12の分析手法とテキストマイニング│マーケティングでのデータ活用

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分析について

分析は基本が大事です。まずは分析の基本をおさらいし、分析に必要なスキルを知りましょう。

1.分析とは

分析とは、物事や現象などを細分化して要素に分けて考察し、新しい情報を引き出すことです。狭義では、構成要素の詳細を明らかにするために、一定のフレームワークに沿って分解し、考察することをいいます。マーケティングにおいての分析とは、一般的にデータ分析のことをさします。ビッグデータを分析することにより、ユーザーの動向やニーズ、嗜好などが明らかになります。

データ分析の主な目的は、分析結果に基づいて市場におけるニーズを察知し、経営戦略やマーケティング、商品開発に活かすことです。ビッグデータをリアルタイムで分析し活用することは、企業にとって不可欠な要素となっています。

分析に必要なスキル

1.目的の設定・把握

分析には、目的の設定と把握が不可欠です。目的の情報をデータから引き出すためには、大前提となる目的を設定するスキルが必要です。同時に与えられた目的を把握するスキルも備わっていなければなりません。目的を把握できなければ、必要な情報を集められず、無駄な分析に時間を割くことになるでしょう。

2.必要な情報の整理・加工

目的に沿った分析を的確に行うためには、情報を巧みに扱うスキルが必要です。目的の分析結果を得るためには、必要な情報が何かを考えて集積し、整理しなければなりません。整理した情報を加工するスキルも大切です。必要な情報を加工し、効率よく分析するためには、情報の加工も欠かせないプロセスとなります。

3.仮説を立てるスキル

仮説を立てるスキルも重要です。仮説を立てられなければ、必要な情報を具体的に示すことは容易ではありません。仮説を立てることにより集めるべき情報が分かり、収集した情報の加工が必要かの判断が可能となります。加工方法も仮説に基づいて決めるため、分析には仮説を立てるスキルが不可欠といえるでしょう。

4.新しい情報を引き出すスキル

分析の質が高くなれば、新しい情報を引き出すスキルが必要です。情報の整理や加工の段階で、新たな情報を引き出すことができれば、目的の分析結果を得やすくなります。新たな情報を引き出すことにより、仮説が正しいことが情報収集や情報加工の段階で分かれば、次の手段を講じることも可能です。

データ分析を行う方法

データ分析を行う方法は、エクセルとデータ分析ツール、機械学習です。それぞれについて解説します。

1.Excel（エクセル）

エクセルは、一般的なオフィスソフトであり、誰もが使える分析方法です。エクセルは、短期間で少量のデータを分析することに適していて、形式が多岐に渡らないデータの可視化を得意とします。エクセルが標準装備されているパソコンであれば追加のコストもかかりません。操作方法をインターネットで手軽に調べられることもメリットです。

ただし、長期間で大量のデータを分析する場合や異なる形式のデータの分析は、ファイルを開くだけでもかなりの時間を要します。

2.データ分析ツール

データ分析に特化したデータ分析ツールが開発されており、導入している企業も年々増えています。長期間で大量のデータの集計や形式が異なるデータの分析も簡単に行えます。分析の目的を多様化することも可能であり、導入することで一歩進んだ分析も可能です。
 
導入するツールの機能によりますが、異なる形式のデータの統合も、スムーズに連結できるものがあります。Webで共有すれば、閲覧の権利を与えられた社員が、いつでもどこでも最新の分析情報を確認できます。

3.機械学習

AI（人工知能）の1つである機械学習システムを、組み込んだツールも充実しています。機械学習での分析は、反復的に学んだデータにより見つけ出した特徴やパターンを活用し、新しいデータに当てはめて自動で判断する方法です。

ユーザーの行動などを未来予測するために有効な方法であり、購買動向の予測などに活用されています。ECサイトのおすすめ機能、画面認識などにも活用されているデータ分析方法です。

マーケティングに活かせる12のデータ分析手法

分析手法は多種多様にあるため、目的に応じて使い分けることが大切です。ここではマーケティングに活かせる分析手法について解説します。

1.アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、関連性がないように見える複数のデータの中からデータ同士の隠れた相関関係を分析する手法です。見つけ出した関連性から仮説を立てることにより、効果的なマーケティング戦略を立てることができます。

2.バスケット分析

バスケット分析は、アソシエーション分析から派生した分析手法です。まず、ユーザーがバスケットにどのような商品をいれているか把握します。商品によって異なる購入動向を分析し、興味を抱かせると想定される商品を見いだせば、クロスセルなどに役立てられます。

3.クロス集計分析

クロス集計分析は、アンケート調査等の集計で用いられることが多い手法です。顧客のニーズを把握するための代表的な手法ですが、複数の顧客属性の相関関係を分析できます。大雑把ではありますが、トレンドの把握に使われるケースが多いです。

4.グレイモデル

グレイモデルは、過去のデータや分析結果などを元にした分析手法です。色分けするのが特徴で、状態が視覚で分かるようになっています。グレイモデルだけで分析するのではなく、他の分析手法と組み合わせることで、分析結果の信憑性が上がります。

5.ABC分析

ABC分析は、主力商品や販売に力を入れなければならない新商品などを、企業独自の重要度により、ABCにランク分けして分析する手法です。販売状況をABC分析により可視化することで、在庫管理が容易になり効果的な販売促進活動を展開できます。

