1-1.データ分析の目的

データ分析の主な目的は、収集された膨大なデータから有益な情報を引き出し、業務改善や戦略策定、問題解決といったアクションにつなげることです。データ分析を通じて得られる情報は客観的な根拠となり、経験や勘に頼る従来の意思決定と比較して、より精度の高い判断を可能にします。

特に、マーケティングや経営判断においては、市場動向や顧客ニーズを的確に把握するためにデータ分析が欠かせません。たとえば、消費者の購買履歴やWebサイトでの行動履歴、SNS上での反応といったデータを活用すれば、顧客の嗜好や関心、購買の動機を事実に基づいて理解可能です。

データ分析の別の目的としては、課題を見つけるための仮説検証があります。自分たちが立てた仮説が正しいか、データを使って検証することで、現状を客観的に把握して、解決策を探す道標を作ることも、データ分析で可能です。

また、データ分析は問題解決のスピードを高める目的でも行われます。グラフやダッシュボードなどの分かりやすい形で分析内容を共有することにより、関係者全体で現状に関する共通認識を持つことができます。成功要因や失敗要因を可視化できるため、PDCAサイクルのスピードと精度を高められるでしょう。

データ活用や、データに基づく意思決定（データドリブン）については、以下で解説しています。ぜひあわせてご覧ください。

3-1.因子分析

因子分析とは、データの背後に共通する要素（共通因子）を見つけ出し、データが何を表しているのか要約するための統計手法です。もともとは心理学分野で「知能」や「学力」など、目に見えない潜在的な能力を測定するために開発されました。ビジネスシーンにおいても「アンケート調査の回答から顧客の購買動機やニーズといった要素を特定する」といった場面で広く使われています。

たとえば、マーケティング調査で因子分析を活用するケースを考えてみましょう。あるシューズメーカーが、消費者ニーズを把握するために、「スニーカーを買うときに重視すること」をアンケート調査するとします。

回答を因子分析にかけた結果、「品質重視（ブランドの信頼性・動きやすさ）」「経済性重視（価格の安さ）」「評価重視（クチコミ評価）」の共通因子が抽出されました。これにより、「品質重視」の因子得点が高い顧客層にはプロスポーツ選手向けのスニーカーを訴求し、「経済性重視」の顧客層には低価格帯の商品ラインを強化してアプローチする、といった形で販売戦略を立てることができます。

3-2.コレスポンデンス分析

コレスポンデンス分析とは、クロス集計されたデータをグラフ上にマッピングすることで、データの関係性を視覚的に理解しやすくするデータ分析の手法です。特にマーケティングの分野で、顧客層やブランドイメージのポジショニングを把握する際によく活用されます。

たとえば、アパレル企業が「年代別の服選びで重視するポイント」をアンケート調査したとします。20代～50代の男女に対して「価格」「デザイン」「機能性」「ブランド」のどれを最も重視するか尋ね、それをクロス集計します。このままの表では、どの年代が何を重視しているかを直感的に理解するのは困難です。

そこで、コレスポンデンス分析を行い、結果を散布図にすると、関連性が高い項目同士が近い位置に配置されます。「デザイン」は20代女性に近く位置し、「機能性」は40代男性の近くに位置する、といった形で、どの年代にどのようなニーズがあるかが一目で分かるようになり、ターゲット層に合わせたマーケティングがしやすくなります。

3-3.クラスター分析

クラスター分析とは、多数のデータを類似した特性や傾向をもつグループ（クラスター）に分類するデータ分析の手法です。マーケティングにおいては、顧客をいくつかのセグメントに分けてアプローチを最適化する場面でよく用いられます。

たとえば、ある企業が顧客の行動データを使用してクラスター分析を行い、顧客を「ブランドに忠実なロイヤル顧客」「価格重視の買い物客」「新商品好きの顧客」のグループに分類したとします。これにより、各グループにカスタマイズされたマーケティング戦略を開発し、リソースを効率的に配分できます。

このように、クラスター分析を利用することで、企業は各セグメントのニーズに応じた製品やサービスの提供を通じて顧客満足度を向上させることが可能になります。

クラスター分析を使えば、ロイヤル顧客にはプレミアム感を強調したサービスを提供し、新商品好きの顧客には新発売した商品をいち早く紹介するなど、ニーズに合った顧客アプローチを実現できます。

3-4.クロス集計分析

クロス集計分析とは、アンケートや調査データなどにおいて、複数の項目を掛け合わせて集計（クロス集計）し、それぞれの関係性を見つけるデータ分析手法です。単純な集計では把握できない、データの特徴や傾向を理解する際に役立ちます。

たとえば、ある飲料メーカーが「新商品のジュースを購入した理由」をアンケート調査したとします。まず、単純集計で「味が良さそう」「パッケージが魅力的」「価格が安かった」など、理由ごとに回答の割合を出します。

これにより全体の傾向は把握できますが、より詳細な関係性を理解するためにはクロス集計が必要です。年齢層や性別、居住地域など複数の顧客属性を掛け合わせてクロス集計を行うことで、単純集計では見えなかった各属性間の相関関係が明らかになります。

たとえば、「購入理由」と「年代」をクロス集計すると、20代では「パッケージが魅力的」、50代以上では「価格が安かった」の割合が高い、といった形で、傾向を見出すことができ、データをより深く理解可能です。

