1. より効率よく売上げ向上を目指して!代表的なデータ分析手法4選

より効率よく売上げ向上を目指して!代表的なデータ分析手法4選

by imgdive
 ビジネスにおいてはデータ分析は非常に重要な作業です。売り上げをより上げるためや有効な販促キャンペーンを行うため、あるいは社内の効率化を図るためなど用途は様々です。そして全てに共通することは、分析をすることでより効率良く結果を出せるようになるということです。そこで、今回は様々なデータ分析の手法の中でも、いくつか代表的なものについて見ていきたいと思います。

1.回帰分析

説明変数と目的変数の関係を回帰式で表し、目的変数が説明変数によってどの程度説明できるかを定量的に分析することである。

出典: 回帰分析 とは - コトバンク - Kotobank
 これまでの過去のデータ、たとえば売り上げや来客数などから、将来の数字を予測する手法です。ある程度の予測ができるので、それを元にして対策を立てることができるようになります。回帰分析のなかでも、たとえば商品の売り上げと来客数、時間帯、天気など複数の要因との関連性を調べることを重回帰分析と呼びます。

 特定の条件の元でのデータ分析ができるので、その要因を変えた時にはどう結果が変わるのかを調べることもできます。たとえば割引率による売り上げの変化などといった形です。

2.時系列分析

回帰分析だと、なにかの要因から結果を予測します。一方時系列解析は、過去のデータから未来を予測するという手法です。

出典: http://sakana.soregashi.com/yosoku.z%206%20logic%20of%20%20time%20series.html
 こちらはたとえばお客さんの性別や年齢、購入単価など様々なデータを収集して時系列にまとめ、その関連性を分析する手法です。特定のデータ、変数と呼びますが、そこに売り上げの多くの割合が占められているようであれば、その変数を重点的に販売対象に絞るなどの対策が立てられるようになります。

 または、売り上げの割合が低い変数があれば、どのようにしてそこにアピールするかを考えることにより、売り上げをさらに伸ばすことを考えることもできます。

3.クラスタリング(クラスター分析)

クラスター分析とは、異なる性質のものが混ざりあっている集団(対象)の中から互いに似たものを集めて集落(クラスター)を作り、対象を分類しようという方法を総称したものです。

出典: クラスター分析とは|市場調査・アンケート調査のマクロミル
 これは上記の時系列によるデータ分析から、特定のグループに分類して、それぞれに有効な対策を立てることを目的とした手法です。購買層によってアピールする商品の特徴を変えることによって、より効果的かつ効率よく販売することができるようになります。

4.アソシエーション分析

 POSデータなどの巨大なデータベースから、価値あるアソシエーション・ルールを抽出するデータマイニング・テクニック。マーケットバスケット分析に利用される。

 アソシエーション・ルール抽出(association rule extraction)、アソシエーション・ルール・マイニング(association rule mining)、アソシエーション・ルール発見(association rule discovery)などともいう。

出典: アソシエーション分析(あそしえーしょんぶんせき) - ITmedia
 コンビニやスーパーマーケットなどでよく見られるものですが、この食材の近くにこの商品を置くと一緒に買ってもらいやすい、といった連携性を調べる手法です。商品と商品の売り上げの関連性を調べることにより、置き場を変えるだけで売り上げを伸ばすことができるようになります。


 以上のデータ分析の他にも色々と手法はありますが、目的に応じて使い分けることができます。データ分析にはある程度仮説を立てておくことも大切で、その仮説を元に変数を変えて実践し、その結果をまたフィードバックしてデータ分析を行う、その作業を繰り返していくことにより、次第に効率を高めて求める結果につながるようになります。

 数字からビジネスを読むわけですから、そこに特定の偏りをいかに出さないようにするかが大切なことと言え、故に一つだけ手法を覚えるのではなく、全てのデータ分析の手法をまんべんなく理解し使えることがなにより重要になってきます。

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