データ分析はプロセスが重要！具体的な流れと実施に向けた注意点を解説
データ分析は、現代のマーケティング施策では必要不可欠な要素です。しかし、データ分析には専門知識が必要である上に、適切なプロセスを踏まなければいけません。専門家の不在やデータ分析のプロセスに関する理解不足によって、足踏みをしてしまっている企業も多いのではないでしょうか。本記事では、データ分析における適切なプロセスについて解説します。データ分析を検討している企業の担当者様は、ぜひ参考にしてください。
データ分析に必要なプロセスを把握する
データ分析にはさまざまな作業や処理が発生します。中には、非常に専門的な工程や時間がかかる作業があるため、データ分析ツールに頼る企業も多いのではないでしょうか。データ分析ツールは非常に有用ですが、データ分析におけるプロセスを把握していなければ、適切なデータ分析は行えません。データ分析に必要なプロセスを把握することで、初めて適切なデータ分析が可能になるのです。
データ分析のプロセス～6つのステップ～
データ分析に必要なプロセスは、下記の6つです。
- データ分析の目的を決定する
- 目標達成のためにやるべきことを決定する
- 実際にデータを収集する
- データ分析を行い結果を確認する
- データ分析結果から結論を導き出す・ビジネスに反映する
- 効果測定を行いデータ分析を継続する
それぞれのプロセスについて、順に解説します。
データ分析の目的を決定する
データ分析を始める前に、必ずデータ分析の目的を決めましょう。目的が明確でなければ、どのようなデータを分析するべきかやデータ分析後のビジネスへの落とし込み方が分からなくなります。つまり、ゴールの方向が分からないまま走り出してしまうようなものです。これでは効率的なデータ分析は行えません。必ずデータ分析の目的を明確にして、データ分析を行う担当者と決裁権者との共有を事前にしておきましょう。
目的達成のためにやるべきことを決定する
データ分析の目的が決まったら、次に目的を達成するためにやるべきことを決定しましょう。ここでは、目的達成のためにはどのようなデータが必要かを考えます。下記に例を挙げます。
- 目的：新しいチラシによる集客効果の確認をしたい
- やるべきこと：新しいチラシの出稿前後の売上比較
目的達成のためのやるべきことを決定することで、集めるべきデータの種類や分析方法などが分かります。不要なデータを集めてしまうリスクや、逆に分析時にデータ不足になるトラブルを避けられるので、必ずやるべきことを決定しましょう。
実際にデータを収集する
やるべきことが決定したら、実際にデータを集めましょう。データを集める際に注意すべきことは、「データの質」です。データを収集する際は、意識的に一次データを集めましょう。一次データとはオリジナルのデータのことで、加工が加わっておらず、現実に則したデータです。
ちなみに二次データは、一見分かりやすいのですが、第三者の加工や意見が入っているため、正確に事実を反映していない恐れもあります。二次データを取り扱う際は、注意しましょう。また、数字的な「定量データ」の他にも、アンケートなどで収集できる文章ベースなどの「定性データ」があります。定性データは分析時の活用が非常に難しいですが、顧客のリアルな声が入ったデータとなるため、こちらも同時に集めると良いでしょう。
データ分析を行い結果を確認する
実際にデータを収集し終えたら、データ分析を行いましょう。データ分析の手法は実にさまざまであり、目的に応じて適切な手法が異なります。そのため、適切なデータ分析を行うには専門家の意見が必要です。専門家の意見を入れることが難しい場合は、BIツールを活用する方法もあります。BIツールは、データを入力するとさまざまな手法で分析を行った上で結果を可視化して表示します。複雑な計算式を用いる必要がない上、データの共有が簡単に行えることが強みです。
データ分析結果から結論を導き出す・ビジネスに反映する
データ分析が完了したら、その結果から結論を導き出してビジネスに反映しましょう。その際に、最初に設定した目的の達成に繋がるデータ分析ができたかを確認しましょう。データ分析は、客観的に分析結果を俯瞰した上でビジネスに落とし込む必要があります。必ずデータ分析結果の解釈は複数人で行うか、専門知識を持つ人材が行うようにしましょう。
効果測定を行いデータ分析を継続する
データ分析結果を踏まえてビジネスに落とし込んだ後は、必ず効果測定を行いましょう。効果測定によって、データ分析結果から適切にビジネスに落とし込めたかが分かります。また、データ分析は一回で終わらせるものではなく、繰り返し行ってPDCAサイクルを回すことが大切です。「効果測定の結果に対して再度課題を見つけてデータ分析を行い、改善策を打つ」という流れを繰り返すことで、ビジネスに好影響が与えられます。そのため、必ずデータ分析は継続して行いましょう。
プロセスに沿ったデータ分析における4つの注意点
データ分析のプロセスの中にミスがあると、正確性を欠いたデータ分析となってしまいます。ここからは正確なデータ分析を行うために注意すべき点を4つご紹介します。
意思決定者とデータ分析者のコミュニケーション