このように顧客属性×消費者行動、顧客属性×ユーザーニーズなど、項目ごとのデータの関係性を理解できるため、マーケティングや商品開発において役立つ手法です。

3-5.判別分析

判別分析とは、既存データの特性をもとに分類の基準（判別関数）を作成し、新たに得られた未知のデータを特定のグループへ分類するデータ分析手法です。

たとえば、過去の購買データを用いて、将来的に商品を購入する可能性が高い顧客と低い顧客を判別するとします。このとき、購入した顧客の属性（年齢・性別・過去のウェブサイト訪問回数など）を使って判別分析を実施すると、将来の顧客が購入に至るか否かを予測するための判別基準が作成できます。

過去のデータで「特定のレスポンス広告のクリック率が商品の購入回数と相関していると分かっている」なら、現在広告をクリックしている顧客は商品の購入に至るという基準を作れます。

判別分析は判別の基準となる結果が既に判明しているデータが十分に存在し、判別したい結果が明確にカテゴライズできる場合に使える手法です。SNSの書き込みから今後のトレンド分析を行ったり、政治分野で世論調査の結果から候補者の当選を予測したりするといった際にも、判別分析は使われます。

3-6.重回帰分析

重回帰分析とは、1つの目的変数を複数の説明変数を使って予測し、説明を行うデータ分析手法です。

たとえば、小売店の売上を分析する場合、店舗の立地条件、売り場面積、商品数、広告費用など複数の要因が売上に影響を与えていると考えられます。重回帰分析では売上を目的変数とし、これらの要因を説明変数として用いて、それぞれの影響を定量的に示すことができます。

重回帰分析は、受注数や売上の予測、顧客満足度の向上やブランドイメージ形成など、ビジネスにおけるさまざまな場面で使われます。

3-7.相関分析

相関分析とは、2つの変数間の関係性（相関）を定量的に把握し、どの程度同じ方向で変化しているか、あるいは逆方向に変化しているかを分析する手法です。たとえば、気温が上昇するとアイスクリームの売上が伸びる場合は「正の相関」、気温が上昇するとストーブの売上が下がる場合は「負の相関」と関係が理解できます。まったく関係が見られない場合は「無相関」と呼びます。

相関分析は自社の販売施策を決める際などによく使われる手法です。たとえば、売上と広告費の関係を相関分析すれば、次回の商品販売にどの程度の広告費を投入すればよいのか予測できます。

ただし、相関関係が必ずしも因果関係を示すわけではないという点には注意が必要です。たとえば、広告費と売上に強い相関が見られたとしても、広告費の増加が直接的に売上を伸ばしたのか、それとも別の要因が関係しているのかは相関分析だけでは判断できません。

3-8.RFM分析

RFM分析とは、顧客の購買履歴をもとに以下の3指標を3～5段階程度にスコア化して組み合わせ、顧客を複数のグループに分類するデータ分析手法です。

それぞれの指標を3～5段階にし、複数の顧客のスコアを見比べることで、優良顧客や休眠顧客などの形で顧客を分類・分析できます。

スコアリングした結果、顧客がどのグループに属するかが一目で分かるため、マーケティング施策を立案しやすくなる点がRFM分析のメリットです。限られたリソースをどこに集中するべきか明確にでき、高い売上が期待できる顧客層や離反リスクの高い層を早期に発見できます。

RFM分析については、以下で解説しています。ぜひあわせてご覧ください。

3-9.コンジョイント分析

コンジョイント分析とは、複数の要素（価格や機能、デザインなど）が消費者の選好（個々人の特定の選択肢への好みや傾向・優先順位）にどの程度影響するかを定量的に明らかにするデータ分析手法です。複数の要素を組み合わせた選択肢を提示し、消費者に好みを解答してもらうことで、各要素の重要度を分析します。

単純なアンケートで「価格は安いほうがよいか」「性能は高いほうがよいか」と尋ねると、多くの人がすべての要素について良いものを求める回答をしがちです。そのため、コンジョイント分析では、たとえば「価格が10万円でメモリが16GB、プロセッサがコアi7のPC」と、「価格が20万円でメモリが32GB、プロセッサがコアi9のPC」といった形で選択肢を作ります。その上で、「どれを最も購入したいか」「どれなら買ってもよいか」「選好順位はどうか」といった評価を行ってもらい、顧客が重視する要素を分析します。

コンジョイント分析を行えば、価格を上げる代わりに機能を充実させる、あるいは機能を抑えて低価格を実現する、といった形で製品開発やサービス内容の路線を決めることが可能です。市場調査の際に、単純なアンケート以上に正確な顧客インサイトを得たい場合に特に有用な手法です。

3-10.バスケット分析

バスケット分析とは、顧客の買い物かご（バスケット）に一緒に入る商品の組み合わせを分析することで、商品同士の関連性を把握するデータ分析手法です。小売店やECサイトなどで、POSデータを活用して「どの商品がどの商品と一緒に買われやすいか」を見つける目的で使われます。

バスケット分析では、以下の4つの指標を用いて商品の関係性を測ります。

バスケット分析は、よく買われる商品同士を近くに配置する、「この商品を買うお客様はこういった商品も買っています」などの形でクロスセルを促す際に活用できます。また、商品の割引を行う際に、リフト値が1以上の商品を双方割り引けば、合わせ買いしてもらえる可能性を高められます。