「データ分析ってなんで必要なの？」
「データ分析で何ができるの？」
とお悩みではありませんか？
ビジネス上の課題や問題、解決策などもデータ分析によって明らかにすることができます。
データ分析を行うことでデータに基づいた適切な意思決定が可能になるので、データ分析は課題解決のために必要です。
本記事では、
- データ分析はなぜ必要か
- データ分析を行う3つのメリット
- データ分析にかかる費用
などについて解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。
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データ分析はなぜ必要？
データ分析とは、ある目的を達成するために必要なデータを収集し、整理や加工などをした後に分析を行い、その結果から有益な価値を見つけ出す分析のことです。
ここで言う「目的」には以下のようなものが挙げられます。
- リピート率の向上
- 最適な生産計画の実施
- 人件費の削減 etc.
データ分析で可能なアプローチを見い出すことで、これらの目的達成に向けた判断を下せるようになります。
つまり、勘と経験を超えた意思決定が行えるようになるのです。
そのため、ビジネスにつながる示唆が見つけられないと悩んでいる方も一度原点に返り、データを活用して解決したい課題・問題を考えてみてください。
データ分析でできる6つのこと
データ分析でできることは主に以下の6つがあります。
- 意思決定のサポート
- 生産性向上
- リスク管理
- 競争力の向上
- マーケティング・広告最適化
- カスタマーサクセス etc.
これはあくまで一例ですが、データ分析は課題解決や施策の決定などを行うために必要なものです。
これらの項目に解決したい課題が含まれている場合は、データ分析の活用を検討してみてください。
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データ分析を行う3つのメリット
データ分析を行うことによって得られるメリットは主に以下の3つです。
- 現状の把握を行える
- 客観的な情報から意思決定を行える
- 新たなビジネスチャンスを見つけられる
これらは勘や経験ではなく、客観的な数字を根拠としています。
そのため、データ分析はビジネスの場において必要なのです。
順番に解説していきます。
①現状の把握を行える
まず、データ分析は現状の把握を行えることが最大のメリットです。
例えば、データによる客観的事実に基づいて以下のことを知ることができます。
- 事業上の仮説・戦略の妥当性の検証
- 正しいKPIの把握 etc.
事業やプロジェクトで進む方向を決めるためにはまず初めに、今の現在地を知る必要があります。
現在地を知るためには地図が必要です。
ここで言う地図が経営におけるデータ分析の結果なのです。
②客観的な情報から意思決定を行える
データには客観的な事実のみが映し出されているため、直観に頼らない意思決定が下せるようになります。
以下に客観的な情報を基にした意思決定によって得られるメリットをまとめています。
- 意思決定クオリティの向上
- 意思決定におけるスピードや効率の改善
- 意思決定を行った判断根拠の明確化 etc.
正確な情報に基づいた意思決定は勘や経験に基づいた意思決定に比べて、質が格段に違います。
また、判断までのスピードや効率の改善や判断根拠を明確にできる点もメリットだと言えるでしょう。
③新たなビジネスチャンスを見つけられる
データ分析は新たなビジネスチャンスの発見にも貢献できます。
例えば、新しい事業を始める時に以下のような調査を行い「どんなビジネスチャンスがあるのか」を見つけることができます。
- おにぎりに関する市場調査を行い、細巻おにぎり全体の需要が低下していることを発見。これにより、高品質な細巻おにぎりに焦点をあてる戦略を立案し、販売を行った。
- これまでジャンクな食べ物を販売していた企業が、顧客の健康志向の高まりを受け、サラダやフルーツなどを含むヘルシーなメニューを導入。これにより、健康を意識する層を取り組むことに成功した。
- 競合他社が対象としていない、お昼時のサラリーマン層を対象にメニューを開発。これにより、独自の市場ニッチを確立し、競合との差別化に成功した。
データ分析は、現状の課題解決に使うだけでなくビジネスの新規開拓にも使うことができるのです。
データ分析の事例2選
