データ分析とは？メリットや成功事例、成功させるポイントを解説
近年、データを分析・活用することの重要性が高まり、データドリブンやDXというホットワードが飛び交うようになりました。
一方で、データ分析が何を意味し、事業にどのように寄与するかが経営層に理解されていないのが現状です。
事業成長においてデータ分析がどれほど重要なのか、メリットや実際の成功事例などを交えながら解説します。
関係部署の理解を得て、データ分析を導入するファーストステップを踏めるようになることでしょう。
データ分析とは
データ分析とはさまざまなデータを集めて、分類、整理、取捨選択したうえで、解釈をすることです。
データを一定のルールのもとに視覚化するため、客観的なデータに基づいて意思決定ができるようになります。
ここでいうデータとは、web上に蓄積される行動データやPOSデータ、アンケート結果など、数値以外のものも含まれます。
ITの進歩により多様なデータが取れるようになったこと、膨大なデータの処理ができるようになったこと、客観的な事実を抽出できることから、経営判断や施策の立案、決定において重要視されるようになってきました。
データ分析の重要性と目的
データ分析をする目的は、課題に対する仮説の検証、施策の確度向上です。
顧客ニーズは多様化し、選択肢が増えた中で、これまでのような経験と勘だけでは顧客を理解することが難しくなりました。
一方で、技術の発達により、データを取得、蓄積しやすくなった結果、データに基づいて顧客ニーズを掴むことができるようになりました。
ビジネスの意思決定を、根拠を持ってスピーディに行うためには、データ分析を活用したデータドリブンな組織であることが重要です。
データ分析を行えば、現場の課題感とデータの分析結果を照らし合わせて、課題の整合性を確かめることができます。
また、成功例と失敗例の比較データから、ボトルネックを炙り出すこともできます。
膨大なデータから客観的事実を定量的に分析することで、正確性の高い施策をスピード感を持って実行することが可能です。
データ分析のメリット
データ分析を取り入れる企業が増える中、主なメリットとして挙げられるのは以下の３つです。
精度の高い現状分析、将来予測が可能になる
データ分析を活用することで、客観的に現状を把握でき、データの関連性や因果関係から将来予測をすることができます。
たとえば、ECではカゴ落ち率やリピート率など、SaaSであればオンボーディング完了率やログイン頻度など、時系列に合わせて現状のボトルネックを明確にすることが可能です。
気づかなかった問題点、ビジネスチャンスに気づける
データ分析を活用することで、これまで組織内で点在していた情報を一元化、可視化し、見逃していた問題点や新たなビジネスチャンスの発見ができます。
過去に蓄積されたデータ分析することで、データ同士の因果関係や相関関係など、経験や勘では気づくことができなかった関連性を発見することが可能です。
意思決定のスピードを上げる
限られた資源、時間の中で事業を成長させていたくためには、迅速な意思決定が不可欠です。
データを分析、活用できる体制が整っていれば、必要なデータがすぐに手に入り、客観的な根拠をもとにした意思決定をすぐに行うことができます。
また、施策実行後の効果検証、分析のスピードも向上するため、精度の高い施策を数多く打ち出すことも可能です。
マーケティング、カスタマーサクセス関連のデータ分析を取り入れた成功事例
営業、マーケティング、カスタマーサクセス領域でデータ分析を取り入れた成功事例を紹介します。
営業部門にデータ分析ツールを導入した事例
ある企業の営業部門では、案件情報の把握ができておらず、情報共有に多くの手間がかかる、上層部からの指示が出しにくいという状況でした。
外部のデータ分析ツールを導入することで、顧客情報と営業活動の見える化ができ、迅速なフォローができるようになった、工数が削減できて業務効率化ができたという効果が出ています。
解約率の改善にデータ分析ツールを導入した事例
通信関連のサブスク事業を行う企業が、解約率の改善に頭を悩ませ明確な施策を行えていませんでした。
そこでKiZUKAIのデータ分析を利用して契約期間ごとの解約率を算出。
グループに分けて解約要因を分析すると、通信量と解約要因に関係があることが判明しました。
