マーケティング戦略を立案するときは、顧客や市場の情報分析を行って、現状を理解したり将来の予測を立てたりすることがとても大切です！マーケターのなかには、「情報分析の関連用語って難しくてわからない」「初心者は何を押さえておけばいいの？」という疑問をお持ちの方も多いはず！
当記事は、情報分析でよく聞くビジネス用語についてわかりやすく解説します。
今日は情報分析して、次のマーケティング戦略を考えるよぉ～。ビギニャー君、手伝ってくれるかい？
は～い、もちろんです！でも僕、情報分析が苦手なんですよね……。専門用語が多くて、言葉の意味を調べているだけで一日が終わっちゃいます……。
たしかに、情報分析にはほかではあまり聞かない用語が多いから、初心者には難しいかもしれないね。今日は、情報分析についておさらいしてみようか！
情報分析とは？
情報分析とは、目的や必要とする情報のために、数値や文字などを収集して整理・処理することです。膨大なデータを分析することで、マーケティングやビジネスにとって価値のある情報を抽出することを目的に行われます。
情報分析で得られたデータは、新商品の開発やマーケティング施策、効果検証などで大活躍！マーケティングでは、データに基づいた施策の考案・改善が欠かせないため、情報分析は必須の知識・スキルなのです。
- 情報分析の種類
- 情報分析の方法
まずは、情報分析の基本的な知識を身につけましょう。
情報分析の種類
情報分析は2つの種類に分類可能です。
- 定量分析
- 定性分析
それぞれの分析では、異なった性質のデータを抽出できます。
定量分析とは？
定量分析とは、数値をもとにデータ分析することを指します。たとえば、売上額や顧客数、リピート率の分析などが含まれます。定量分析では、主観に左右されない客観的事実を導き出せるため、すべての人が共通認識を得られる点が大きな特徴です。
定性分析とは？
対して定性分析とは、数値で表せない情報をもとにデータ分析することを指します。インタビュー結果や顧客ニーズなど、言葉で表された抽象的なデータが含まれます。
顧客の感情部分を詳しく知れるため、定量分析ではわからない情報を把握可能です。マーケティングにおいては、定量分析と定性分析の両方を活用することが大切です。
情報分析の方法
膨大なデータの分析を、人の力で行うことは難しいものです。そのため情報分析を行う際は、デジタルツールが用いられることがほとんどです。情報分析を行う方法としては、以下のようなものが挙げられます。
- 情報分析専用ツール
- AI 、Excel
現在は、データ分析に特化した専用のツールがたくさん提供されています。ツールを活用すれば、マーケティング初心者でも簡単に情報分析を行えるでしょう。
さらに、最近はAIを搭載した分析ツールも増えてきており、未来予測や施策の立案を自動化できるようになってきました。
ツールにお金をかけられない場合は、Excelの関数や集計機能を使って情報分析をすることも可能です。コストは抑えられますが、Excelに関する知識やある程度の労力が必要になることは押さえておきましょう。
情報分析って、マーケティングとはまた違った用語をたくさん使うんですよね。それがなかなか覚えられなくて。
そうなんだよね。全部を覚えるのは難しいけど、基本的な用語くらいは押さえておくと、今後役立つかもしれないよ。
先輩！情報分析の基本的な用語について詳しく教えてください！
情報分析の基本用語
情報分析では、私たちが普段聞き慣れない専門用語がたくさん使われます。言葉が難しくて情報分析について学ぶことを諦める方も多いかも……？まずは、情報分析で押さえておきたい基本用語を学んでおきましょう！
ビッグデータ
ビッグデータとは、さまざまな形式のさまざまな種類のデータのことです。1台のコンピューターには入り切らないくらい、たくさんのデータの集合体だとイメージしておけばOK！
そのままだと扱いにくい情報ですが、専用のツールを使って情報を統合・管理・分析すれば、効果的なマーケティング戦略を導き出すヒントとなってくれます。このビッグデータを活用できる形にするために行うのが、情報分析なのです。
アルゴリズム