ここからは大手企業を含めたデータ分析の活用事例を紹介します。
以下の事例は、このメディアを運営する『かっこ株式会社』で提供している「データサイエンスサービス」の活用事例です。
データ分析を活用するヒントになると思うので、ぜひ参考にしてみてください。
事例1. アーバンリサーチ様【リピート増加】
株式会社アーバンリサーチではデータ分析を活用して顧客像の見える化を図り、売上の増加に成功しました。
株式会社アーバンリサーチでは以前より、リピーターの向上が経営課題となっていたため、以下のアプローチを実施しました。
- 統計分析で顧客のクラスタリング
- 購買期待値順会員リストの作成
- クラスタ別の施策やコミュニケーション立案材料の提供
様々な視点から、リピータを効果的に伸ばすための示唆が得られ、施策のコンテンツ・ターゲットの決定に役立てられました。この結果、リピータが増加し、売上も向上しました。
統計学的なアプローチで顧客クラスタリングを行い、現状を新たな視点でシンプルに把握し、売上向上への施策を着々と実行している姿は業界・業種問わず参考になります。
また、本事例は『データサイエンス事例｜株式会社アーバンリサーチ様』でも紹介しているため、気になる方はぜひ読んでみてください。
事例2. デザインフィル様【需要予測】
株式会社デザインフィルでは商品の需要予測と最適な生産計画により、欠品額を4割削減することに成功しました。
株式会社デザインフィルでは以前より、需要予測の不明確性が経営課題となっていたため、以下のアプローチを実施しました。
- 受注関連データの見直し
- 業務フローのロジック確立
- ツールの開発
この結果、適正な需要量に基づいた生産計画が可能になり、欠品額を4割削減。その上で、生産計画における属人化からの脱却にも成功しました。
ベテラン社員のノウハウを、いかに平準化し、仕組みに落とし込むか。
本事例では、この大切さを明らかにしています。
また、本事例は『データサイエンス事例｜株式会社デザインフィル様』でも紹介しているため、気になる方はぜひ読んでみてください。
データ分析をする際の6つの手順
データ分析では、しっかり手順を押さえているかという点が非常に重要になってきます。
例えば、目標を立てずにただ闇雲にデータを集めてもあまり意味はありません。
そうではなく、しっかりとした目的意識を持ち、適切な手順でデータの分析を進めることが大切なのです。
データ分析を進める際は主に以下の手順が主流です。
- 目的や課題の明確化
- 分析手法の選択
- データの収集
- データの前処理
- データ分析・可視化
- 分析・可視化した結果から重要指標を導く
- 意思決定に繋げる
これらの項目について、データ分析の理解を深めるためにも「パン屋さんの例」とともに順番に説明していきます。
【手順1】目的や課題の明確化
まず初めに、データ分析は目的や課題を明確にするところから始まります。
これはデータ分析のみならず、日常の様々な場面でも同じことが言えます。
目的や課題が思い浮かばなければ、困っていることや解決したいことを思い浮かべてください。
パン屋さんの例で言えば以下が目的や課題、困りごととなります。
- 売上の向上（目的）
- リピート率の低さ（課題）
- 原材料費の高騰（困りごと） etc.
このうち、売上の向上に関しては漠然としており、原材料費の高騰に関しては外部的要因のため、こちら側が関与できることは少ないです。
そのため、リピート率の低さをデータ分析で解決したい課題として定義します。
このように、データ分析を用いて解決したい目的や課題を考えてみてください。
【手順2】分析手法の選択
一般的に、目的・課題の明確化に合わせて、ざっくりとした分析手法の選択も行います。
例えば、リピート率の低さを解決したい場合は以下のようなプロセスで分析手法を考えます。
- リピート率を把握するためには顧客特性を理解する必要がある
- どのような顧客がいるのかを分類したい
- 分類するためにはクラスタリング分析を行うべき
これはあくまで一例ですが、データ分析を行うときはこのようにして作業のステップを考えていきます。
【手順3】データの収集
次に、データの収集を行います。
パン屋さんの例で言えば、どのような点でリピートされており、どのような点を改良するべきかなどの要素を把握する必要があります。
そのため、以下の項目に関するアンケートを実施し、顧客の声をデータとして収集します。
- 商品やサービスの品質
- 値段
- 接客の質
- 店内の綺麗さ
- 立地やアクセス etc.
