NTTコム リサーチでは、多変量解析などの解析手法に対応しています。
その中から、対応しているデータ分析サービスの一例をご紹介します。
また、調査研究レポートでは、高度な専門知識と緻密な分析力により、
クオリティの高い調査分析レポートを提供しています。
ビジネスの場でデータ分析の手法を知る最大のメリットは、施策の成功率や再現性を上げられることです。データ分析を行うことで、客観性と根拠を明確にすることができるからです。
勘と経験に頼った従来の方法ではどうしても主観性が強くなってしまい、施策を考える人に成功率が左右されるという問題がありました。
その点、データ分析を用いて施策を進めれば、その妥当性や成功率を事前にある程度客観的に示すことができます。
またキャンペーンの最中などにデータ分析を用いて進捗を適宜確認することで、軌道修正や強化をタイムリーに行うこともできます。
以上の理由から、データ分析の結果を使ってプロジェクトを進めることで施策の成功率を上げ、誰でも一定の成功率を出すことができるようになります。
しかしデータの分析手法を知らなければ、データドリブンなビジネスを行うことはできません。
データ分析を用いた施策を行うためには、データの分析手法の知識が不可欠です。
分析手法の中には、データ量が多く複雑なデータでも分かりやすい形に要約、可視化できるものがあります。
複雑なデータをこれらの分析手法を使わずにデータを要約する場合、大量の集計表やグラフが必要になってしまう場合がありますが、データ分析の知識があれば、そんな場合でも最適な分析手法を用いることで情報を要約し、1枚のグラフにまとめることも可能です。
このような分析手法を知っておくと、ビジネスの現場で役に立ちます。
分析手法の中には、以下のような検証を行うことができるものがあります。
「ある要素とある要素がどれくらい関連しているのか知りたい」「施策Aと施策Bの効果の比較がしたい」
仮説を事前に検証した上で施策を実行することができれば、格段に成功率をあげることができます。
一方で、実際のビジネスの現場では様々な要因が複雑に絡み合っているため、これらの検証を行うことは容易ではありません。
しかしデータ分析の知識があれば、適切な分析手法を用いることでこれらの検証が可能となります。
分析手法の中には、過去のデータから未来の結果を予測できるものがあります。
データ分析を用いた予測を行うことで、成功率の高い顧客に絞ってダイレクトメールを発送したり、今後の解約率の高い顧客に事前に防衛策を施したりすることができます。
もちろん大量の顧客を一人一人分析して予測することも不可能ではありませんが、現実的ではありません。
データ分析を使った予測の場合、事前に過去のデータを学習させておけば全てのデータの予測を自動で行うことができます。
このような分析手法を使いこなせれば、ビジネスの利益を向上させることができます。
データ分析は、ビジネスの中でも特にマーケティングの分野において活用されています。
具体的には以下の場面で各分析手法が活用されています。
近年の顧客属性は複雑になっており、年齢や性別などの基本属性のみで顧客を分類する手法だけでは捉えきれなくなっていますが、クラスター分析などの分析手法を用いることで、様々な属性を考慮したセグメンテーションが可能となります。
自社製品の差別化を検討する上で、自社製品や他社製品の市場でのポジションを把握しておくことは有用です。
多次元尺度法などの分析手法を用いることで、値段や性能、満足度などのデータを用いて製品やサービスのポジションマップを作成することができます。
値段や性能、販路など売上に影響する因子は無数にあり、それぞれが密接に関わり合っています。
回帰分析などの分析手法を用いることで、これらの各因子がどれくらい売上に影響しているのか定量的に把握することができます。
ビジネスにおいて顧客の行動予測は重要ですが、様々な要素に左右される顧客の行動を予測することはデータ分析なくしては困難です。
決定木分析などの分析手法を用いることで、顧客が今後どのような商品を買ってくれそうかなどの予測が可能になります。
