アナリティクスとは、広範囲にわたるデータを分析し、有意義な洞察を導き出す手法や技術のことを指します。ビジネスにおいて、アナリティクスは今や欠かすことのできない重要な要素となっています。しかし、その重要性を十分に理解していない人も少なくありません。アナリティクスを適切に活用することで、企業は貴重なデータや洞察を得ることができ、ビジネスの成長や競争力の向上につながります。そのため、アナリティクスの手法やツールの導入を早急に検討することが望ましいでしょう。
本記事では、アナリティクスの概要や重要性、分析に必要な人材について詳しく解説します。さらに、効果的なアナリティクスの分析方法や、特にウェブサイトに関連するアナリティクスについても触れていきます。アナリティクスを活用することで、データに基づいた意思決定が可能となり、ビジネスの成功確率を高めることができます。ぜひ、この記事を参考にして、アナリティクスの力をビジネスに活かしてください。
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目次
アナリティクスとは
まずは、アナリティクスの概要から見ていきましょう。アナリティクスとは、統計学、機械学習、予測モデリングなどの手法、およびツールのことです。アナリティクスは、ビジネスにおいて包括的な観点からデータを計測し、今後の改善に有用なパターンを発見したり、ボトルネックを洗い出したりするために活用されます。
昨今では、ビジネスを加速させるうえでアナリティクスは非常に重要な存在となっています。なぜなら、大半の企業がIT・Webの領域に足を踏み入れており、すべての結果を数字として可視化し、改善する必要性が出てきているためです。業界の中でも強い集客力を誇る企業は、必ずアナリティクスを活用して数字を分析しています。アナリティクスを活用することで自社の改善点や現状を詳細に把握できるため、競合他社以上に質の高い施策を実行し、顧客を集めることが可能になるのです。
さらに、アナリティクスはデータドリブンな意思決定を可能にします。感覚や経験だけでなく、客観的なデータに基づいて戦略を立てることで、より効果的なビジネス展開が期待できます。例えば、顧客の行動パターンを分析することで、ターゲットに合わせた商品開発やマーケティング施策の最適化が可能となります。このように、アナリティクスは企業の競争力向上に不可欠なツールとして、ますます重要性を増しています。
アナリティクスの種類
アナリティクスと一口に言っても、種類は大きく3つに分かれます。れらの種類を理解することで、ビジネスにおけるデータ分析をより効果的に活用できるようになります。アナリティクスの主な種類は以下の通りです：
・ 記述統計
・ 予測分析
・ 指示的アナリティクス
これらの種類は、それぞれ異なる目的と手法を持っており、ビジネスの様々な局面で活用されています。たとえば、記述統計は過去のデータを要約し理解するのに役立ち、予測分析は将来の傾向を予測するのに使用されます。一方、指示的アナリティクスは最適な行動方針を提案するのに有効です。
アナリティクスの種類を適切に選択し、組み合わせることで、より包括的で洞察に富んだデータ分析が可能となります。これにより、ビジネスの意思決定プロセスを大幅に改善し、競争力を高めることができるのです。
それでは、これらのアナリティクスの種類について、順番に詳しく見ていきましょう。
記述統計
記述統計は、世界で最も古くから利用されてきたアナリティクスです。記述統計は、データを定量的に要約する要約統計であり、事象が発生した理由を分析するのに役立ちます。たとえば、身近な例を挙げるとWebページのクリック数の計測です。また、販売数と生産数の比較をする際にも記述統計は役立っています。
記述統計は、1749年に初めてスウェーデンが活用しました。当時のスウェーデンは、記述統計を用いて人口統計を作成しました。この統計手法は、その後多くの国々に広まり、現代のアナリティクスの基礎となっています。
記述統計の特徴として、データの集約と可視化が挙げられます。平均値、中央値、最頻値などの代表値や、分散、標準偏差などの散布度を計算することで、データの全体像を把握することができます。これらの指標を活用することで、アナリティクスの初期段階において、データの特徴や傾向を効果的に捉えることが可能となります。
予測分析
予測分析は、近年活用されることが多いアナリティクスです。予測分析は、言葉のとおりユーザーの次の行動を予測する際に役立ちます。数千以上のデータを一括で高速に分析することが可能であり、その分析したデータの中から、最もユーザーが取る可能性の高い行動を洗い出せます。
