データ分析の活用事例を紹介｜事例から分かるポイントや注意点も解説
企業が安定して成長するためには、成長するための施策を見極めるデータ分析が必要といえます。データ分析を取り入れるなら、活用事例を参考にすることも効果的です。この記事では、データ分析の活用事例や、活用のためのポイントを解説します。データ分析の活用方法は豊富にあるので、ぜひ参考にしてください。
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Contents
データ分析とは
データ分析とは、さまざまな方法で得たデータを整理したり、分類したりすることで内容を精査し、目的や課題の解決に対して必要な情報を読み取る作業です。
データ分析はさまざまな場面で利用されていますが、特に近年は企業に蓄積されたデータの活用を求められるシーンが増えています。企業が保有する豊富なデータは、そのままでは活用しづらいため分析が必要です。
データ分析によるメリット
データ分析を行うことで、企業はもちろん顧客にもメリットがあります。ここでは、データ分析のメリットを解説します。
経営判断が迅速になる
ビジネスには俊敏性が求められますが、データ分析を利用すると迅速な経営判断が可能になります。移り変わりの早いビジネスシーンにおいて、迅速な意思決定はチャンスを逃さないための重要なポイントです。
しかし、経営陣のなかで意見が割れる、何が正解か悩むなどで時間を要することも多いでしょう。データを分析して意思決定に活かせば、迷う時間が減り、施策に取り組むまでのスピードを向上できます。
アイデアの元となる
データ分析は、ビジネスにおけるアイデアの源泉となる可能性を秘めています。データ分析が自社の製品・サービスの不足点や顧客が求めるもの、あるいは顧客が不満に思っている物事を示し、結果として今までになかった発見や発想につながるケースは少なくありません。そのため、データ分析は新しいビジネスチャンスの創出に役立つといえます。
顧客満足度の向上につながる
的確なデータ分析によって顧客のニーズを客観的に把握できるようになるため、顧客満足度の向上につながります。さまざまなデータを分析して顧客の要望や不満が可視化されれば、商品やサービスの改善が可能です。市場ニーズや傾向、トレンドをいち早く読み取って商品やサービスに反映させられるのも、データ分析のメリットです。
データ分析の種類別・活用事例
データ分析は実際にどのようなシーンで活用されているのでしょうか。ここではデータ分析の種類別に、実際の活用事例を紹介します。
オンラインショッピングのおすすめ
オンラインショッピングにおいて、データ分析は売上をアップするための重要なポイントです。データ分析ができれば、ECサイトを訪れる顧客の興味関心を把握でき、商品をピンポイントでアプローチすることが可能になります。
ショッピングサイトの利用者を対象に購入履歴や行動データを分析することで、おすすめ商品の表示も容易になるでしょう。ニーズに合った商品をレコメンドできるようになれば、クリック率や購入率が上がる傾向にあります。
SNS広告のターゲティング
データ分析はSNS広告のターゲティングにも役立っています。SNSは、登録時に年齢や性別といった個人情報が記録され、これらの情報によって表示される広告が左右される仕組みです。また、SNS上での行動データから利用者の属性が分かることもあります。ターゲットの属性に合わせたSNS広告を表示すれば、より興味がありそうな人にアプローチが可能です。
交通情報のリアルタイム配信
データ分析を用いれば、交通情報をリアルタイムで配信することもできます。交通情報のデータ分析に使われているのは、鉄道の運行情報のほか、スマートフォンやカーナビのデータなどです。膨大な交通データの収集によって、交通機関や人の動きが把握できます。交通関連のデータ分析からは、交通の安全性向上、排気ガスの削減などが期待されるでしょう。
気象データの活用による販売予測
実店舗の売上は天候に左右されることがあるため、気象データを活用すれば販売予測に役立ちます。たとえば、商材によっては雨天時の売れ行きが低下するものがあり、雨の日に仕入を減らすことができればロスの削減が可能です。天気予報が正確なら商品の販売数を事前にある程度予測でき、廃棄を減らしやすいのがメリットといえます。
ウェアラブル端末での健康管理
近年では、ウェアラブル端末を用いた健康管理が注目を集めていますが、こうした健康管理にもデータ分析が活かされています。ウェアラブル端末とは、スマートウォッチに代表される、身につけることのできる電子端末のことです。
ウェアラブル端末は運動や睡眠のデータを収集します。さらに収集したデータを分析して利用者に対するアドバイスなどに活かせば、利用者の健康状態の維持促進に役立つでしょう。
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データ分析の業界別・活用事例