一般的には、数学やプログラミングで問題や課題を解決に導くためのプロセスを指します。また、検索エンジンがさまざまな指標を用いて検索順位を決定するためのルールや、ロジックを意味することもあります。
情報分析においては、「データを分析するためのやり方」や「処理方法」のことを意味していると考えておけば問題ありません。
アナリティクス
アナリティクスとは、目的に応じていろいろな分析手法やアルゴリズムを駆使し、データに隠されているパターンや関連性などを導き出すことです。
人間の推測や直感に依存しない分析ができる点が、非常に大きなメリットです。Webマーケティングに欠かせないGoogle Analyticsの名前も、この言葉が由来となっています。
ビジネスインテリジェンス(BI)
企業の情報システムなどに蓄積されている大量のデータを収集・分析して、その結果を企業戦略に反映させる仕組みのことです。BIを実施するためのソフトウェアは、「BIシステム」や「BIツール」と呼ばれます。
- データの集積、統合
- データの集計、分析
- データの可視化
上記の3つの目的で行われ、顧客分析やマーケティングなどさまざまなシーンで活用されます。
人工知能(AI)
人間の知的振る舞いを、人工的にソフトウェアで再現したものです。何種類ものアルゴリズムでデータを反復的に学習して法則を見つけ、人間のような柔軟な判断やタスクの実行を可能にする技術です。
AIは効率的な情報分析をサポートしてくれるので、今後マーケティングの分野でますます重要性が増していくと考えられています。
タグ
広告の計測やアクセス解析のツール、SEOなどといった多様な機能をサイトに組み込むためのコードのことです。Webマーケティングでユーザーの行動やCV率などを分析したいときは、タグの活用が不可欠です。いろいろなタグを一括管理するためのツールは、「タグマネージャ」と呼ばれています。
トラッキング
Webユーザーのサイト内外の動きを追跡し、分析することです。「どのページをどれくらい閲覧したのか」「どのページからコンバージョンしたのか」などを分析できます。Webマーケティングの際は、トラッキングで情報収集することがとても大切です。
データクレンジング
大量のデータの中から、不正確・無関係・重複などといった不要なデータを探し出し、除外したり修正したりする作業のことです。分析に使う情報が汚れていると、結果に悪影響が出てしまいます。データクレンジングは、情報分析の精度を高めるために欠かせません。
ビッグワード
検索エンジンで多く検索される抽象的な語句、具体的には「1単語のキーワード」や「競争が激しいキーワード」のことです。たとえば、「SEO」「広告」「パソコン」といった大きくて抽象的な言葉がビッグワードに含まれます。
ビッグワードで上位表示できれば大量の集客が狙えます。しかし、SEOの難易度が非常に高くて費用もかかるため、ビッグワードだけにこだわりすぎることは危険です。検索規模が小さい「ミドルワード」や「スモールワード」と組み合わせながら、ビッグワードでも上位表示できる施策を実施することが大切です。
情報分析の専門用語はほかにもたくさんあるけど、とりあえずここで挙げた基本編を理解しておけば業務をスタートできるかな。
勉強になります～！ところで、情報分析って具体的にどうやってやるんですか？
大事なのはそこなんだよね！情報分析の手法はたくさんあるんだけど、ここでは基本の分析方法について勉強してみようか。
情報分析の代表的な手法
情報分析を行う目的はさまざま。必要な情報や用いる情報が異なれば、分析の手法も大きく異なってきます。ここでは、代表的な情報分析の手法を3つの分野に分けてご紹介します。
- 顧客や市場を知るときの情報分析手法
- 施策を立案するときの情報分析手法
- 今後を予測するときの情報分析手法
詳しくみてみましょう。
顧客や市場を知るときの情報分析手法
まずは、顧客のニーズや市場を知るために活用できる情報分析の手法についてご紹介します。
テキストマイニング
顧客ニーズを探るための情報分析の手法です。お客さまへのアンケートやインタビュー、SNSの情報などを単語レベルに分解し、言葉の出現頻度や相関関係などを分析します。