予測分析を業務プロセスに組み込む企業も増えており、自社が実行しようとしている施策が適切であるかを判断できます。また、アナリティクスの中でも予測分析は、マーケティング戦略の立案や顧客行動の予測に特に有効です。例えば、過去の購買履歴や閲覧履歴などのデータを基に、顧客が次に購入する可能性が高い商品を予測し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供することができます。これにより、顧客満足度の向上や売上の増加につながる可能性が高まります。
指示的アナリティクス
指示的アナリティクスは、最も新しい技術を使用したアナリティクスです。近年、急速に注目度が高まっています。意思決定に対する推奨事項を洗い出せるアナリティクスとなっており、経営判断や事業の方向性を決定する際に役立ちます。
指示的アナリティクスの特徴は、データに基づいて最適な行動を提案することです。これにより、企業は迅速かつ効果的な意思決定を行うことができます。たとえば、マーケティング戦略の最適化や在庫管理の効率化など、様々な分野で活用されています。
ただし、指示的アナリティクスを活用するにはビッグデータが必要です。ビッグデータを使用するには、自社で数百万人以上の顧客リストを保有しているか、年間数千万円以上の予算が必要であるため、基本的には大企業向けのアナリティクスです。中小企業がこのアナリティクスを導入する場合は、外部のデータ分析サービスを利用するなどの工夫が必要となります。
指示的アナリティクスは、他のアナリティクス手法と組み合わせることで、より精度の高い分析と提案が可能になります。今後、AIやマシンラーニングの発展に伴い、さらに高度化していくことが予想されます。
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アナリティクスが重要な理由
アナリティクスが重要な理由は、直感に頼らない意思決定を行うためです。決裁権者やプロジェクトマネージャーなどが直感で意思決定をした場合、人それぞれ価値観やユーザーに対する分析は異なるため、仮に成功したとしても再現性がありません。
加えて、競合他社はアナリティクスを活用して的確にユーザーの分析を行い、最適な施策を打つようになってきています。そこで、自社がアナリティクスを活用しないようでは、一向に競合他社との差が埋まりません。
しかし、アナリティクスを活用することで直感に頼らないデータに基づいた意思決定ができるようになり、事業成功の再現性も高まります。「なぜ起きたのか」「次に起こる事象は何か」などを見極められるようになるため、特にITやWebが発展している現代においてアナリティクスの活用は非常に重要だと言えます。
さらに、アナリティクスは企業の競争力向上にも大きく貢献します。データ分析を通じて顧客行動や市場トレンドを正確に把握することで、より効果的なマーケティング戦略や製品開発が可能になります。また、業務プロセスの最適化やリスク管理にもアナリティクスは欠かせません。データドリブンな意思決定により、企業は迅速かつ適切に市場変化に対応し、持続的な成長を実現できるのです。
アナリティクスの分析に必要な人員
アナリティクスを活用するといっても、分析には様々な人員が必要です。担当者がアナリティクスの分析を細分化して担当することで、より事業成長を加速させられます。なお、ビッグデータを扱う企業であれば、以下の役割を持つ担当者は必ず配置するようにしましょう。
・ プロジェクトマネージャー
・ データサイエンティスト
・ 分析担当者
これらの役割を持つ人員が連携することで、アナリティクスの分析をより効果的に行うことができます。各担当者がそれぞれの専門性を活かし、データに基づいた意思決定や施策立案を行うことで、ビジネスの成長を加速させることができるのです。
また、中小企業においても、少なくともプロジェクトマネージャーと分析担当者の2つの役割を持つ人員をアサインすることが推奨されます。これにより、アナリティクスを活用した効果的なデータ分析と意思決定が可能となります。
アナリティクスの分析に必要な人員を適切に配置することで、データドリブンな組織文化を醸成し、競争力のある企業へと成長することができるでしょう。
プロジェクトマネージャー
