えるものも、関連性の位置づけの要因となるものを見つけるための分析をすることで、マーケティングに役立てることが可能となります。
アソシエーション分析は、関連性を見つけるためのデータ分析の手法なのです。
5.クラスター分析
データ分析におけるクラスター分析の手法とは、異なる性質が集まった集団の中から、類似したもの同士を集める手法です。
クラスター分析のクラスターとは集落という意味で、固まりを作り、分類することで、より客観的な基準によって判断を下し分類するので、マーケティングにおいて、ポジション確認のための分類などが可能となります。
例えば、似たもの同士を集めることにより、共通の趣味嗜好、行動パターン、パフォーマンスの結果などが把握出来ます。
実際にデータ分析する際にクラスター分析の手法を用いるのは、顧客セグメントなど絞りこむ時などに、よく活用されています。
このデータ分析において、クラスター分析の手法は単に分類するだけでなく、クラスター同士がどのような繋がりをしているのかを確認するためには、とても有効な手法と言えるでしょう。
まとめ
いかがでしょうか。
データ分析の基本5つの手法を紹介しました。
統計学の初心者はこの5つの手法をまず学び、実際のデータを使用しながらいくつものデータ分析をこなすことが一番大切だと言われています。
あなたもこれらの5つを基本として勉強をしてみてはいかがでしょうか。
データ分析の基本となる5つの手法
- クロス集計
- ロジスティック回帰分析
- 決定木分析
- アソシエーション分析
- クラスター分析