データ分析とは？重要性や注意点、他社の実施事例をまとめて紹介

データ分析の重要性とは

データ分析とは、さまざまなデータを分析してビジネスに活かすことです。分析に使われるデータの一例を、以下に示しました。

・収支データ

・顧客データ

・製品にかかわるデータ

・SNSやWebサイトなどオンラインから得られるデータ

・時間や温度、重さ、圧力など作業や製造にかかわるデータ

データ分析は、業務効率化や効果的なマーケティング施策の立案など、企業にとってさまざまなメリットをもたらします。

データ分析が企業にとって有益な理由は、課題を特定できるためです。例えば、データ分析で業務効率化に取り組むとしましょう。データ分析を行うと、効率を低下させている作業や工程を特定できます。また、効率のよい社員を分析して作業のコツを定量化できると、組織や部門全体の効率を底上げ可能です。

企業がデータ分析で得られることとは

企業の発展には、データ分析が欠かせません。企業がデータ分析で得られることを解説します。

新たなビジネスチャンスを発見しやすい

データ分析に取り組むと、新たなビジネスチャンスを発見しやすくなります。データを可視化すると、顕在的・潜在的な顧客ニーズに気がつける可能性が高まるためです。経験や勘に頼っていては、ビジネスチャンスを取り逃してしまうかもしれません。

対してデータ分析では、さまざまなデータの因果関係を整理して、人の感覚では気がつきにくいビジネスチャンスを見つけ出します。

新しいビジネスモデルを展開する過程でも、データ分析を活用しましょう。場当たり的な取り組みをしても、コストと時間ばかりかかり、ライバルに先を越されるかもしれません。その点、データ分析に取り組めば、ビジネスモデルの構築に向けた課題を抽出し、効率よく事業に反映できます。

経営判断を迅速に行える

迅速な経営判断ができる点も、データ分析の強みです。市場の変化は激しく、判断が遅れると貴重なビジネスチャンスを失うかもしれません。データ分析で組織の現状や課題が分かると、将来を予測しやすくなります。施策と起こりうる結果を紐付けると、スムーズに経営判断を下せるでしょう。

データ分析は企業のデータを一元管理して分析するため、俯瞰的な施策を導き出せます。また、データを根拠とする説明は客観性が高く、社内の承認・賛同もスピーディーに得ることも可能です。クレームやトラブルについても、早急な対応が必要です。企業を守るためにも、データ分析を活用して迅速に経営判断を下しましょう。

データ分析における注意点を確認

データ分析では、因果関係を熟考し、定性的なデータに注目する必要があります。データ分析における注意点を解説します。

因果関係に注目する

データ分析では、相関関係ではなく因果関係に注目しましょう。相関関係とは、2つの物事に何らかの関連性がある状態です。一方、因果関係では、2つの物事が原因と結果の関係にあります。目的・仮説を設定して施策を検証し、効果的な施策につなげましょう。

定性的なデータにも目を向ける

定性的なデータと定量的なデータの両方を分析すると、信頼性の高い結果を得られる可能性があります。定性的なデータとは、顧客からのクレームのような数値化できないデータです。定量的なデータのみを分析しても、状況を正確に把握できない場合があります。

データ分析に成功した企業の事例を紹介

データ分析に成功した企業の事例を紹介します。データ分析の成果を知り、自社の課題解決に役立ててください。

ネスレ日本株式会社

ネスレ日本株式会社は、顧客ニーズの活用に課題を抱えていました。同社のコールセンターには多くの顧客の声が寄せられていたものの、データ分析にまで手が回っていませんでした。

データ分析ツールを導入したところ、コールセンターに加え、SNSやレビューなど社外のデータも活用できるようになりました。データ分析で得られた結果は、新製品の開発に活かされています。

参考：https://www.mieruka-engine.com/case/nestle2/

株式会社SUBARU

かつて株式会社SUBARUでは、表計算ソフトで顧客からの問い合わせを管理していました。しかし、情報を入力するまでに時間がかかりすぎて、集計・分析は手つかずの状況でした。