プロジェクトマネージャーは、ビジネス全体の意思決定権を持つ重要な人員です。アナリティクスを分析する担当者から上がってきた情報を基に、次に実行する施策を検討したり、プロジェクトの舵取りをしたりします。プロジェクトの成功確率を大きく左右させる人員であるため、基本的には業界に長年携わっている人員や、外部のコンサルタントをアサインするケースが多いです。プロジェクトマネージャーは、アナリティクスの結果を適切に解釈し、ビジネス戦略に反映させる能力が求められます。また、チーム全体のモチベーションを高め、効率的なプロジェクト運営を行うリーダーシップも重要な資質となります。
データサイエンティスト
プロジェクトマネージャーは、ビジネス全体の意思決定権を持つ重要な人員です。アナリティクスを分析する担当者から上がってきた情報を基に、次に実行する施策を検討したり、プロジェクトの舵取りをしたりします。プロジェクトの成功確率を大きく左右させる人員であるため、基本的には業界に長年携わっている人員や、外部のコンサルタントをアサインするケースが多いです。プロジェクトマネージャーは、アナリティクスの結果を適切に解釈し、ビジネス戦略に反映させる能力が求められます。また、チーム全体のモチベーションを高め、効率的なプロジェクト運営を行うリーダーシップも重要な資質となります。
分析担当者
分析担当者は、日常的に細かな数字やデータを分析する担当者です。加えて、日々の数字をレポーティングしたり、プロジェクトマネージャーに実行する施策案を出したりすることも行います。データサイエンティストとも連携し、より有用なデータ分析も行います。
分析担当者の役割は、ビジネスの意思決定に直結する重要な情報を提供することです。そのため、データの解釈や可視化のスキルが求められます。また、分析結果を分かりやすく説明する能力も必要です。
ビッグデータを扱わない中小企業では、必ず分析担当者とプロジェクトマネージャーの2つの人員をアサインすることを推奨します。これにより、効果的なアナリティクスの活用が可能となり、ビジネスの成長を加速させることができます。
アナリティクスの分析方法
ここからは、上述した分析担当者の立場として、アナリティクスを分析する方法を解説します。アナリティクスを効果的に活用するためには、体系的なアプローチが必要です。以下に、アナリティクス分析の基本的な手順を示します。この手順は、ビジネスの目的や状況に応じて柔軟に調整することが可能です。
・ 全体像を把握する
・ 分析する指標を決定する
・ ボトルネックを洗い出す
・ 改善案を立案する
・ 期間を指定して改善を開始する
・ 再度データ分析を行う
これらの手順を順を追って実行することで、データに基づいた意思決定と継続的な改善が可能になります。アナリティクスの分析プロセスは、一度きりで終わるものではなく、継続的に実施することで、より精度の高い分析と効果的な改善策の立案が可能になります。
それでは、各手順について詳しく見ていきましょう。
全体像を把握する
はじめに、アナリティクスで分析できる内容の全体像を把握します。これは、次に行う分析する指標を決定する業務を、より効率化するためです。個別の指標に関しては、全体像が見えていなければ、それぞれの個別指標がビジネス全体にどれだけ起因しているかを判断できません。したがって、まずは全体像を把握し、それぞれがどのような状況であるかを確認するようにしましょう。アナリティクスを活用する際は、ビジネス全体の目標や KPI（重要業績評価指標）を念頭に置きながら、データの全体像を把握することが重要です。これにより、後続の分析作業がより的確かつ効率的に進められるようになります。
分析する指標を決定する
次に、分析する指標を決定します。Webサイトのボタンごとのクリック率や、ユーザーの詳細な年齢などが挙げられます。指標を決める際に重要なことは、自社やビジネス全体の目的に対して、よりインパクトのある指標に絞ることです。アナリティクスを効果的に活用するためには、適切な指標の選定が不可欠です。
たとえば、自社の目的が自社商品の「認知拡大」であった場合、ユーザーの年齢を分析することは非常に重要度が高いと言えます。なぜなら、認知拡大は自社商品で悩みを解決できたり、有用性を感じたりする年齢のユーザーから広がるケースが多いためです。
また、商品の販売促進が目的の場合は、商品ページの滞在時間やコンバージョン率などの指標が重要になるでしょう。これらの指標を分析することで、ユーザーの購買行動や商品への関心度を把握することができます。
上記の一例のように、自社の目的から逆算して分析する指標を決めましょう。適切な指標を選定することで、より効果的なアナリティクスの活用が可能となり、ビジネスの成長につながります。
