データ分析手法5選｜活用例や効率よく行うためのコツも紹介！
ビジネスにおいて、データ分析はますます重要性を増しています。しかしながら、データの膨大さや複雑さに直面する企業や組織は、データを活用しきれずに悩んでいるケースが多いでしょう。データを活用していくためには、適切な分析手法の選択が大切です。
そこで本記事では、効率的にデータ分析をするための手法を5つ紹介します。これらの手法を学ぶことで、領域別のデータ分析手法が理解できるため、企業内でのデータ活用の推進に役立つでしょう。
【領域別】データ分析手法5選【マーケティング】OLAP分析・データマイニング【営業】レポーティング機能【営業】ABC分析【経理】在庫回転率分析【経営】予実分析企業によるビッグデータの活用事例ソニー銀行株式会社WOWOWデータ分析を行う際に注意するポイントデータ分析の目的を明確にしておく運用体制を事前に整えるデータ分析を効率よく行うコツはBIツールの導入！まとめ
【領域別】データ分析手法5選
ここでは、領域別に利用されることの多いデータ分析手法を5つ紹介します。
【マーケティング】OLAP分析・データマイニング
OLAP（Online Analytical Processing）は、多次元データを分析するための手法であり、データの視覚化やパターンの発見に役立ちます。一方データマイニングは、大量のデータから潜在的な関係やパターンを発見するための手法です。
これらの手法は、顧客の嗜好や購買パターンの分析、競合他社の戦略把握などに向いています。企業では、データマイニングによる顧客のセグメンテーションやマーケティング施策の最適化、OLAP分析による販売データの可視化など、さまざまなシーンで活用が期待できます。
マーケティングにおけるOLAP分析とデータマイニングは、顧客行動や市場トレンドを理解し、意思決定の基礎を提供できるのが特徴です。
【営業】レポーティング機能
レポーティング機能は、営業成績や活動の進捗状況などのデータを集計・可視化し、報告書やダッシュボードとして提供するものです。営業の効果を評価し、意思決定や改善策の策定に役立てられます。
まずは、売上データ、見込み客情報、商談履歴などの営業データを収集・整理が重要です。次にデータを分析し、必要な指標やグラフ、表などの形で可視化します。最後に、レポートやダッシュボードとしてまとめて展開します。営業成績の把握や売上目標の追跡、顧客アクティビティの可視化などに活用されるケースが多いです。
レポーティング機能は、営業活動の効果を定量的に評価するための重要な手法です。営業成績や顧客データを可視化し、洞察を得ることで、営業戦略や施策の改善につなげられるでしょう。
【営業】ABC分析
ABC分析は、営業活動において重要なアイテムや顧客を優先的に取り扱うための手法です。この手法は、営業活動の効率化のために、売上や利益などの観点からアイテムや顧客を分類し、優先順位をつけることを目的としています。
まずは、取り扱うアイテムや顧客を売上や利益などの基準でランク付けします。次に、売上の上位グループ（Aグループ）を重点的に扱い、効果的な営業戦略を展開するのです。一方、売上の下位グループ（Cグループ）は最小限のリソースで対応するか、取引の見直しを検討します。Bグループは中程度の取り組みを行います。
ABC分析は、売上や利益の偏りが大きく、重要な顧客やアイテムを特定する際に有効です。特に、営業の資源配分を最適化し、重要な顧客に集中的なアプローチを行う場合に向いています。また、在庫管理や製品開発の優先順位付けなどにも応用されるケースがあります。
実際の企業では、以下のようなシーンでABC分析が活用されています。
- 営業チーム：売上や利益の大部分を生み出すAグループの顧客に重点的な提案やサポートを行っている
- マーケティング部門：ABC分析の結果を基に、効果的なキャンペーンやセグメント戦略を展開している
ABC分析は、営業活動の効率化や資源の最適化に貢献する重要な手法です。適切な分類と優先順位付けを行うことで、営業成果の向上や重要な顧客への集中的なアプローチが可能となります。
【経理】在庫回転率分析
在庫回転率分析は、経理の観点から企業の在庫管理を評価するための手法です。この手法では、在庫回転率を計算し、在庫がどれだけ効率的に回転しているかを把握します。在庫回転率は、売上高を在庫平均額で割ることで算出されます。
