2016.05.30マーケティング・市場調査 , 分析・レポート

データマイニングとは?データマイニングの基礎的な手法について

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Graphs, charts, business table.

さまざまな製品・サービスが存在する現代社会において、企業利益を高めるためには、自社と競合他社との差別化を図り、同時に顧客との良い関係性を築く必要があります。そのため、多くの企業が「データマイニング」の活用に取り組み始めています。

データマイニングは、情報社会でビジネスを存続していくために重要な技術です。そこで今回は、データマイニングについて、その概要と基礎的な手法についてご紹介します。

データマイニングとは?

about-data-miningデータマイニングとは、顧客情報や商品情報、問い合わせ内容など、社内にある莫大な情報を統計的に分析し、マーケティング活動にとって「価値のある」情報を抽出・発見する取り組みです。

データマイニングを行うことにより、マーケティングにおける各事柄の複雑な相関性や法則性を見つけ出すことができます。例えば、「雨の日は傘がよく売れる」という相関性に気が付くことは容易ですが、「雨の日は肉がよく売れる」というような意外な相関性については、データマイニングを行わない限り発見することは困難です。

またデータマイニングでは、企業の「思い込み」によって有益な意見が阻害されることもありません。例えば、「肉を好むのは男性」と考える企業は、同様に肉を好む特定の女性消費者グループがいても、その存在に気付くことはないでしょう。しかし、データマイニングを行うことによりデータ間の関連性やパターンを客観的に見出すことができるため、企業側の思い込みに左右されることなく顧客の純粋な購買傾向を把握することができます

 

データマイニングの基礎的な手法

データマイニングの活用法は、「仮説検証型」「知識発見型」の2タイプに分けることができます。

【1】仮説検証型データマイニング

hypothesis-validating-data-mining仮説検証型データマイニングでは、商品に対する顧客の反応を事前予測・分析することを目的としています。

仮説検証型の具体的な解析手法の1つに、「決定木分析」があります。決定木分析は、データマイニングを行いながら、消費者の属性や購買に至るまでの各プロセスをツリー形式で分岐させ、購買確率を算出する手法です。

過去の製品購入回数や性別、年齢などを分岐項目として各顧客をグループ化し、その都度購入確率を計算することにより、製品に関する売上の詳細な予測や、現状の把握が可能となります。

 

 

 

【2】知識発見型データマイニング

knowledge-finding-data-mining知識発見型データマイニングは、データマイニングの結果から商品間の相関性などを見出し、購買行動における新たなパターンや法則性を発見することを目的としています。

「アソシエーション分析」と呼ばれる知識発見型データマイニングの手法では、「A商品を購入した人は、B商品も購入する確率が高い」など、商品間の関連性を分析します。関連性が見つかった場合は、その情報をもとに「A商品を購入した人にはB商品をおすすめする」などの効果的なアプロ―チを行うことが可能となります。

また、類似した人・ものをグループ分けする「クラスター分析」も、知識発見型データマイニングの手法の1つです。行動パターンや趣味などが似ている顧客をグループ分けし、ダイレクトメールの送付先や広告の掲載先を決定する際に参照します。

 

 

おわりに

企業利益向上に役立つデータマイニングについて、概要と基礎的な手法をご紹介しました。

データマイニングを行う際、闇雲に手持ちのデータを分析しても価値のある情報を得ることはできません。特に仮説検証型データマイニングの場合は、仮説に囚われすぎて正しい分析結果を見失うことも考えられます。分析結果を観察する際は、柔軟な視点を持つことが重要です。

 

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