【2025年最新】データ分析とは？基礎知識から成功のポイントまで解説

スマートフォンの普及などにより、インターネット上に膨大なデータが蓄積されるようになりました。企業が顧客データを分析することで、課題解決やビジネス戦略の立案に役立てることができます。

しかし実際には、大量のデータをどう扱えばよいのか迷っている方も多いでしょう。この記事では、近年注目されているデータ分析について、概要から具体的なやり方、取り組む際の注意点まで分かりやすく解説します。

データ分析の基礎知識

データ分析とは、収集・蓄積したデータを整理・分類した上で、必要な情報を抽出し、分析することです。顧客に関するデータを分析することで、企業の経営に有効活用できます。

現在、データ分析は多くの企業で行われており、特にデジタルマーケティングや金融リスク分析などにおいて不可欠なものになっています。

誰もがスマートフォンやパソコンから大量の情報を手軽に得られる現代では、顧客にパーソナライズされたマーケティングが求められています。そこで、データ分析の必要性が高まっているのです。

データ分析を行うメリット

データ分析を行うことで、企業はさまざまなメリットを得られます。

精度の高い現状分析と将来の予測ができる

闇雲に戦略を立てる場合と比べて、客観的なデータを収集し分析することで、精度の高い情報を得ることができます。これらのデータを活用すれば、より的確な現状分析と将来予測が可能となり、売上アップや市場拡大などの目標達成に繋がるでしょう。

問題点を洗い出すことができる

データ分析によって、社内に分散していた大量のデータを集約すると、本質的な課題や、新たな可能性を見つけられることがあります。人の眼では見落としがちな気付きを得られるのは、データ分析ならではのメリットと言えるでしょう。

素早い意思決定ができる

デジタル技術によってあらゆるデータを処理することで、必要な情報をすぐに得ることができます。これらのデータを参考にすれば、スピーディーな意思決定が可能でしょう。市場変化に素早く対応できるため、競合他社との差別化を図ることができます。

マーケティング効果を高められる

データ分析の大きな目的の一つは、顧客のニーズを正確に把握することです。顧客ニーズにマッチした商品・サービスを提供することで、マーケティング効果を最大化することができます。特に、ニーズが多様化・複雑化している現代において、顧客一人ひとりの希望に応えることは非常に重要です。

データ分析の流れは4ステップ

ここでは、実際にデータ分析を行う際の流れを、4つのステップに分けて見ていきましょう。

目的を設定し仮説立てます

データ分析では、まず目的を設定し、社内で共有することが重要です。ゴールを決めておくことで、より正確な結果を得ることができます。

目的を明確化したら、そのゴールへ辿り着くために解決すべき課題を特定しましょう。課題が明確である場合は、データを分析して具体的に達成したい数値を割り出します。

課題が見えていない場合は、仮説を立てましょう。複数の仮説を立てた上で、優先順位を付け、より確度の高いものから取り組むと効果的です。

データの収集・前処理で準備を整えます

目的の設定と課題の特定後、顧客に関するデータを収集しましょう。データ収集のやり方には、自社がもともと持つデータベースを活用する方法や、顧客アンケートを行う方法などがあります。

データを取る際は、後のステップをスムーズに進めるためにも、「単位を揃える」などの基準を設定しましょう。その後、収集したデータを分析する前に、異常値を取り除いたり、データの形式や単位を揃えたりする前処理を行います。

データの可視化し分析を開始します

グラフやチャート、ダッシュボードなどの視覚的な形式で表現するプロセスを指します。複雑なデータセットを視覚化することで、トレンドやパターンを見つけやすくなり、データを直感的に理解できるようになります。前処理が終わったデータを用いて、分析に入ります。データ分析には専用のツールを用いることが一的です。Google Analytics、Google Data Studio、Tableau、Mixpanel、Segmentなど、多数のツールがあるので、まず、ニーズを特定することが重要です。そのうえで、必要な情報をとりこめるツールを選定して、効率的な分析を実現しましょう。

