近年、ビジネスにおけるデータ分析の重要性が高まってきています。データ分析には、迅速な意思決定を助けるほか、ビジネスに必要なデータを可視化するメリットもあります。本記事では、データ分析により得られるメリットを実例とともに解説します。
データ分析とは
「データ分析」とは、調査・収集したデータの中から必要な情報を抽出し、集計しやすい形に整えて分類・整理・成形などを行うことです。目的に関係する項目の情報を用いてデータ分析を行うと、それぞれの項目の現状がわかります。
例えば営業部門の場合、顧客の年齢・性別・住所といった属性情報や製品ごとの売上、商談件数、仕入れなどの項目があり、それぞれの分析結果から現状を把握できます。これにより、現在生じている問題を明確化できるため、より実効性のある改善策を立てられます。
データ分析の必要性
近年、さまざまな企業でデータ分析の重要性が叫ばれていますが、なぜそれほどまでに必要とされているのでしょうか。以下では、データ分析が持つメリットから、その必要性を探っていきます。
迅速な意思決定
データ分析の導入により、自社の売上実績や顧客の年齢・性別といった属性、顧客の行動データ、市場データなど、これまで事業活動を続ける中で蓄積してきたさまざまなデータが可視化されます。これらのデータを基に経営判断などが下せるため、現代企業に欠かせない迅速な意思決定が実現します。
データを基にした現状把握・将来予測
データ分析を行うことで、経営状況や営業活動といった自社の現状把握が可能です。それと同時に、現在生じている課題なども浮き彫りとなるため、より実効性のある対応策を立てやすくなるなど、改善提案の取り組みも促進されます。
また、複数の分析手法を使い分け、データの不確実性を排除していくことで、確度の高い将来予測も可能となります。主な分析手法としては、消費者の行動などから共通の価値観・特性を導き出す「因子分析」や、自社と競合他社の違いを可視化する「コレスポンデンス分析」、顧客満足度や評価から改善項目を見出す「ポートフォリオ分析」などがあります。データごとに適した分析手法を用いることで、より将来予測の精度が上がり、適切な施策の立案につながっていくのです。
見落としていたビジネスチャンスの発見
データ分析ではしばしば、これまで活用されていなかったデータから意外な情報を発見することがあります。これにより、新たなビジネスチャンスの可能性が見出せるかもしれません。特にデータ分析ツールは、各データの関連性などから人間では気づけないようなチャンスを見つけてくれることもあるので、データ分析において欠かせない要素と言えます。
このようにデータ分析は、変化の激しい現代ビジネス環境の中でも安定的な経営を維持しつつ、さらなるビジネスチャンスの創出を図るために必要とされているのです。
データ分析による成功事例
以下では、実際にデータ分析を導入した企業の成功事例を紹介します。自社に導入する際の参考にしてみてください。
スシロー｜寿司皿にICチップを取りつけ廃棄量を1/4に
大手回転寿司チェーン「スシロー」は2002年、全店舗にAIを活用した「回転すし総合管理システム」を導入しました。これは寿司皿にICチップを取りつけて、いつ・どの寿司が・どれくらい売れたかのデータを集めるシステムです。これにより、分析結果に基づくネタの仕入れ量調整が可能となり、機会損失を防ぎつつ廃棄ロスの発生を従来の1/4まで低減することに成功しました。
また、このシステムでは皿が回転レーンにとどまっていた距離も計測されます。皿が一定距離を走行し、ネタの鮮度が落ちた時点で回転レーンから自動で降りる仕掛けも導入されたことで、回転レーンを確認する人件費の削減にもつながっています。
無印良品｜データ分析の外部委託で売上増大
生活雑貨などを製造・販売している「無印良品」は、データ分析の外部委託により成功を収めた企業です。自社ブランドを全面に出しつつ、公式サイトや公式アプリを通じて、商品購入やポイント獲得といった顧客のさまざまなアクションを収集しています。
これにより集積されるデータは年間10億件にも上るとのことですが、無印良品ではこれらビッグデータの分析を「トレジャーデータ株式会社」という企業に外注しています。その結果、本来の業務に人的リソースを割けるようになり、売り上げ増大に結びつきました。
資生堂ジャパン｜『時間軸×属性×行動』のアプローチでデータ活用
大手化粧品メーカー「資生堂ジャパン」では、「時間軸×属性×行動」の観点からデータ分析した結果を、マーケティング戦略の立案に役立てています。例えば、「〇月に●●カテゴリーの売り場支援を行う」などの目的を設定して、必要なカテゴリー・行動に関するデータの変化を時間軸でチェックしていき、季節や曜日でほかと異なる数値を発見します。そして、そこで発見した内容から売上につながる戦略を立案し、施策につなげているのです。
また同社では、ターゲットに対しどのようなアプローチを取れば態度変容につながるかを考え、いくつかパターンを作成してA/Bテストで検証し、それぞれの効率や成果を仮説立てて確認しています。これにより高効率なアプローチの採択が可能となっています。
データ分析を行うために必要な3つの理解
データ分析を行うスタッフには、ビジネス・分析手法・分析結果の3つに対する深い理解が必要です。以下でそれぞれ詳しく見ていきましょう。
ビジネスへの理解
データ分析を行う際は、分析の目的を明確化する必要があります。そのためには、収集したデータから何がわかるのか、データをどう整理・分析すると必要な結果が得られるかを考えなければなりません。それゆえデータ分析の目的がビジネス活用であれば、自社のビジネスの基本的な現状や、課題などを整理してから分析することが大切です。
データ分析手法への理解
データ分析にシステムを使用すれば、分析結果を出すこと自体は可能です。しかし、先述したようにデータ分析にはさまざまな手法があり、それらを正しく理解していないとデータのモデルや設定・処理などのミスにも気づけません。そればかりか、誤った分析手法を採択して時間を浪費する恐れもあります。
つまり、分析手法に関する正しい知識を身につけ、分析するデータごとに適切な手法を選ぶことが大切です。
分析結果への理解
たとえデータ分析を実行できたとしても、導き出された結果を有効活用できなければ意味がありません。「分析結果が何を示しているのか・そこからどのような用途が見出せるのか」を提案する必要があり、それには当然ながら分析結果への理解が不可欠です。分析結果に対し十分な理解を持っていれば、想定外の結果が出たときもうろたえることなく、適切な対応を取れるでしょう。
データ分析を学ぶには「ZEAL DX-Learning Room」
データ分析について学ぶなら、株式会社ジール提供の「ZEAL DX-Learning Room」の活用がおすすめです。これは、データ分析・活用の基礎からPower BIの操作まで幅広く学べるeラーニングサービスです。現代ビジネスに欠かせないデータ分析のノウハウを自分のペースで学習できるため、誰でもスキルアップが望めます。
データ活用のノウハウや分析ツールの使い方をしっかりと身につけられるため、学習後は社内のデータ分析・活用業務ですぐに活躍できます。また、PCだけでなくスマートフォンやタブレットでも動作するため、時間や場所を問わず繰り返し学べるうえ、わからない箇所があっても手軽に確認できるので安心です。
まとめ
データ分析とは、集積したデータから必要な情報を抽出して、分類・整理などを行うことです。分析結果は企業活動の現状把握に役立つほか、意思決定・将来予測の判断材料や新たなビジネスチャンスのヒントにもなり得ます。「ZEAL DX-Learning Room」などのサービスも有効活用し、データ分析への理解を深めていきましょう。