データ分析ツールを導入したところ、顧客からの問い合わせが自動的に集計・分析されるようになりました。また、社内にデータを共有する際は、ツールから出力されるグラフをそのまま使用可能です。情報の見える化により、多くの部門が顧客の声を重視するようになり、顧客ニーズにマッチする商品開発や品質改善に結びつきました。

参考：https://www.mieruka-engine.com/case/subaru/

雪印メグミルク株式会社

雪印メグミルク株式会社のコールセンターには、年間6万件にもおよぶ顧客の声が寄せられていました。しかし、人の手で確認するにはデータが多すぎて、貴重なデータをうまく活用できていませんでした。

データ分析ツールを導入したところ、商品のユニークな食べ方、意外な利用シーンなど多くの気づき・発見を得られました。また、データを活用できる体制が整ったことから、他部門からの分析依頼も受けつけています。

参考：https://www.mieruka-engine.com/case/megmilk/

ロート製薬株式会社

ロート製薬株式会社では、顧客の声をリアルタイムに把握することに課題を抱えていました。データ分析の対象はSNSでしたが、情報量が多すぎるため顧客の声を抽出できませんでした。

データ分析ツールを導入したところ、リアルタイムな消費者の声を把握でき、ライバルの商品との比較も可能になりました。ツールは情報の見える化に長けており、自社の強みを効率よく把握できます。

参考：https://www.mieruka-engine.com/case/rohto/

大正製薬株式会社（旧：大正富山医薬品株式会社）

大正製薬株式会社は、日報・月報の作成に時間をとられ、顧客の声を社内にフィードバックできていませんでした。当時のコールセンターは「クレーム処理の部門」と社員から認識されていました。いわば、データを活用する社内風土が整っていない状況であったといえます。

同社は、データ分析ツールで日報・月報の作成を自動化しました。社内に顧客の声をフィードバックできるようになった結果、顧客の声を意識する習慣が社内に根付いています。

https://www.mieruka-engine.com/case/taisho/

江崎グリコ株式会社

江崎グリコ株式会社は、リサーチの精度向上や、広告効果測定のやり方などに課題を抱えていました。

データ分析ツールを導入したところ、アンケートの自由回答欄に書かれた、定性的なテキストデータを分析できるようになります。リサーチの精度が向上した結果、次年度のキャンペーンに顧客の声を活かせるようになりました。また、同社は、CMの露出量とクチコミ数の関係を、CMの効果測定に活かそうと検討中です。

https://www.mieruka-engine.com/case/glico/

第一三共ヘルスケア株式会社

第一三共ヘルスケア株式会社は、顧客の声を活用する「CS推進部」を立ち上げました。しかし、部内には顧客の声を活用する知見がなく、分析から情報発信まで分からないことが山積みでした。

同社は、データ分析ツールを提供する企業のサポートを活用し、CS推進部の立ち上げに邁進します。講習やヘルプデスクなどサポートをフル活用した結果、当初の計画より前倒しで情報発信の本格稼働が実現しました。また、CS推進部の情報発信により、顧客の声を商品開発・改善提案に活かせるようになりました。

参考：https://www.mieruka-engine.com/case/daiichisankyo-hc/

ライオン株式会社

かつてライオン株式会社のお客さまセンターは、クレーム対応で手一杯でした。しかし、同社はお客さまセンターのあり方を見直し、顧客の声の活用に取り組んでいます。

顧客の声の活用に向け、従来使っていたデータベースに、新しいデータ分析ツールを組み合わせました。新しいシステムは、お客さまセンターだけではなくSNSからも顧客の声を収集できます。また、社内で顧客の声を共有した結果、データを活用しやすい体制が構築されました。

参考：https://www.mieruka-engine.com/case/lion/

まとめ

データ分析に取り組むと、新たなビジネスチャンスを得られ、経営判断を迅速に行えるようになります。信頼性の高い分析結果を得るには、因果関係に注目するだけではなく、定性的なデータにも目を向けましょう。

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