お知らせ・新着情報

マーケティングに欠かせないデータの収集と分析の視点

2016年 6月 1日
様々な場所で集まるデータ

データはさまざまな所で集められています。IT化によってデータの収集を目的としていなくても様々な過程で収集することが可能になりました。また、近年は会員カードやポイントカードなどの導入が進み、それを通じてデータの収集を行っているお店が増加しています。

たとえば、買い物ひとつをとってみても、購入した商品、購入日時などはどのお店でも記録されていますが、会員カードやポイントカードの導入によって、さらにその人の住所や性別年齢、生年月日、初回購入日など大量のデータが生まれ、様々な項目で管理されます。

こうしたデータは、通常、形式を整えて保管されます。

データを可視化する

データは、そのままでは利用されず、通常は、集計を行ったり、理解しやすいようグラフにまとめられたりします。また、気になるデータについては、それぞれの項目毎に細分化して見ることができます。

しかし、目的もなく細かくデータを見ただけでは、何が大事なのかわかりません。

可視化されたデータから重要な項目を発見

どんなアクションがどれだけ重要かはデータを細分化だけではわかりません。まずは、どのような目的かを明確にする必要があります。そして、その目的に対して集めたデータを利用して、重要な項目を見つける必要があります。統計解析とは、目的に対して重要な項目がわかり、数学的に説明できる手法です。

例)ある顧客の自動車の購入率は?
性別×市区町村×家族構成×世帯年収=購入確率

より高度にデータの解析で分かることの例

統計解析手法を用いることで、データからビジネスに役立つ様々な発見を得ることが出来ます。現在収集しているデータからも分析を行うことで可能な場合もあります。

例えば、新店舗をオープン時には、既存店舗の売上と売上に関わる要因の因果関係を明らかにすることで予測ができます。

図1.既存店舗の売上と関連データから新店舗の売上を予測(イメージ)
既存店舗の売上から新店舗の売上を予測

例えば、買う/買わない、反応する/反応しないなどのように2つの結果のいずれかになるものについて結果や発生確率(%)が要因の因果関係を明らかにすることで予測できます。

図2.過去の購入履歴とテスト販売結果から新商品の購入を予測(イメージ)
過去の購入履歴から新商品の購入を予測

収集しやすくなったデータの活用

データの収集は、以前と比較して簡単に行えるようになってきました。
集められたデータの集計にとどまらず、他のデータと組み合わせて、どのようなことが言えるのか考えていくことや、どのような目的に対してどのようなデータをとったらよいかなど改めて見直していくことも必要です。たとえば、売上など重要な項目に付随するデータから順に集めていくことも重要です。