データ分析のやり方の第一歩の踏み出し方とは？

マーケティングではリストの収集がとても
重要です。

個別で集める場合もあれば、
ある大きなテーマを掲げて、サミット
などを開催し、その中で収集するケースが
あったりと多岐にわたっています。

本題へ

データ分析のレベルは
まだまだ低いのが一般的です。

理由は、反応しないリストは捨てられて
いくからです。
※反応する＝販売となっている

育成するというプロセスと
意味付けするプロセスが両方とも
低いからです。

そもそものデータ分析とは、
膨大なデータを整理して
意味のある数字を抽出することです。

雑多なデータを意味のある情報へと
転化させるのがデータ分析だと言えます。

それでは、どうやってデータを分析し、
活用できるようになるのかを見ていきます。

日々の仕事は膨大なデータを生んでいます。

しかし、活用できているデータは
そのうちの何分の1でしょうか？

業務改善を考えるときに
データの活用がベースになるケースは
多いのですが実践される率は低いのが現実です。

・データが活かしきれない多くの原因は以下の３点です

１）専門人材が不足している
２）活用方法がわからない
３）地味で面倒である

なぜデータは活かせない？
その理由は、担当者や専門の人材を
設けないことにあります。

そうでなければ担当者の負担が
増えるので失敗します。

活用方法がわからない？

データ分析の結果が何を示すのかの
理解不足が原因です。

多くの分析ツールがあふれる中で、
良く使い方もわからず終わってしまう
ケースです。

特に精神的な焦りから
陥りがちな失敗です。

ただ分析を実行するだけでは
意味のある情報にはなりません。

仮説がないと
上手くいかなかった時に
立て直しが上手くいきません。

地味で面倒である
という失敗はなぜ起こるのでしょうか。

膨大なデータの蓄積があるはずなのに、
どうして不足するのでしょう。

それはデータの収集方法に
脚光があびないのであまり
活躍の場がなく、収入面も
マーケッターの方が高い場合があります。

データアナリストと呼ばれる
専門職はまだまだ中小企業では少ないです。

何に活かすのかを考えたうえで
データを集積する必要があるのです。

何に活かすのかを考える役割
＝
データアナリスト
となります。

データには使えるデータと
使えないデータがあることを
覚えておいてください。

データを有効に使うためには、
人材確保と基本的なルールが必須です。

そして、ルール作りのためには、
目的が必須だと言えるます。

データ分析には様々な種類があります。
・アソシエーション分析
・バスケット分析
・クラスター分析

データ分析で何が見えてくるか
それぞれデータ分析の特性でわかります。

・アソシエーション分析
関連性を見つけ出すためのデータ分析です。
マーケティングや経営戦略に有効です。

・バスケット分析
商品やサービスを起点に考え
商品Aを購入した人が商品Bに興味を持つのか
商品Cは多く購入するのか、
などのユーザーの行動や関連性を分析する時に役立ちます。

D2Cや併売分析に使用します。

・クラスター分析
似たような性質を持つデータに着目
して集合を作っていく分析手法です。

コロナで有名になったワードの一つです。

いずれにしても、
何のためのデータ分析なのか、
目的を決めるところが第一歩になります。

追伸：ライティング＃西村公児