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ざっくり理解できる「データマイニングとは?」

ざっくり理解できる「データマイニングとは?」 ITビジネスの分野では、近年「ビッグデータ」が注目を集めています。それに伴い、ビッグデータを有効に活用するための手段として、「データマイニング」にも注目が集まっています。

この記事では、データマイニングについての基本的なことから、データマイニングの活用法についてご説明します。

データマイニングとは?

データマイニングとは、その言葉の示す通り、情報(データ)から有益なものを採掘(マイニング)する技術です。 大量に蓄積されたデータを、統計学や人工知能などを駆使して、データの相関関係や隠れたパターンなどを見つけるための解析方法です。 データマイニングの仕組みについては「データマイニングとは?~その仕組みと可能性~」にて解説しています。

データマイニングで解析できること

データマイニングでは、大量に蓄積されたデータの中から、知識発見や仮説検証をすることができます。それにより、さまざまなマーケティング課題を解決します。マーケティング課題を解決することは、マーケティング担当だけではなく営業やエンジニアなど多くの担当者の役に立てることにもつながります。

1.発生確率を予測する

大量に蓄積されたデータの中から、受注や購入などの、事象が発生する確率と、その要因を明らかにします。たとえば、どのような条件であれば、どのような製品を購入する可能性が高いかなどの予測をすることができます。
予測がわかることで、営業の方は高い見込みのある顧客にアプローチをかけることができます。

2.データの分類

データを特徴ごとに、セグメンテーションします。たとえば、力を入れるべき製品に対し、その製品に興味のある顧客はどんな人で、興味のない人はどんな人であるのかなどの分類をすることで 、そのグループに最適な施策を打つことができます。 データを分類することで、グループごとの訴求ポイントが分かるため、製品のどこに力をいれるべきなのかマーケティング戦略の指標を立てることができます。

3.データの関係性を見つける

大量のデータの中から、同時に発生する頻度の高い事象を発見します。たとえば、”Aという条件が満たされている場合には、Bという条件が満たされる”など、どの組み合わせが合っているのかを発見することができます。
データの相関性が分かることで、今まで気づくことのできなかった事象を知ることができ、マーケティング戦略にも営業の顧客開拓にも役立てることができますね。

データマイニングの分析方法

データマイニングを使った分析方法はいくつかありますが、今回は定番の4つの方法について簡単にご説明します。

1.マーケット・バスケット分析

顧客の取引データをもとに、何が一緒に購入されるかを分析します。
例えば、「おにぎりを買っている人の50%が、お味噌汁も買っている」ということを把握できます。この分析によって、店舗では陳列の仕方の変更や、セット割引のキャンペーンをするなど、売上を上げるための販売方法を考えることができます。

2.ABC分析

製品や売上などをクラス分けする方法です。グルーピングをしてから、グループごとに管理を効率することが大切になります。
例えば、Aランク製品は良く売れるから大量に受注して在庫を切らさないようにする、Bランク製品は在庫がなくなりそうな時に受注する、Cランク製品はほとんど売れないため取り扱いを検討するなどの分析ができます。 abc分析

3.クラスター分析

クラスターとは「集団」を意味します。異なる性質のものが混在している中から、性質の似たものを集め、クラスターを作ります。 例えばアンケート調査で、「時間にゆとりがあって、健康に気を使っている人は料理をよくするタイプ」「忙しく、食べ物や健康に興味があまりない人は外食やコンビニで買って食事をするタイプ」などグループ分けすることができます。

クラスター分析では、集団のポジショニングを確認して、ポジションに合わせてどのような製品を提供するか考えていくことができます。 クラスター分析

4.ロジスティック回帰分析

ある事象の発生確率の予測に向いている分析法です。YesまたはNoの形式でデータを収集します。たとえば、期間内に資料のダウンロードを1件しかしていない人は製品を購入しないことが多い、複数ダウンロードした人は製品を購入すると定義すると、資料ダウンロード1人あたりの購入確率を出すことができます。 ロジスティック分析

データマイニングをはじめるには

データマイニングの分析によって、何を見つけることができるのかわかりましたか。
では、実際にデータマイニングを始めるには、どのような準備をすればよいのかと効果的に行うための手順を簡単にご説明します。

なにをしたいのか

どのような課題を解決したいのか、目的を明確にしましょう。
例:「おにぎりの売上をふやしたい」

どのデータを使うのか

収集したデータの中から、データの重複や不具、扱うべきでないデータ、異常値などの不要なデータを取り除きましょう。
例:「従業員が買うものは除く、定期的に大量発注されるものは除く」

どのように分析するのか

目的やデータから、どのような分析手法が適しているのか決めましょう。ただし、一度で目的が達成できないこともあるので、何回も手法を変更する場合もあります。
例:「マーケット・バスケット分析を用いて、おにぎりと相性のよい商品を考える」

分析結果の要因を特定しよう

分析の要因を特定して、データマイニングで分析をする目的を達成させましょう。 1で決めた目的には、例えば受注であれば商談数、コンバージョンであれば流入数などといった影響を与える指標があると思います。その指標を構成するであろうデータを複数掛け合わせていくことで、ボトルネックとなっている要因や、課題解決となる要因を特定していきます。
例:「おにぎりの売上をあげたいという目的のもと、おにぎりと購買相性のよい商品を探した」

仕組みの作成

5の結果からルールを作り、新たなデータが取得されたときに、ある一定のアルゴリズムで課題解決ができる仕組みを作成しましょう。
仕組みを作成したら、仕組みが適切であるか実際のデータに当てはめて結果を検証します。仕組みが不適切であったり、予測精度が低い場合には、仕組みを調整しましょう。

まとめ

いかがでしたでしょうか。 データマイニングは、「事象の発生予測をする」「データを分類する」「データの関係性をみつける」ことができる仕組みであることをご説明してきました。
データマイニングを活用することで、これまで出来なかった明確な市場分析が可能になります。情報化社会になり多くのデータが蓄積されたいま、あなたもデータマイニングを使って市場を把握したうえで、事業計画を立てると良い結果が出るかもしれませんね。 この記事が、あなたの「データマイニングって何?」という疑問を解決できれば幸いに思います。

BtoBマーケティングスタートアップガイド(基本編)

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