データ分析は業界によってどのように利用されているのでしょうか。ここでは業界別の活用事例を解説します。
小売・流通業界の例
小売・流通業界では、データ分析を用いて、クーポンの配布方法を最適化した例があります。従来、クーポンはランダムに配布されていました。
しかしこれでは、必ずしも購入につながらない層にもクーポンを配布せざるを得なかったため、費用対効果が悪い点が課題となっていました。そこでデータを分析し、AIによって効率的な配布を実現した結果、購買者数を増やすことに成功しています。
保険業界の例
保険業界では、DM送付による成約率を向上させた事例があります。ある保険会社では、保険勧誘のDMを顧客リストに従って送付を行っていました。しかし、保険を契約する見込みのない層にも送付されていたため、目標とする成約率を達成できない状況が続きました。
そこで、データ分析によって新規契約の可能性が高い顧客をピックアップし、DMを送るようにしたところ、成約率の向上につながっています。
製造業の例
製造業では、消費者の消耗品の交換時期を予測して業務を効率化したケースがあります。従来は消耗品を定期的に配送する方法をとっていました。課題は、交換時期が来ていなければ余分な在庫になってしまう、配送が滞るなど、在庫や物流に無駄が発生する点です。
そこでデータ分析を用い、AIによって交換時期を予測したことで、必要なものを必要なときに製造・発送できるようになり、物流の最適化を実現できました。
建設・インフラ業界の例
建設・インフラ業界では、電力消費量の最適化を目的に、在宅・不在を自動判定できるようにした例があります。住宅やオフィスの電力消費データを分析し、機械学習させたことによって、電力消費データから在宅か不在かを判定できるようになりました。その結果、在宅の確率が予測でき、電力消費量の調整に役立てられた事例です。
事例から分かるデータ活用のポイント
実際の事例から、データ活用には以下のようなポイントがあることがわかります。
データ分析の仕組みづくり
データ分析では、まず分析に際しての仕組みづくりが大切です。仕組みづくりの一環として、社内で「顧客データは資産である」という認識を浸透させると良いでしょう。また、データ利用の観点および管理の観点から、残すデータと捨てるデータの基準を明確にすることが大切です。
データの一元管理
分析のためのデータは、社内での一元管理が求められます。社内でデータベースが複数あると、せっかくのデータを活かしきれない可能性が高まるでしょう。利用したいデータを複数のデータベースから集める必要が生じたり、1つのデータが複数のデータベースに保存されてしまったりすることもあり、非効率的な方法といえます。
データ収集の目的の明確化
データ収集にあたっては、目的を明確にしておく必要があります。目的がはっきりと決まっていないと、データ収集自体が目的化してしまうこともあるため注意が必要です。せっかくデータを集めても、分析・活用しなければ無駄になってしまうでしょう。集めたデータの使い道を明確化しておけば、社内の協力を得やすく、効率性の高いデータ収集が可能です。
データ分析の注意点
データ分析に活用するデータは、過不足なく集める必要があります。データに偏りがあると結果も公平ではなくなるため、注意しなければなりません。データの偏りを防止するためには、集めたデータが客観的なものか意識するとよいでしょう。
さらに、データ分析の場面でも客観性の高さが重要です。客観性を保つためには、データ分析を複数の担当者で行う、外部のデータアナリストを参加させるなどの方法があります。
データ分析には「Go Analytics」がおすすめな理由
これからの経営にデータ分析を充分に活かしたいと考えている場合は、データ分析の伴走型サービス「Go Analytics」のご利用がおすすめです。「Go Analytics」は、データサイエンティストがデータの収集から分析、活用まで、寄り添いながら伴走し効果を高めるサービスです。
社内におけるデータ分析の運用体制の構築、従業員に対するデータ活用の教育まで支援を行うため、現場から経営まですべてにデータを活用することができます。データサイエンティストが最後まで関わることで、ツール導入が目的化せず、データ分析の成果を最大限に高めることが可能です。
まとめ
データ分析は、さまざまな業界やシチュエーションで活用されています。小売業や保険業界、あるいは製造業でもデータ分析を活用するシーンがあり、事業の成長につなげている事例が少なくありません。
自社でデータ分析の活用を検討する際は、ゴウリカマーケティングへぜひご相談ください。伴走型のデータサイエンティストサービス「Go Analytics」は、小売業における豊富な知見を活かして多くの実績を上げており、ご参考にしていただける事例も多数ございます。
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