原因に沿った新たなオペレーションを実行した結果、解約率の低下、アップセル率の向上につながっています。
広告の投資対効果の分析にツールを導入した事例
サブスクサービスを提供している企業のCS（カスタマーサクセス）担当は、流入経路ごとにクライアントの継続期間が異なることを感じていました。
しかし、明確には把握できず、フォローの工数に頭を悩ませることに。
そこでKiZUKAIのデータ分析ツールで広告の投資対効果を分析。
その結果をマーケティング担当と連携し、最適な広告を再選定することで、LTVを改善することができています。
データ分析を成功させるステップ
データ分析を成功させるには、適切な運用ステップを踏むことが重要です。
４つの段階に分けて説明します。
１．目的を明確にする
目的が定まっていなければ、データ分析は失敗します。
データ分析を導入する目的を明確にし、データ分析で明らかにしたいものを明確にする必要があります。
目的が明確になっていない場合、分析の軸がぶれたり、分析することが目的となって、分析作業だけに膨大な時間を割くことになりかねません。
２．目的に応じた分析手法を選ぶ
データの分析手法は数多くあります。
経営戦略の立案に用いられることの多いアソシエーション分析、特定項目や属性ごとの相関・トレンドを発見するクロス分析など。
仮説に対して有効な手法を選ぶことで、効果のあるデータ分析が可能です。
３．実際にデータを集めて一元化、可視化する
経営判断に活かすためには、データがすぐに使える状態にする必要があります。
そのため、収集した情報を目的に応じた手法で分析し、可視化します。
専門性を持った担当者が行うことが望ましいですが、データ分析ツールを導入することで簡単に可視化することも可能です。
４．仮説と分析結果を照らし合わせて、仮説の成否を判断する
事前に立てた仮説と分析結果から、意思決定を下します。
仮説を立証する分析結果になっている場合は、そのまま進めて問題はないでしょう。
仮説とデータの分析結果が異なる場合、現在の仮説に縛られず、データから正確な規則性や関連性を見つけ出し、新たな仮説の立案や施策の決定を行うことが重要です。
データ分析を活用する際の注意点
上述したような成功する運用ステップを辿るために、気をつけたいポイントを３つにまとめました。
データドリブンな体制づくりにはこの３つが不可欠です。
必ず目的を最初に決める
データ分析の失敗としてよくあるのが、目的が定まっていないケースです。
目的もなくデータ分析をした結果から何かを見出そうとすると、高確率で失敗に終わります。
目的地なく動くことになるため、現場が混乱する要因にもなります。
経営層や現場責任者が目的の確認や決定に関与するべきです。
仮説立てと解釈ができる人材をアサインする
ここまででわかるように、データ分析を活用するスタートは目的の設定、仮説の立案です。
また、主観を取り除き、分析データを正確に解釈しなければデータを活かすことができません。
そのためにも仮説を立案し、データを正確に解釈できる人材は必須です。
事業への理解の深さや、データを正確に読み解く専門性を有する人材を配置することが重要になります。
リソースに応じてツールの導入を検討する
手軽に簡単なデータ分析ができるのがExcel。
RやPythonなどの言語を使って機械学習モデルを作るケースもあります。
しかし、Excelでは扱える分析手法やデータ量に限度がある、プログラミング言語は扱える人材がいないということも往々にしてあるはずです。
現在は便利なデータ分析ツールが数多く存在します。
データ分析、加工は、人が行うよりもツールを用いる方が導入も運用もスムーズです。
分析に割く人的リソースがない場合、ツールを導入することでデータ分析を活用する体制が作りやすくなります。
データを分析、活用して確度の高い経営判断を
データ分析を活用することで、経営判断をスピーディかつ正確に行うことができます。
継続的に事業を成長させていくためにデータ分析は不可欠です。
データ分析の導入と運用のハードルは、ツールを活用することで低くなります。
成功事例でも紹介したように、解決したい課題にあったツールを導入すれば、データ分析の専門知識はほぼ不要。
今回の内容を参考に、データドリブンな組織づくりを進めてみてはいかがでしょう。
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