在庫回転率分析は、在庫の適正性や効率性を評価し、不要な在庫や滞留在庫を特定します。さらに、在庫の回転状況を把握することで、資金の適切な投下やリスクの管理を行えるのです。
具体的な手順としては、まず在庫回転率を計算します。次に、業界の平均や過去の実績と比較して在庫回転率がどのような状況にあるかを判断します。さらに、在庫の種類や商品カテゴリごとに分析を行い、在庫の改善点や課題を特定するのです。
在庫回転率分析は、在庫管理の効率化や適正な在庫レベルの維持に役立ちます。特に、季節性のある商品や傷みやすい商品など、在庫管理が重要な課題となる場合に適しているでしょう。
企業では、以下のようなシーンで在庫回転率分析が活用されています。
- 在庫が滞留している商品カテゴリを特定し、セールやキャンペーンを展開して在庫を回転させる
- 需要予測と在庫回転率のデータを組み合わせて、適切な発注量や製造計画を立てる
在庫回転率分析は、経理部門が在庫管理の最適化を図るための重要な手法です。在庫の効率性や適正性を把握し、資金の効果的な活用やリスクの管理につなげられるでしょう。
【経営】予実分析
経営の観点から企業の業績や目標の達成度を評価するための手法が予実分析です。予実分析では、事前の予測と実績を比較し、進捗や偏差を分析します。この手法を用いることで、経営者は現状を把握し、必要な対策や改善点を見つけられます。
予実分析は、予測と実績の差異を明らかにすることで、業績の進捗や目標の達成度を評価可能です。さらに、予測の誤差や要因を分析し、将来の計画や予測の精度向上にも活かせます。また、異常値や問題点を早期に発見し、経営上のリスクを軽減することも重要な目的です。
予実分析は、予測の作成や目標の設定を行います。次に、実績データとの比較を通じて偏差や要因を特定し、分析を行います。さらに、得られた結果を基に必要な対策や改善策を検討し、実施するのです。
予実分析は、経営者や管理職が業績管理や目標達成を追跡する際に利用されます。特に、予算編成や事業計画の策定、営業や生産の管理、経営戦略の見直しなど、経営上の重要な意思決定をサポートするために活用されます。
企業における予実分析の一例としては、以下のようなシーンが想定されるでしょう。
- 月次や四半期の業績レビューにおいて、予測と実績の偏差を分析し、改善策を検討
- 製品開発プロジェクトの進捗管理において、予定と実績の比較を行い、スケジュールの適正化を図る
予実分析は経営者や管理者にとって重要なツールであり、経営の意思決定や業績管理において欠かせないと言えます。
企業によるビッグデータの活用事例
ここでは、実際に企業でビッグデータが活用された事例を紹介しましょう。
ソニー銀行
ソニー銀行は広告運用をインハウス化し、レポーティングの自動化を目指しました。以前は広告会社に外部委託していましたが、効率的に業務を回していくためには、自社内での運用が重要だと判断したのです。課題になったのは、外部委託時に連携されていたレポート関係をどのように自社で作成するかどうかでした。そこで、レポーティング自動化のためのツールを採用したのです。
ツールは自動的にExcelレポートを作成できる機能が搭載されており、データ連携も柔軟だったため、広告データの可視化を実現できました。
株式会社WOWOW
株式会社WOWOWでは、Excelベースのレポート管理からツールへの移行を実現しました。導入前は多くのレポートが存在し、必要なデータを閲覧するまでに時間がかかってしまうという課題があったのです。ツールの導入により、レポート関係が見やすく整理され、同時に不必要なデータを排除する作業を実施できました。
これにより、朝のレポート作成時間が削減され、データの可視化や自動連携機能による効率化も実現されたのです。
データ分析を行う際に注意するポイント
ここでは、データ分析を行う際に注意するポイントを2つ紹介します。
データ分析の目的を明確にしておく
データ分析を行う際には、目的を明確にしておくことが重要です。明確な目的を持っていないと、データ収集や分析の方向性が曖昧になり、結果的に効果的な施策や対策を立てられないためです。
例えば、マーケティングの目的としては顧客の行動パターンを把握し、ターゲットを絞った効果的な広告戦略の立案が挙げられます。営業の目的としては売上や顧客獲得の最適化を図るため、効果的な営業活動の改善点を特定することが重要です。
