分析方法も解説

2022 4/12

2021-05-9

アクセス解析分析

データ分析の課題を解決。より効率的に進めるポイントは？

購買履歴や年齢・性別などから、商品のターゲットを特定したり、POSレジのデータを蓄積したりして、消費者の傾向を分析する手法は、マーケティングをする上でとても役立ちます。

実際に「株式会社ヤクルト本社」では、消費者の購買データと併せて、気象データやGoogleの検索データなども分析することで、売上増に成功しています。

また「楽天グループ株式会社」では、購買履歴や自社サイト上での行動履歴を蓄積し、消費者ごとの需要に合わせた広告配信に活用しました。精度の高い広告配信を行い、自社サイトでの購買を促すことに成功した事例です。

自社の目的に応じて、総合的かつ多角的に分析することで、的確なマーケティング戦略を立てられるでしょう。

コスト削減のための改善ポイントを洗い出す

データ分析は業務効率化に利用することも可能です。特に製造業界では、製造コストの削減に大いに役立っています。

「Intel株式会社」では品質テストのコストを削減するために、データ分析を活用しています。製造過程で収集したデータの結果を、品質テストに還元することで、品質に疑いが出た製品にのみ、テストを重点的に行えるようになりました。「Intel株式会社」はデータ分析を活用することで、コスト削減に成功しています。

業務の過程で収集したデータを活用することで、無駄な業務を選別し、コストの削減につなげられます。

データ分析を行うメリットは？

会社の現状が明確に分かる

データ分析を上手に活用すれば、自社の強みや弱みを客観的に観測できます。売上増のための施策や、コストの分配を判断するために、自社のデータ分析が大きな指針になるでしょう。

例えば製品のオリジナリティはあるものの、認知度が低く売上が伸び悩んでいる場合は、広告や営業にコストをかける戦略に、シフトする戦略が考えられます。顧客満足度が低く、サービスのリピートや継続率が低い場合は、サポートにコストをかける手段を考えることが可能です。

データ分析で自社の立ち位置を明確にすることで、今後の戦略を考える指針にできます。

将来的な会社の成長について予測できる

自社の課題などの現状を明確にすれば、自社の将来的な成長予測が立てやすくなります。市場で成長し続けるための戦略を打ち出す、検討材料にしましょう。

各データの関連性や因果関係を考慮して、不確実な点を除いていくことで、より確実な分析や将来の予測が可能です。継続的な売上や、業務拡大のための戦略を打ち出す指針として、データ分析は重要になります。

ビジネス上の決定が迅速に

従来のビジネスにおいて意思決定は、人の経験や勘などの不確定要素に頼っていました。その方法では意思決定が曖昧になってしまうだけではなく、チームや会社全体の意見をすり合わせるために、時間がかかってしまいます。

データ分析は長年の市場の動向や、売上情報などの膨大なデータから、自社が抱える課題に関連したデータを、素早く提供することが可能です。迅速な意思決定が必要な現代のビジネスシーンにおいて、データ分析は重要な役割を果たしています。

一つ一つの意思決定が、自社の評判や利益などの成長につながるため、データ分析を利用し、円滑で確実な意思決定を行いましょう。

会社の改善するべき点が明確になる

会社の改善点を上層部の経験のみに頼っている場合、予想外であったり、経験になかったりする問題点は、洗い出されずに放置されてしまうことも多々ありました。

データ分析を活用することで、今まで会社内で散らばっていた情報を集約し、改善するべき点を客観的に洗い出せます。自社の弱みを客観的に洗い出すことで、業務効率化やコストの削減につなげることが可能です。

データ分析に利用した自社の情報は、組織の資源として利用し続けられます。改善点を洗い出した上で、今後のビジネスにも利用し続けられる点が、大きなメリットです。

データ分析のありがちな課題

結果につながらない

業務効率化のためにデータ分析を導入したはずなのに、分析の軸がずれたり、分析作業自体にかなりの時間を割いたりして、結果的に業務効率が下がってしまうケースも少なくありません。