データ分析がビジネスに落とし込めない大きな原因の一つに、意思決定者とデータ分析者の認識が異なっていることが挙げられます。意思決定者とデータ分析者で目的の認識が異なっていると、本来の目的とは異なる意図でデータ分析が行われてしまい、データ分析をビジネスに落とし込めなくなる恐れがあります。意思決定者とデータ分析者は必ず、密にコミュニケーションを取るように心掛けましょう。特にデータ分析を始める前の目的のすり合わせや、適宜進捗共有を欠かさないことが大切です。
専門家の不足により、データが活用しきれない
データ分析には専門知識が必要であるため、専門家が必要です。BIツールなどを用いて分析を簡略化させることは可能ですが、計画立案や結果の解釈には専門家の意見が欠かせません。専門家の意見無しにデータ分析を進めると、効率が悪くなり結果的に余計な費用がかかる恐れもあります。そのため、社内に専門家がいない場合は外注をして専門家に意見を求めることをおすすめします。
情報漏洩のリスク
データを収集するにあたっては、情報の管理は厳重に行いましょう。業種によっては顧客の個人情報を扱うこともあります。万が一、顧客情報の漏洩があった場合は企業の信用を大きく落としてしまい、企業の存続に関わる事態になる恐れもあります。情報漏洩を未然に防ぐためにも、データを保存する際はセキュリティの管理を厳重にしましょう。
客観的に結果と向き合う
データ分析の結果をどのように解釈するかは、人によって少しずつ異なります。なぜならデータに対して個々人が少なからず主観的な意見を持っているからです。主観が強くなればなるほど、データ分析の結果を誤って解釈してしまいます。データ分析の結果をビジネスに落とし込む際には、必ず専門家の意見を用いてできるだけ客観的に解釈しましょう。
まとめ
本記事では、データ分析のプロセスと注意点について解説しました。データ分析を繰り返し行い、PDCAサイクルを回すことで、効率的なマーケティング施策を行えます。データ分析は専門性が高いため、専門家やBIツールの利用が不可欠です。また、当然ながら本記事で解説したプロセスや注意点を踏まえて行う必要があります。データ分析でビジネスを加速させたい方は、本記事の内容を実践してはいかがでしょうか。
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データ分析プロセスに関するよくある質問
データ分析プロセスの全体的な流れ（基本ステップ）を教えてください。
データ分析プロセスは主に次の5つのステップで進行します。
1. ビジネス課題と目的の定義：解決すべき課題（KPI）を明確化
2. データの収集と統合：社内外のデータソースから必要なデータを抽出
3. データのクレンジングおよび前処理：欠損値処理や表記揺れの修正
4. データの可視化・高度なモデル分析：ダッシュボード化や統計解析・予測
5. インサイトの導出・アクション実行と効果検証：意思決定を行い施策を実施
分析そのものを目的にせず、常に最初の「目的設定」に沿ってサイクルを回すことが重要です。
データ分析プロセスで最も時間を要するステップはどこですか？
ステップ3である「データのクレンジングと前処理」が全体工程の約7〜8割を占めると言われています。社内に点在するデータの表記揺れの統一、欠損値・外れ値の処理、フォーマットの変換など、正しい分析基盤を整えるための下準備が分析精度を左右します。
データ分析プロセスを効率化・スピーディ化するにはどうすればよいですか？
手動によるデータ集計作業を削減し、データのパイプライン化およびデータ準備（データモデリング）機能を備えたBIツールやアナリティクスプラットフォームを活用することが非常に効果的です。また、AIを活用した「自動アナリティクス」を導入することで、データ内の変動因子や異常値を自動で特定し、原因追究のプロセスを大幅に短縮できます。
データ分析プロセスが途中で失敗したり、成果に繋がらない原因は何ですか？
「解決すべきビジネス課題（KPI/KGI）が曖昧なままデータを触り始めてしまうこと」と「分析結果が現場の意思決定や業務プロセスに接続されていないこと」が二大原因です。プロセスの初期段階で関係者と具体的なアクションプランを握り、分析インサイトが業務フロー内で自然に活用される仕組み（埋め込みアナリティクスなど）を構築する必要があります。
データ分析プロセスを組織全体に定着・標準化させるコツはありますか？
分析手法や指標の定義（メタデータ管理）をガバナンスとして統合し、誰もが同じ定義でデータを扱える環境を作ることです。さらに、プログラミングや統計の専門知識がなくても直感的に扱えるセルフサービスBI（Yellowfin等）を導入し、全社的なデータ駆動型（データドリブン）文化を形成することが成功の鍵となります。
自社のプロダクトやWebサービス内にデータ分析プロセスを組み込むことは可能ですか？
可能です。埋め込みアナリティクス（Embedded Analytics）ソリューションを使用することで、自社のSaaSや社内システムの中にデータの収集・加工・可視化・分析の各プロセスをネイティブに組み込むことができます。エンドユーザーはツールを切り替えることなく、アプリケーション内でシームレスにインサイトを得られます。