目的を明確にすることで、データ分析の成果がビジネスに活かされるだけではなく、関係者やチーム全体での方向性や目標を一致させることができ、効果的な意思決定や戦略の策定につながるでしょう。
運用体制を事前に整える
効果的なデータ分析を行うためには、適切な人材や組織体制を整えることが重要です。体制の構築時には、下記の点に注意しましょう。
- チームの組織化
データ分析を担当するチームを組織化し、役割や責任を明確にします。適切な人材を配置し、必要なスキルや専門知識を持ったメンバーを揃えることが重要です。
- プロセスの確立
データ収集から分析、レポート作成までの一連のプロセスを確立します。データの収集方法や分析手法、報告書のフォーマットなどを明確に定め、運用ルールを作ります。
- ツールやシステムの導入
効率的なデータ分析を行うためには、適切なツールやシステムの導入が必要です。データの収集・管理に適したツールや分析に活用できるBIツールなどを検討し、運用体制に組み込みます。
運用体制を整えることで、データ分析の効率性や品質が向上し、意思決定のサポートやビジネスの成果に繋げられます。適切な体制整備はデータ分析の基盤となる重要な要素です。
データ分析を効率よく行うコツはBIツールの導入！
データ分析を効率よく行うためのコツは、BIツールの導入です。データ分析にはさまざまな作業やスキルが求められますが、BIツールを使うことで初心者でも容易にデータ分析が行えます。
BIツールは、データの収集、統合、可視化、分析などの作業を一元化し、自動化することができます。複数のデータソースからのデータを統合し、直感的なダッシュボードやグラフとして可視化することができるため、データの理解や洞察を得るのに便利です。
また、BIツールは高度な分析機能を備えており、統計分析や予測モデルの作成なども行えます。これにより、データから意味のある情報を抽出し、ビジネス上の課題や機会を見つけられるでしょう。さらに、BIツールはリアルタイムなデータ更新や自動スケジュールによるレポート作成などの機能も提供しています。これにより、時間を節約し、効率的にデータ分析を行えるのです。
BIツールの導入により、初心者でも容易にデータ分析ができるだけでなく、作業の効率化や高度な分析が可能となります。
まとめ
データ分析は、適切な手法の選択が成功へのカギとなります。異なる領域や目的に応じて適切な手法を選び、データから価値ある情報を引き出すことが重要です。例えば、マーケティングではOLAP分析やデータマイニングが有用ですし、営業ではレポーティング機能やABC分析が効果的となります。経理や経営においても在庫回転率分析や予実分析が重要な手法です。
しかし、データ分析は専門的な知識やスキルが求められるため、初心者にとっては難しい側面もあります。データの収集、整理、統計解析、可視化など幅広い作業を行うため、十分な知識や経験が必要です。また、データの質や適切なツールの選択など、様々な課題にも直面することがあります。
そこで、アタラ合同会社のBIツール導入コンサルティングサービスの利用がおすすめです。アタラでは、専門のコンサルタントがお客様の課題や要望をヒアリングし、最適なBIツールを提案してくれます。また、導入後のトラブルや運用支援など、安心してBIツールを活用するためのサポートも充実しています。
BIツールの導入は企業経営にとって重要な決定であり、失敗すると多大なコストや時間を費やすことになるでしょう。アタラのBIツール導入コンサルティングサービスを利用することで、適切なBIツールを導入し、迅速に成果を出しやすくなります。BIツールの導入を検討している方は、ぜひアタラのBIツール導入コンサルティングサービスを活用してみてはいかがでしょうか。
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アタラにはBIツールのエキスパートが多数在籍しております。このような課題をお持ちの方は、アタラ合同会社のBIツール導入コンサルティングサービスへお気軽にお問い合わせください。
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