- 商品やサービスに対する意見が肯定的なのか否定的なのか
- どのような点が印象的だったのか
お客さまが使う言葉の傾向によって上記のようなことを知ることができ、課題の発見や未来の予測に役立てられます。
クロス集計分析
アンケート調査の結果について、年代や性別などの属性、設問に対する回答といった複数の要素をかけ合わせて分析する手法です。
たとえば、「性別×商品への好感度」「年代×リピート率」といった分析を行うことが、クロス集計分析に該当します。
顧客の属性ごとに結果を把握できるため、設問単体で分析するときと比べて新しい知見を得やすいというメリットがあります。
ヒートマップ分析
Webサイトを訪れたユーザーの動きを可視化する「ヒートマップツール」を活用し、ユーザーの興味や行動を分析する手法です。ヒートマップ分析を行うと、ユーザーが熟読した部分やクリックした部分、離脱した部分などがひと目でわかります。
Webサイトのコンテンツや使いやすさの改善にも活かせるため、Webマーケティングには欠かせない分析手法なのです。
アトリビューション分析
マーケティングの成果を測定する際、成果に直接つながった接点だけではなく、通過した広告やメディアの貢献度を分析・評価する手法です。お客さまは、単に広告を見て商品を購入するわけではありません。
SNSでおすすめされたりテレビで目にしたりと、いろいろなポイントで商品と接点を持ちます。複数の接点や道のりの貢献度を可視化して評価し、より成果につながる流入経路を見つけ出したり戦略を立案したりするのが、アトリビューション分析なのです。
RFM分析
購買行動によって顧客をグループ分け・可視化して、それぞれの特性に合ったマーケティング施策を実行するための情報分析のことです。
- Recency(最終購入日)
- Frequency(購入頻度)
- Monetary(購入金額)
RFM分析では、上記の3つの指標で顧客を分類します。それぞれにとって最適なタイミングや内容のアプローチをすることで、効率的にマーケティングを行えるようになります。
施策を立案するときの情報分析手法
情報分析で顧客や市場について知れたら、次はそれを活かして施策を立案してみましょう！施策立案のときも、実はたくさんの情報分析が必要になります。
ABテスト
複数パターンの施策を用意し、どのパターンがもっとも高いコンバージョン率を得られるのかについて検証する手法のことです。
たとえば、広告Aと広告Bの2パターンを用意し、より高い成約率が得られる広告を調べることが、ABテストに当てはまります。Googleが提供する「Googleオプティマイズ」を使えば、無料でABテストを実施できます。
クラスター分析
異なる性質のものが混同する集合体から類似した性質のものを集めて「クラスター(集団)」を作り、利用しやすいデータに分析・加工することです。
性別や年齢などといった基準がはっきりとした集団に分けるのではなく、「志向」「価値観」といった外敵基準が曖昧な情報で分析する点が特徴的です。顧客分析やセグメンテーション、ポジショニング、ブランディングなど、さまざまなシーンで活用されます。
アソシエーション分析(バスケット分析)
顧客が商品を購入するときのパターンや履歴を分析し、商品の売れ行きについて関連性を導き出す分析手法です。
- 商品Aと商品Bは一緒に購入されることが多い
- Aのような条件の場合、商品Bと関連カテゴリCの商品が一緒に売れる
上記のような「アソシエーションルール」が得られるので、売上アップ戦略の立案に活かせます。ちなみに、顧客の買い物かごの中身を分析してルールや戦略を導き出す情報分析は、「バスケット分析」と呼ばれています。
ABC分析
たくさんある指標の中からとくに重視する評価軸を定めて、優先度によってランク分けする情報分析の手法です。たとえば、ECサイトで取り扱っている商品を売上順に並べて、上位の商品から「Aグループ」「Bグループ」「Cグループ」とランク分けします。
そうすることで絶対に欠品させたくない売れ筋商品と、何らかの改善が必要な商品が明確になり、在庫の最適化や戦略の立案に役立てられるのです。
