「もっと売上を伸ばしたい」「顧客の動向を知りたい」「次のヒットの芽がどこにあるか探りたい」――。
こうしたマーケティング上のニーズに応える手段の一つが「データ分析」だ。顧客の購買履歴やWebサイトのアクセスログなどの膨大なデータを何らかの切り口で分析してまとめ直す。データ分析をすると、現状のビジネスを把握するだけでなく、状況を変える「次の一手」を生み出すヒントが得られるようになる。
データ分析を業務に生かしたいと思っていても、どこから手を付けてよいか分からない人もいるだろう。この特集では、これから業務にデータ分析を活用したい人のために、データ分析の基本的な考え方から解説する。その上で、どんなツールで何ができるのかを紹介する。
事業部門の担当者が、事業の構造を知るために生データを分析する。膨大なデータから何らかの傾向を見い出すためには、何度も切り口を変えて集計を繰り返す必要がある。前回紹介した「Tableau」は、そうした試行錯誤の繰り返しに適したツールの一つだ。
第1回では、事業に関わる担当者が始められるデータ分析の方法として、「2次属性付け」と「クロス集計」が有用であると紹介した。2次属性とは、元のデータから傾向を見い出すための分類のこと。2次属性は、仮説に基づいて分析の担当者が自由に付けてよい。集計を繰り返して、傾向が見えないときは属性を付け替える。
「もっと売上を伸ばしたい」「顧客の動向を知りたい」「次のヒットの芽がどこにあるか探りたい」――。こうしたマーケティング上のニーズに応える手段の一つが「データ分析」だ。顧客の購買履歴やWebサイトのアクセスログなどの膨大なデータを何らかの切り口で分析してまとめ直す。データ分析をすると、現状のビジネス…