目的が不明瞭な状態でデータ分析を行っても、ビジネスの結果につなげることは難しいでしょう。目的がない状態でデータ分析に取り組んでしまうと、「データ分析を行うこと」自体が目的となってしまい、ビジネス上で「何がしたいのか分からない」状態になってしまうことがあります。

データが多過ぎて活用できていない

多くのデータを収集しても、どのデータが自社のビジネスに役立つのかが分からない、というケースも多々あります。データ分析の要素が多過ぎると、目的を見失いかねません。

データ分析では膨大なデータを扱うので、目的を見失わないように、あらかじめ扱うデータの要素を絞っておくことも重要です。データを収集するだけでは、ビジネスにつながりません。膨大なデータから、有効な要素を抽出する手段を用意しておきましょう。

データ分析ができる人員がいない

データ分析はビジネスにおいて、必要不可欠な存在になっています。しかし一方では「適切に活用できる人材が限られている」というのが現状です。自社内でデータ分析の活用に対する理解が進んでいないと、ビジネスでの有効活用は難しいでしょう。

データ分析に関連する人材不足の課題を解決するためには、データ分析への理解を深めるための社内セミナーを開いたり、データサイエンティストを採用したりして、データ分析を活用するための土台を作る必要があります。

実際に現場の社員がデータ分析を実践的に行うことで、理解を進めることもできるでしょう。現場の社員が使えるデータ分析ツールの活用もおすすめです。

データ分析の効率化につながるポイント

明確な目的を設定して結果を評価する

データ分析はあくまでもビジネス上の手段です。分析方法も解説自社製品の売上増やサービスの問合せ率アップ、コスト削減などの目的を決めてから、データ分析を行いましょう。

データ分析を行っているものの、ビジネスにつながる要素がうまく見つけられないという場合は、データを使って自社の課題を確認することも大切です。うまく洗い出しができれば、目的を再設定できる可能性があります。その後は結果の評価も忘れずに行いましょう。

データ分析をもとに実施した戦略の結果についても、チームで評価し、さらにデータ分析を行って、PDCAサイクルを回すことで、ビジネスを活発化させられます。

データ分析ツールを活用する

データの加工や処理・分析を一から行うと、かなり時間がかかってしまいます。スピード感が大切になっている昨今のビジネスシーンで、データ分析自体に時間がかかってしまうことは、致命傷ともいえるでしょう。

データ分析ツールを導入すれば、データ分析自体のスピードは格段に上がります。業務が効率化することで、ビジネス上の意思決定や、PDCAサイクルを回すスピードも上がるでしょう。

米国株のスクリーニング方法おすすめの絞り込み条件を解説

虫眼鏡枠画像分析方法も解説グローイング AI

▼スクリーニングによく使われるファンダメンタル項目
・ROE（自己資本利益率）⇒ 日本語訳ページでは「株主資本利益率」
・PER（株価収益率） ⇒ 日本語訳ページでは「P/E」
・PBR（株価純資産倍率） ⇒ 日本語訳ページでは「P/B」
・四半期ごとのEPS成長率 ⇒ 日本語訳ページでは「EPS成長率qtroverqtr」
・四半期ごとの売上成長 ⇒ 日本語訳ページでは「qtrに対する売上成長qtr」
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▼スクリーニングによく使われるテクニカル項目
・RSI（相対力指数）⇒ 日本語訳ページでは「RSI」
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ValueLine

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・EPS成長率1年変化分析方法も解説 ⇒ 日本語訳ページでは「EPS成長1年」
・配当利回り ⇒ 日本語訳ページでは「配当利回り」

ValueLineのスクリーニング結果

手順1.Google Chromeでfinvizを開き、日本語ページに変換する

finvizのスクリーニング手順1

手順2.「全て」のタブを選び、必要な項目と数値を選択します。

finvizのスクリーニング手順2

①銘柄スカウター米国株(マネックス証券)分析方法も解説

銘柄スカウター

②米国株スクリーナー(SBI証券)

米国株スクリーナー

バフェットコード

④ワールドストックチョイス(WSC)

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