データマイニングとは？基本的な分析・手法と考え方をご紹介
データマイニングは、大量のデータから有用な知識を抽出する手法のことです。人力では発見できなかったデータ同士の繋がりを発見したり、一見何の法則性もないように見えるところから法則を見出したりすることが期待できます。
ここでは、マーケティング担当者なら知っておくべきデータマイニングの基本について紹介します。
データマイニングとは
データマイニングとは、大量のデータから有用な知識を抽出することです。統計分析や機械学習、人工知能などの技術を利用します。
データマイニングによって発見された知見の例として「おむつとビールが一緒の売り場で売られる」事例があります。人では想像できないような組み合わせが最適解だった例として語られることが多いため、聞いたことのある人も多いのではないでしょうか。
CRMの顧客情報から優良顧客を発見するなどの利用が可能
データマイニングの利用方法の1つとして、CRM（顧客管理システム）に蓄積されている顧客情報から優良顧客や優良顧客になりうる顧客の発見があります。
現在いる優良顧客の特徴と似た特徴を持つ顧客を抽出し、優良顧客予備軍としてマーケティング活動に役立てようというものです。
CRM戦略については、以下の記事でもご紹介しているので、ぜひこちらも参考にしてみて下さい。
データマイニングの統計分析と機械学習の違い
データマイニングを語る際によく使われる「統計分析」と「機械学習」の違いについて簡単に押さえておきましょう。
どちらもデータマイニングを実施するための手法の1つですが、事前に仮説を立てるかどうかなどの違いがあります。
統計分析
統計分析は、事前に立てた仮説を元にデータを分析する手法です。
分析手法には、「相関分析＝相関関係を見出す」「因子分析＝結果の背後にある原因を発見する」「回帰分析＝結果と経過で出現するデータの関係性を明らかにする」などがあります。
機械学習
機械学習は、コンピューターが自主的に学習しデータの関連性などを見出す手法です。
ビッグデータと呼ばれる巨大なデータ群をコンピューターが学習し、人では思い付かないような関連性などを導き出します。
データマイニングのビジネスシーンでの活用シーンとは
マーケティングやビジネスシーンでのデータマイニングの活用シーンにはこのようなものがあります。
- ユーザーをターゲット層ごとに分類し抽出する
- 製品やサービス同士の関連性を発見する
- 商品販売を予測する
- 重点商品を分類し抽出する
- 優良顧客予備軍・離脱顧客予備軍を分類し抽出する
どれも手動で実施するには時間がかかり、主観による偏りが出やすいジャンルです。
ユーザーをターゲット層ごとに分類し抽出
既存ユーザーをターゲット層ごとに抽出し分類すれば、ターゲットマーケティングに役立てることができます。
新商品のペルソナを作成する際も既存ユーザーを属性ごとに抽出できれば、よりリアリティあふれるペルソナが作成できるでしょう。
製品やサービス同士の関連性の発見
既存製品やサービス同士がどのような関連性になっているのか発見できます。
同じユーザーが興味を持っているものや、似ているユーザーが購入している商品の抽出が容易なため、既存商品と新商品の関連付けが簡単になるでしょう。
商品販売の予測
例えば、新商品を企画する際、設定したペルソナやカスタマージャーニーを元に発売後のユーザー動向を予測することもできるでしょう。
新商品やリニューアル商品の販売予測を立てられるかもしれません。
重点商品の分類と抽出
販売中の商品の中から、今後重点的に販促を強化すべき商品を分類し、季節やターゲットユーザー別に抽出可能です。
優良顧客予備軍・離脱顧客予備軍の分類と抽出
優良顧客データから優良顧客予備軍を分類し抽出することも可能ですし、同じように今後の購買が見込めないであろう離脱顧客を分類し抽出することもできます。
データマイニングを実施するために必要なデータとは
データマイニングを始めるには大量のデータが必要になります。いわゆるビッグデータというものです。ビッグデータとは、大量のデータという意味だけではなく、さまざまな形式や構造のデータの集まりのことも指します。
データマイニングに使用するデータは、データマイニングに使えるように加工されたものである必要があります。データ量は多い方がよく、過去のデータなどが削除されていないものが理想です。
つまり、データマイニングをマーケティングに活用するなら、まずはデータの収集・集積から始めることになります。各部署のあらゆるデータを収集することになるため、データマネジメントの重要性を経営陣に理解してもらうことがデータマイニングを始める第一歩になります。
データマネジメントについては、以下の記事でもご紹介しているので、ぜひこちらも参考にしてみて下さい。
データマイニングには全社の協力が必要になることも
データマイニングのためのデータ収集には、関連する部署はもちろん全社的な協力が必要になることも多くあります。
データマイニングの重要性を経営陣や他部署に理解してもらうのが難しいと感じる場合は、外部人材から説得してもらうのも手です。
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施策はあるものの具体的な手法が思い付かない場合や、社内での説得に困難を感じている場合など、丁寧にサポートさせていただきます。お気軽にご相談ください。
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