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評価と提案を行います

データ分析の最終段階であり、分析結果をビジネスに最大限に活かすための重要なステップです。データ分析の結果を評価や解釈をレポートなどにまとめ、課題解決のための施策を立案しましょう。

デジタルマーケティングでよく活用されるデータ分析手法

企業が保有する顧客データには、大きく分けて「属性データ」と「行動データ」の2つがあります。属性データとは、顧客の年齢層や性別、居住地などの個人的な特徴データのことです。行動データとは、Webの閲覧履歴やGPSの位置情報など、インターネットから得られる行動履歴を指します。

こうした顧客データは、企業がもともと持つデータベースやアンケート、ネット広告、SNS、マーケティングメールなどから取得することができます。

ここでは、これらの顧客データを分析するために、デジタルマーケティングでよく活用される代表的な手法をご紹介します。

決定木分析

決定木分析は、データを分類した上で、木が枝分かれするように記入して分析する手法です。物事の原因と結果を特定したり、顧客の属性ごとの特徴を知ったりすることができます。

クラスター分析

クラスター分析は、収集したデータを似ているもの同士のグループ（クラスター）に分けて分析する手法です。顧客のニーズや商品の満足度、自社のイメージなど、さまざまな調査に活用できます。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、ビッグデータを活用し、情報の関連性を探る手法です。例えば、一見関係なさそうな商品が同時に購入された場合も、アソシエーション分析によって関連性を見出せることがあります。

因子分析

因子分析は、複数のデータに共通する因子（要因・原因）を明らかにする手法です。共通因子を探ることで、顧客が求めているものや、特定の商品が売れている理由を知ることができます。

クロス集計分析

クロス集計分析は、収集したデータをいくつかの性質ごとに分け、それらを掛け合わせて分析する手法です。例えば顧客の年齢や性別、居住地、職業などの性質に分けて分析することで、属性ごとの好みやニーズを知ることができます。

バスケット分析

バスケット分析は、顧客商品やサービスを買い物かご（バスケット）に入れた履歴を基に分析する手法です。よく一緒に購入される商品の傾向を知ることができ、ECサイトにおけるレコメンドなどに活用できます。

データ分析を成功させるポイント

デジタルマーケティングに欠かせないデータ分析。しかし、闇雲に取り組んでも効果は得られません。以下のポイントを押さえ、データ分析を成功させましょう。

客観的に取り組む

自社に関わるデータを分析する際は、「自社の今までの傾向は○○だから、○○なはず」などつい主観で考えてしまいがちです。しかし、それでは正確な解釈ができず、課題解決ができません。

そのため、データ分析は客観的に行う必要があります。数値に基づき、主観を排除して判断しましょう。特に初心者の方は、専門のマーケターやデータアナリストに依頼するのもおすすめです。

試行錯誤しながらPDCAを回す

データ分析は一度きりで終わりではなく、試行錯誤しながら改善していくことが重要です。分析に基づいて解決策を実行したら、その結果を検証し、もう一度データ分析をしましょう。このように何度もPDCAを回すことで、本質的な課題解決ができます。

ツールを活用する

データ分析は、データ収集から前処理、分析など、いくつもの複雑な工程を経る必要があります。また、大量のデータを処理するためには時間もかかるでしょう。

そこで、データ分析専用のツールを導入するのがおすすめです。ツールによって作業を自動化・効率化することができます。データ分析で活用できるツールには、BI（Business Intelligence）ツールやWebスクレイピングツール、AIツールなどがあります。

まとめ

顧客のニーズや市場動向を把握する上で、インターネット上のデータ分析は不可欠なものとなっています。正しい方法でデータ分析を行うことで、効果的なビジネス戦略を立案することができます。今回ご紹介したポイントを押さえ、データ分析を実行してみてください。

プロフィール

吉田一貴

マーケティング支援会社での10年以上の経験。 広告運用に精通し、累計運用額50億円以上・30媒体以上の実績を誇る。 運用型広告に特化し、パフォーマンス最大化を目指すマーケティング戦略のプロフェッショナル。