6.決定木分析

決定木分析は、1つの分析結果を元に仮説を繰り返し、複数の予測を行う分析方法です。1つの結果から枝分かれするように分析するため、「決定木分岐」といわれています。商品購入までのプロセスを探れるため、自社ブランドの浸透などの分析に適しています。

7.ロジスティック回帰分析

ロジスティック分析の手法は、「YES」か「NO」でデータを収集することが特徴です。企業は、特定の商品を購入したか購入していないかのデータを収集します。コストが高いとされるダイレクトメールなどで活用されるケースが多く、ダイレクトメールによる購買などの発生確率の予測が可能です。

8.因子分析

因子分析とは、複数のデータを分析して、共通する要素を抽出する手法です。ビジネスやマーケティングでは、アンケート回答者などの無自覚な想像や目に見えないデータの特性を見出す目的で使われます。因子分析を活用すれば、自社の課題や改善点を見出しやすくなります。

9.クラスター分析

クラスター分析は、異なるデータの中から似た性質を持つものを集め、グループごとの属性を分析する手法です。グループをクラスターと呼ぶためクラスター分析とされています。年齢や性別などの基準が明確になっていないデータを分類し、クラスターごとの特性を分析します。

10.主成分分析

主成分分析は、次元の異なるデータを要約し、データがもつ情報や特徴をできるだけ可視化する分析手法です。次元の異なるデータは、分かりにくいデータですがこの分析手法により、だれもが分かりやすいデータ分析結果を示すことができます。

11.相関分析

相関分析は、2つの変数間の関係性の強さを数値化する分析手法です。マーケティングでは、広告費と売上の関係、価格と販売量の関係など、施策と成果の因果関係を把握するために活用されます。ただし、相関関係があっても必ずしも因果関係があるとは限らないため、結果の解釈には注意が必要です。

12.セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、顧客を特定の基準で分類し、各グループの特性や行動パターンを明らかにする手法です。デモグラフィック、サイコグラフィック、行動特性といった様々な軸で顧客を分類します。効果的なセグメンテーションにより、ターゲットに合わせたマーケティング戦略の立案や、商品開発の方向性決定などに役立てることができます。

SNSの時代に効果的なテキストマイニング分析とは

テキストマイニングとは、大量の文章データから有益な情報やパターンを抽出・分析する手法です。通常のデータ分析が数値を対象とするのに対し、テキストマイニングはアンケートの自由回答、SNS投稿、口コミ、メールなどの非構造化テキストデータを解析します。形態素解析により文章を単語に分解し、頻出語や共起関係、感情分析などを行うことで、人間では処理しきれない膨大なテキストから傾向や洞察を見出します。

特にX（旧Twitter）やInstagramなど、消費者が日常的に大量の文章を発信するSNSの時代において、企業がリアルな顧客の声を効率的に収集・分析するための重要な手法として注目されています。

テキストマイニング分析がマーケティングに最適な理由

マーケティングに最適とされているテキストマイニング分析には、以下のようなメリットがあります。

1.定性データを見える化できる

これまでのマーケティングや商品開発などでは、定量データによるデータ分析を重視してきました。これからのマーケティングでは、定性データの分析が重要です。定量データとは数字のデータであり、定性データとは文字のデータとなります。

定性データのユーザーの声には、売れる理由や売れない理由が含まれているため、抽出し可視化すれば、マーケティングに役立ちます。人が、膨大な定性データを読み込んで分析するのは不可能ですが、テキストマイニング分析なら可能です。

2.有益な言葉を掘り当てられる

テキストマイニング分析を活用すれば、ユーザーが購入前に抱いている商品のイメージがわかります。また、購入後から使用するまでの期待感、商品を実際に使った使用感などもリアルタイムで把握できるため、ユーザーのニーズが分かります。

常に変化するユーザーのニーズを迅速に掌握するためには、有益な言葉を掘り当てなければなりません。効果の高いカスタマーエクスペリエンスを計画し、顧客感動を得るためには、テキストマイニング分析が不可欠です。

3.テキストマイニングの活用で差をつけられる

テキストマイニングで使われる大量の定性データは、SNSのテキストデータや口コミサイトなどから集めます。ソーシャルメディアや自社のカスタマーセンターに集まるユーザーの声も、貴重なデータです。

これらの定性データを使ってテキストマイニング分析を行うことで、有益なユーザーニーズを得られます。現在進行系のユーザーニーズを反映した商品を、他社に先駆けて開発すれば、大きな差別化を実現できるでしょう。

テキストマイニング分析にはツールの活用がおすすめ

テキストマイニング分析では言葉や文章などの定性データを分析するため、膨大なビッグデータ分析が必要になります。分析の方法としては、エクセルや分析ツール、機械学習がありますが、テキストマイニング分析はテキストマイニング分析に特化したツールでしか行えません。最近ではAIの進歩も目覚ましく、マーケティングや商品開発などで先端技術を取り入れたツールが広く活用されるようになりました。

マーケティングで扱うデータ量は膨大で、人の手による分析では限界があるため、市場で展開されているテキストマイニング分析ツールを利用することが効果的です。まだ導入されていない企業は、ぜひテキストマイニング分析の導入を検討してみてください。

まとめ

マーケティングでの分析といえば、データ分析が一般的です。データ分析を行う手法は、主に3つあり、テキストマイニング分析に適している分析方法は、データ分析ツールです。テキストマイニング分析を活用すれば、ユーザーの声をマーケティングや商品開発に役立てられます。

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