マーケティングとデータ分析|データ分析のメリットや分析方法を紹介します

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スマホやパソコンが普及し、ITが進化したことによって、購買履歴やアクセスデータなど、膨大なデータが蓄積されるようになりました。

しかし、これらのデータを蓄積したままになっていないでしょうか?

蓄積されたデータを活かすには、データ分析が重要となります。

この記事では、マーケティングの分野で重要となるデータ分析について、データ分析とは何なのか、という基本から、データ分析のメリットやデータ分析の方法まで詳しく解説します。

データ分析について詳しく知ることができるので、ぜひ参考にして下さい。

データ分析とは?

データ分析とは、集めたデータを分析すること。

というイメージがある方が多いと思いますが、データ分析とは、集めたデータを分析するだけでなく、データを分析することによって今ある課題を発見したり効果的な施策を打ち出すことまでをいいます。

パソコンやスマホの普及によって、購買履歴やアクセス履歴など、膨大なデータが蓄積されるようになりましたが、これらのデータには、企業がサービスや商品の売上を伸ばすために有用な情報が含まれています。

しかし、データは蓄積するだけでは意味がありません。

企業がサービスや商品の売上げを伸ばすためには、蓄積されたデータから必要なデータを取り出して分析し、発見した課題を解決するための施策を導き出したり、効果的な施策を打ち出す必要があるのです。

マーケティングにおけるデータ分析のメリットは?

データは蓄積するだけでなく、分析する必要がある、と述べましたが、マーケティングの分野では、データ分析を行うことで

  • 商品やサービスの問題点は何か
  • 商品やサービスの売上をアップするためにはどこをターゲットとすればいいのか
  • 商品やサービスの広告で有効な手段はどれか
  • 施策によってどういう効果が得られたのか

ということなどを知ることができます。

まず、商品やサービスの売上についてのデータを集めて分析することによって、その商品やサービスの全体像を把握することができます。

そして、担当者や地域、性別や年齢など、さまざまな情報を元に分析することによって、それらの要素ごとの問題点を発見することができます。

問題点を発見することができれば、問題を解決するための施策を講じることが可能です。

また、データを分析することによって、商品やサービスのターゲットをどこにすればいいのか、を決めたり、売上を上げるために効果的な施策を講じることができるようになります。

さらに、施策を行うことによってどういう効果が得られたのかを知ることで、施策が有効であったかどうかも分かります。

商品やサービスのターゲットを絞り、効果的な施策を講じることができることで、コスト削減を図ることが可能です。

コスト削減ができれば、会社としての経営状況を改善することにもつながるので、商品やサービスのデータ分析を行うことはメリットが大きく、非常に重要であるといえるでしょう。

マーケティングに用いられるデータ分析の方法とは

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マーケティングにはさまざまな分析方法が用いられます。

「どの分析方法を用いるか」は、課題や目的によって異なるもの。

したがって、課題や目的に応じた分析方法を選ぶことが重要です。

今回は、その中から

  • ロジスティック回帰分析
  • クロス集計
  • クラスター分析
  • アソシエーション分析

という4つの分析方法について、それぞれどういう方法なのか、詳しくご紹介します。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析とは、複数の変数から質的確率を予測するもの。

多変量解析の1つです。

DMによるキャンペーンの反応率を知るためなど、マーケティング業界で活用されているのはもちろん、土砂災害の危険基準線の確率を求めたり、医療現場で病気の発生率を求めたりするために用いられています。

クロス集計

クロス集計とは、アンケートの集計に用いられる集計方法です。

アンケート結果を集計する方法として単純集計がありますが、単純集計では、全体像の把握のみが可能です。

年齢や性別、地域や担当者別など、複数の要素を掛け合わせてクロス集計することで、アンケート結果を深く掘り下げて分析することができます。

クラスター分析

クラスター分析の「クラスター」とは、「集団」・「群れ」という意味を表すキーワードです。

つまり、集団の中から似たものを集めてクラスター(集団)を作り、対象を分類する方法がクラスター分析であり、マーケティングにおけるターゲット戦略を考える際やセグメンテーションなどに用いることができます。

クラスター分析では、人だけでなく、企業や商品、イメージなども対象とされます。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、「マーケット・バスケット分析」とも呼ばれ、マーケティングでよく利用される分析方法です。

商品Aが売れた時に商品Bが売れやすい、などのルールを見つけ出すことができるので、売れる商品・売れない商品の見極めや、売上を伸ばすためのマーケティング戦略を立てるために有効な方法です。

市場の変化に対応することが大切

マーケティングの分野において、データ分析が有効である、ということについて理解できたと思いますが、ただただデータを収集して分析すればいい、というわけではありません。

というのも、商品やサービスに対する顧客のニーズは日々変化するからです。

もし、データを集めて分析を行っても、そのデータ分析が顧客のニーズに対応していなければ、講じた施策が無駄であったり、商品やサービスを市場に提供する機会を逃してしまうという恐れもあります。

したがって、効果的なマーケティングを行うためには、市場の変化を把握し、顧客のニーズに対応した施策をリアルタイムで講じる必要があるのです。

まとめ

マーケティングで重要となるデータ分析。

数多くある分析方法の中から、目的に応じた分析方法を選ぶようにしましょう。

また、商品やサービスの売上をアップするためには、日々変化する市場に対応できるよう、市場の変化をリアルタイムで把握することも大切です。

市場の変化に応じてデータ分析を行い、その時々のニーズに合う施策を講じられるようにしましょう。


<参考>

  1. 【ロジスティック回帰分析】使用例やオッズ比、エクセルでの使い方も紹介!
    https://udemy.benesse.co.jp/ai/logistic-regression-analysis.html
  2. ロジスティック回帰分析とは~その概要とエクセルやRによる例~
    https://analytics-news.jp/info/logi-reg-analysis
  3. クロス集計
    https://www.weblio.jp/content/%E3%82%AF%E3%83%AD%E3%82%B9%E9%9B%86%E8%A8%88
  4. クラスター分析
    https://www.cross-m.co.jp/solution/cluster/?gclid=Cj0KCQjww7HsBRDkARIsAARsIT4MXPFjhZJCdGMIjyyV2fDSgrPzHkmpOaAVPxjRNiIePZBORhnu68saAoy1EALw_wcB
  5. クラスター分析
    https://www.macromill.com/service/data_analysis/cluster-analysis.html
  6. アソシエーション分析とは?販促に繋がる有効なルールを見つけよう
    https://drm.ricoh.jp/lab/glossary/g00005.html
  7. 第03回 データはすべてを知っている!?経営データ分析の重要性を考える
    https://www.fujitsu.com/jp/group/fjm/mikata/column/distribution-it-topics/003.html
  8. データ分析がマーケティングに欠かせない考え方を解説
    https://orenocloud.tokyo/cloudinfo/useful/dataanalysisessentialtomarketing.html