また、顧客特性を知るために以下のデータを収集します。
- 年齢や性別などの顧客データ
- 商品・サービスの購買行動データ
このように、目的や課題に応じたデータを収集することで、後の分析工程をスムーズに進めることができます。
【手順4】データの前処理
データを集めたら、次はその処理・整形を行います。
データを収集した後に適切な前処理を行わず分析を進めようとすると、実際とは違う結果が現れたりそもそも分析できないこともあります。
今回集めたデータを例にすると、以下のような前処理が考えられます。
- 顧客の性別を数値型に変換（男や女を0,1で表現）
- 購入金額の訂正（従業員が手入力で金額を記録しているため、金額に誤りがある可能性がある） etc.
このように、処理・フォーマットの統一を行い、データを分析できる形に整えることが重要です。
【手順5】データ分析・可視化
ここでようやくデータ分析の工程に入っていきます。
ここでは最初に定義した課題・目的や収集・前処理を行ったデータを基に、分析や可視化などを行っていきます。
パン屋さんの例で言うと、以下のような可視化・分析を行います。
- リピート数を軸に、売上の現状を可視化
- アンケート結果から、お店の評価を見える化
- 購買履歴から、リピートにつながる顧客の要素を分析 etc.
以上より、リピートの数を増やすことによる売上への効果や、アンケート結果から当店の強みや改善点を把握することができます。
また、リピートしてくれる顧客像を明らかにすることで、リピートを効果的に増やすための顧客へのプロモーションや店内の内装の設計に役立てることができます。
分析結果は数値として現れるため、分析からどのようなことがわかったのか、グラフや表として可視化することで誰が見ても分かりやすいデータになり、理解や意思決定にもつながりやすくなります。
【手順6】分析・可視化した結果から重要指標を導く
分析・可視化した結果から、どのような部分に着目するべきかを洗い出します。
この過程では売上に対してどのような要因が影響を与えているのか、どのような層にどのようなアプローチを行っていくべきか、今後の施策のために有用な知見や情報を含んでいるであろう要因を明確に定義する必要があります。
パン屋さんで言うと、手順5の結果を基に以下のような重要指標を導くことができます。
- 様々な分析の結果から、最もリピートしてくれる顧客層は30代以上の女性だということが判明した
- アンケート結果から、「商品やサービスの品質」に関する評価が最も高く、「値段」に関する評価が最も低いことが明らかとなった
このように分析結果から重要指標を導き出すことができます。
【手順7】意思決定に繋げる
得られた知見と指標を基に、具体的なビジネスの意思決定へと繋げます。
具体的には新規顧客獲得のための施策や、扱う商品の価格調整などを分析結果に基づいて実施します。
パン屋さんの例で言うと以下のような施策を考えることができます。
- 30代以上の女性に向けた新商品の開発（リピート客の維持）
- 2回目以降の来店で全品5%off（リピート率の向上） etc.
課題を見つけ、仮説を立て、データに基づき分析を行い、施策を実施、その効果を検証して次の施策に繋げる、そういったサイクルを維持していくことがデータ分析には重要です。
また、リピート率に関しては『売上に直結するリピート率とは？計算方法や上げ方の手順を解説』でも解説しているため、気になる方はぜひ読んでみてください。
データ分析を外部に委託する場合に必要な費用
ここからは、実際にあなたや会社が外部にデータ分析を依頼する場合に必要な費用について説明していきます。
結論から言うと、サービスやケースなどによって費用は異なるため明確な基準はありません。
しかし、データ分析を外注する場合の費用は、相場としては少なくとも約50万円/月～の費用が必要になります。
これはあくまで相場であって、分析したい内容や事業内容にもよるので、基本的には企業へお問合せをしてみることをおすすめします。
データ分析の費用はケースによって異なる
データ分析の費用はケースで変わってきます。
ですが、少なくとも約50万円/月～の費用が必要であることを認識できていれば社内稟議を通す時にも余裕を持つことができるでしょう。
データ分析を外部に依頼する際は、以下の要因で変動してしまうため「いくら！」という風に費用を紹介することができません。
- 外注先（料金体系が人月単位、時間単位、工数などによって変わる）
- 依頼内容（データ集計・可視化、分析などの依頼したい内容によって変わる）
- データの種類や容量 etc.