今後を予測するときの情報分析手法
マーケティングで重要なのは、未来を正しく予測していち早くトレンドを押さえた商品開発や戦略を実施することです。ここでは、今後の予測を立てるときに活用したい情報分析の方法を見てみましょう！
決定木分析
ある事象に対し、「〇〇だったら△△になるのではないか」という仮説を立てたり分析したりしながら、未来の結果を予測する手法です。
決定木分析では、クロス集計分析を繰り返し行ってお客さまの行動や感情の要因・根拠を探し出し、それに基づいた仮説を立てます。商品を買ってもらえるターゲットの見極めや、満足度向上のために必要な施策を導き出きだしたいときなどに活用できます。
多変量解析
たくさんある要素をもとに、データの関連性を分析する分析手法です。
- 「この地域のこの年代の人なら、年収はこれくらいだろう」とわかる「重回帰分析」
- 「上司や部下の評価から次のマネージャーの適任者はこの人だ」とわかる「主成分分析」
上記のような分析が、多変量解析の一例として挙げられます。
ロジスティック回帰分析
多変量分析の一種で、特定の事象(目的変数)が起こるか起こらないかという「明確な結果」を予測するときに役立ちます。
- 1か月あたりの飲酒日数が15日かつ喫煙本数が20本で病気になった人
- 1か月あたりの飲酒日数が10日かつ喫煙本数が10本で病気になった人
上記のような人数がわかっているとき、ロジスティク回帰分析を活用すれば、飲酒日数が5日で喫煙本数が5本のときに病気になる確率を予想できるのです。予測値は0～1の確率として算出され、マーケティングの効果測定や未来予測に役立ちます。
判別分析
いくつかのグループに分かれているデータを「どのような基準で分けられているのか」について分析する手法です。未来の予測に役立てる情報が得られます。
たとえば、「商品Aを購入した人」と「購入していない人」の特徴を比較して購入者の条件を洗い出し、「見込み顧客Aの購入可能性が高いかどうか」を判断するときに役立ちます。
コンジョイント分析
特定の期間内にWebサイトに訪問したユーザーの数を表す指標です。商品の「何」を「どれくらい」変更すれば、顧客に気に入ってもらえるのかを予測するための分析手法です。
回答者にいろいろな価格や性能の商品例をいくつか示し、それを評価してもらうことで、好かれる価格や性能などを分析していきます。
- 次の新商品のスペックなら、〇〇円の価格設定がいいな
- このデザインなら、機能はこれくらいでも売れるな
この調査を行うことで、上記のように商品仕様や性能、ブランド価値の測定を行えるようになります。
ここで紹介しているのは、あくまで情報分析手法の一部だよ。企業や商材によってはほかにもいろいろな分析が必要になるから、少しずつ知識を広げていこうね。
は～い、先輩！ところで、情報分析ってどうやって行えばいいんですか？興味はあるんですけど、やり方がわからないんですよね。
マーケティングで情報・データ分析する手順
実際に情報やデータを分析するときは、どのような手順で作業を進めていけばいいのでしょうか。ここでは、情報分析の手順を解説します。
- 目的を明確にする
- 仮説を立てる
- 分析を行う
- 施策に反映する
手順ごとのポイントを具体的にみてみましょう。
目的を明確にする
はじめに、情報分析を行う目的を明確にしましょう。ゴールを決めておけば必要な情報が明らかになり、最小限の手間で情報分析を行うことが可能となります。
- 年代ごとに売れている商品を知りたい
- 売上が減少した要因が知りたい
- 売上を上げるために必要な施策を知りたい
上記のように、目的が違えば有効なデータも大きく異なります。遠回りすることを防ぐためには、できるだけ具体的な目的を設定することが大切です。
仮説を立てる
次に、目的に対する仮説を立てましょう。仮説を立てる理由は、分析すべき情報を把握するためです。たとえば「売上が減少している要因を知ること」を目的に設定しても、具体的に何を分析すればいいかはわかりにくいでしょう。
そこで、「顧客単価の減少」「顧客数の減少」を仮説として立てることで、「顧客単価を分析しよう」「毎月の顧客数を分析しよう」と判断できるようになるのです。
