データ分析は、マーケティング現場のあらゆる場面で活用されています。

収集された大量のデータや情報を分析し、その中から価値ある情報を見つけ出すことでマーケティング活動に大きな影響を与えます。

今回はマーケティングに活用できるデータ分析手法についてまとめました。

データ分析手法をマーケティングに活用するシーン

集めたデータから「予測」を立てる

様々なデータを分析することによって受注率や購入率などの確率を算出することができます。

要因をデータに基づいて明らかにし、事象が発生する確率を算出します。

そのため、営業先の受注率・DM経由の商品購入率・サービスの解約率などを算出する場合に適した手法です。

「関連性」を見つける

データ分析手法における関連性とは、データとデータの関係を分析することによって有効な洞察を見つけ出すことを指します。

例えば、ある商品の販売総数量と気温の関係の関連性を分析し、 気温が何度ならどれくらい売れるかの予測を立てることが挙げられます。

マーケティングに活用できる6つのデータ分析手法

1. クロス集計

クロス集計とは、特定の項目の相互関係を把握することを目的に行うデータ分析手法です。

特定の2~3つの情報に限定して分析や集計を行ないます。

マーケティングの現場では、アンケート集計時によく活用されます。

選択肢を5つ用意したアンケートを集計する場合、5つの選択肢ごとの回答数を集計した後、その5つの選択肢に対して性別・年代別など別の要素への回答結果も含めて集計します。

同じ属性の顧客が好む商品などを把握できるため、仕入れや新商品の販売予測などにも役立ちます。

2. ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析とは、YESとNOを明確に定義して発生確率を予測することを目的に行う分析手法です。

マーケティングの現場では、商品購入を促すダイレクトメールなどに活用されます。

ダイレクトメールをきっかけに購入に至った顧客を1(100%)、購入に至らなかった顧客をゼロ(0%)と定義する場合、ダイレクトメール送付者一人あたりの購入確率を算出することが可能になります。

ロジスティック回帰分析によって導き出された結果をもとに確率の高い順番にダイレクトメールを送ることによって、ランダムに送る場合よりも効率的な結果を得やすくなります。

3. 主成分分析

主成分分析とは、より少ない情報でデータの特徴を把握することを目的に行うデータ分析手法です。

説明力の高い情報である「主成分」を導き出すことによって、そのデータの特徴を把握します。

マーケティングの現場では、優良顧客を定義する際に主成分分析がよく活用されます。

ライフタイムバリュー・顧客ステージ・顧客期間など、優良顧客には様々な定義が存在します。

主成分分析を行うことによって、複数の要素を組み合わせて効果的な指標を見つけ出すことに役立ちます。

4. クラスター分析

クラスター分析とは、各データに含まれる情報を類似性に基づいて分類するデータ分析手法です。

マーケティング現場では、顧客セグメント絞り込む際にクラスター分析がよく活用されます。

類似性のある同士を集めてグループ分けすることで、共通の行動パターン・趣味嗜好・パフォーマンス結果などを導き出すことに役立ちます。

5. 決定木分析

決定木分析は、顧客の分岐を繰り返し、分類ごとに確率を算出するデータ分析手法です。

マーケティング現場では、商品の購入やサービスの契約などの分析に決定木分析が活用されます。

「もしAが発生したら、その次にBが発生する」のAに「商品の購入」や「サービスの契約」を入れて分岐させることによって、顧客を分類します。

それによって分類された顧客ごとの確率を算出することに役立ちます。

6. アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、商品・サービスの相関性を見つけることを目的に行うデータ分析手法です。

マーケティング現場では、実店舗とECサイトの両方を運営している小売店が、ポイントカードの利用履歴とWebサイトの利用履歴に相関性はあるかどうかを分析するときなどに活用されます。

まとめ

今回はデータ分析手法についてまとめました。

データ分析手法は、マーケティング現場における様々な場面で活用されています。

データ分析手法の目的やアプローチ方法を理解することで、自社のマーケティングに活用していきましょう。