依頼内容に関しては、定期支援を望む場合にも費用に変動が生じるため注意が必要です。
また、データの種類や容量に関しても、以下の理由で費用が変動する場合があるため注意が必要です。
- サービスごとに得意な分野・データがあるため
- 分析したいデータの種類によって分析手法が異なるため
- データが多く複雑だと分析に時間がかかるため etc.
このように、データ分析を外部に依頼する費用は様々な要因で変動します。
そのため、事前に課題・目的、データの種類や分析結果の明確化を行うことが、後の外注先選びを楽に進めることに繋がります。
かっこのデータサイエンスのできること・費用
ここからは、当メディアを運営している『かっこ株式会社』のデータサイエンスサービスについて説明させていただきます。
かっこのデータサイエンスは統計、数理最適化、AIなどを基にしており、以下のようなサービスを提供しています。
- 業種を問わない無料課題チェック
- データによる現状把握
- データ分析による意思決定のサポート
- データ分析による生産性向上 etc.
また、かっこのデータサイエンスの導入事例には以下のようなものがあります。
- 大手モバイルキャリアのポイント会員分析
- 年商700億円のアパレルブランドへの販売予測提供
- 年商1190億円の壁材メーカで利益最大化・生産量最大化を実現させる生産順を日次で算出 etc.
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次に、かっこのデータサイエンスの費用感について、分かりやすく他社とできることで比較して紹介します。
- かっこのデータサイエンスと他社の比較表
| データ分析の依頼内容 | かっこ | A社 | B社 | C社 |
| 初期費用 | ◎ 無料 |
✕ | ✕ | 〇 特になし |
| 相談 | ◎ 無料 |
✕ 有料 |
△ 20万円~ |
△ 別途費用が必要な場合あり |
| データの集計 | △ 10万円~ |
✕ | ✕ | ✕ |
| データ分析 | ◎ 100万円~ |
◎ 50万円~ |
〇 100万円~ |
〇 500万円~ |
| 分析結果を基にした施策などの提案 | ◎ データ分析とセット |
〇 50万円~ |
△ 別途費用が必要 |
〇 データ分析とセット |
※自社の費用はお取り組み内容によって変動する場合があります。そのため、作業開始前に正式な見積もりをご案内させていただきます。
※他社の見積金額は難易度や内容により変動する場合があります。
※各社の公式ページ内で依頼内容に対する具体的な内容が記載されていない場合は×と表示しています。
このように「かっこのデータサイエンスサービス」は、他社と比べても【相談無料＆初期費用不要】のサービスで、現在も課題の洗い出しから解決に向けた提案までを無料でできます。
また、これまでに大手企業を含め30社以上のサポート実績があり、優秀なデータサイエンティストが社内に多くいます。
基本的には、自社のニーズや予算に合ったサービスを見つけ出すことがおすすめですが、データ分析に関してなにか迷っている・聞きたいことがある、ということであればまずは「かっこ」に相談することをおすすめします。
また、より詳しい内容を知りたい方は以下のバナーをクリックし、確認してみてください。
まとめ
本記事では、データ分析の必要性についてメリットや事例などを基に説明しました。
業務で解決したい課題や問題がある方は、データ分析の活用を検討してみてください。
データがある限り、そこには必ずヒントがあります。
「そうは言っても課題や問題を見つけることが難しい…」
「課題は明確でデータも揃っているが活用法が分からない！」
このように悩んでいる方は、『かっこのデータサイエンス』にご相談ください。
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