しかし、仮説の立て方によってデータ分析の精度や結果は左右されます。勘ではなく、客観的根拠に基づいて仮説を立てることが肝心です。
分析を行う
仮説を立てて必要な情報や分析方法がわかったら、データを収集して実際に分析を進めます。この際、自社に蓄積しているデータがそのまま活用できるケースもありますし、改めてデータを収集する必要があるケースもあります。
情報の集め方はさまざまなので、必要なデータに応じて収集方法を考えましょう。分析に用いるデータが集まったら、ツールなどを使って分析を行います。必要な情報の種類や方法がわからない場合は、マーケティングに詳しいプロに相談するのもひとつの手です。
施策に反映する
情報を分析したあとは、施策に反映することが大切です。分析結果によっては、改善点が複数出てくることもあるでしょう。その場合は、再び分析を行って改善施策に優先順位をつけることが大切です。分析の結果、すぐに改善を目指せそうな施策や取り組みやすい施策があれば、優先して取り掛かりましょう。
なるほど……。単にデータをツールで読み込んで分析すればいい……というわけではないんですね。仮説や分析結果の分析……、奥が深いです！
そうそう。慣れるまでは考えることが多くて大変かもしれないけど、情報分析にはメリットも多いし、やり方を身につけておこうね。
ちなみに、情報分析にはどんなメリットがあるんですか？
情報・データ分析するメリット
情報分析がビジネスやマーケティングに役立つとわかっていても、具体的なメリットについて考えたことがない方は多いかもしれません。情報分析を行うと、以下のようなメリットが得られます。
- 隠れていた問題点が見つけられる
- 精度の高い未来予測ができる
- チームの意思決定に役立つ
情報分析を行えば、今までは見落としていた問題点が明らかになるでしょう。企業が抱えているデータは膨大で、人の目で見て問題点を見つけることは難しいものです。
ツールを用いてじっくりと分析することで、マンパワーでは見つけられなかった課題を明らかにできるのです。また、分析したデータは客観的事実に基づいているため、精度の高い未来予測に役立ってくれます。
マーケティング施策の立案はもちろんのこと、チームで意見が割れたときも、根拠のある意思決定を手助けしてくれるでしょう。
マーケティングでは、客観的根拠に基づいた意思決定が欠かせないからね。だからこそ、情報分析をすることにはメリットが多いんだよ。
よ～し、僕も今日から情報分析を活用するぞっ！ところで先輩、データ分析を活用して成功をおさめた会社ってあるんですか？
もちろんだよ。それじゃあ、データ分析を活用している2つの企業例を紹介するね。
情報分析を成功させた企業の事例
データ分析は、多くの企業で行われています。ここでは、データ分析を上手に活用している企業の例を2つご紹介します。
- 株式会社ローソン
- 大阪ガス株式会社
各企業の成功例を詳しくみてみましょう！
株式会社ローソン
大手コンビニチェーンのローソンでは、「Pontaカード」の導入により売上データの収集・分析を行なっています。分析の結果、売上順位が低い「ほろにがショコラブラン」について、「1割のユーザーが売上の6割を支えている」ことが判明。
一部の熱狂的なファンに支持されている商品だとわかり、継続販売が決定しました。表面的な数字だけをみていては分からなかった情報が、分析によって明らかになった例です。この分析によりローソンは消費者のニーズを汲み取り、愛される商品を提供し続けることができています。
大阪ガス株式会社
大阪ガス株式会社では、今までに蓄積した膨大な修理履歴や機器のデータ、コールセンター対応の履歴を活用。情報を分析して組み合わせることで、修理のケースごとに必要となる部品を自動的に割り出すことに成功しています。今まで部品のピックアップに作業員のリソースが割かれていたので、業務を大幅に効率化できました。
マーケティングに必要な基礎スキル・資格一覧！身につけ方を解説
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