ボトルネックを洗い出す
分析する指標が決まったら、指標のボトルネックを洗い出します。大半のケースでは、アナリティクスの分析を始めたばかりの頃は、改善の余地がある状況ばかりです。なぜ数字が悪いのか、数字が悪い原因となっている部分が何かを詳細に洗い出すようにしましょう。この際、データの可視化ツールを活用すると、より効率的にボトルネックを特定できます。また、複数の指標を組み合わせて分析することで、より深い洞察を得ることができます。たとえば、ウェブサイトの滞在時間とコンバージョン率の関係性を調べることで、ユーザー体験の改善ポイントが見えてくるかもしれません。
改善案を立案する
上述したボトルネックに対して、改善案を立案していきます。端的な例を挙げると、ボタンのクリック率が悪い場合、ボタンデザインや文言の変更が改善案になります。また「なぜ、その改善が有用なのか」といった理由もあわせて立案することも大切です。改善案を立てる際は、ユーザーの行動や心理を考慮し、アナリティクスのデータから得られた洞察を活用しましょう。さらに、複数の改善案を用意し、A/Bテストなどを通じて最も効果的な案を選定することも検討すると良いでしょう。
期間を指定して改善を開始する
次に、期間を指定して改善を開始しましょう。期間を指定するのは、改めてデータを分析する際の比較が容易になるためです。基本的には、データ量によって大きく異なるものの、3日間〜1ヶ月程度の期間を指定して改善するケースが多くなっています。改善期間を設定する際は、ビジネスの特性や季節変動なども考慮に入れることが重要です。例えば、Eコマースサイトであれば、特定の商品の需要が高まる時期を避けるなど、アナリティクスの結果に影響を与える要因を考慮しましょう。また、改善を開始する前に、現状のデータをしっかりと記録しておくことで、改善後の効果測定がより正確に行えます。
再度データ分析を行う
最後に、改善後のデータ分析を行いましょう。ここでも、改善の余地があるケースが大半なので、再度ボトルネックの洗い出しからやり直します。同様の流れを繰り返すことで、ビジネス全体の数字が徐々に良くなっていきます。この段階でアナリティクスを活用し、改善前後のデータを比較することが重要です。改善策の効果を定量的に測定し、さらなる最適化の方向性を見出すことができます。また、予期せぬ変化や副次的な効果にも注目し、新たな洞察を得ることも可能です。継続的なデータ分析とPDCAサイクルの実践により、より効果的なビジネス戦略の立案と実行が可能となります。
WebではGoogleアナリティクスが有用
本記事ではアナリティクスについて解説してきましたが、Webの領域では、Googleアナリティクスが非常に有用です。Googleアナリティクスは、Googleが提供しているアクセス解析ツールであり、ユーザーがWebサイトに訪問した後のデータを分析できます。
パラメータを発行することでボタンごとのクリック率を分析できたり、記事ごとの直帰率や離脱率を分析できたりします。また、ユーザーの行動パターンや滞在時間、ページビュー数などの詳細な情報も取得可能です。これらのデータを活用することで、Webサイトの改善点を明確に把握し、効果的な施策を立案することができます。
現状のホームページやオウンドメディアでGoogleアナリティクスを導入していない場合は、今すぐに導入を検討してみてください。Googleアナリティクスを活用することで、データドリブンな意思決定が可能となり、Webマーケティングの効果を最大化することができるでしょう。
関連記事：
・Google Analytics（グーグルアナリティクス）とは？設定方法や使用用途を解説
・「Google Analytics４プロパティ」と旧バージョン「ユニバーサルアナリティクス」の違いとは？
まとめ
本記事では、アナリティクスについて詳しく解説してきました。アナリティクスを活用することで、ビジネス全体やデータにおける相関関係、パターンなどを効果的に洗い出すことが可能になります。これにより、直感に頼ってしまいがちなビジネスシーンの弱点を改善し、データに基づいた意思決定を行うことができるようになります。
アナリティクスの種類や重要性、必要な人員、分析方法について学んだことで、ビジネスにおけるアナリティクスの重要性がより明確になったのではないでしょうか。特に、Webビジネスを展開している企業にとっては、Googleアナリティクスが非常に有用なツールとなります。
まずは、自社の状況や目的に適したアナリティクスツールを選び、導入することから始めてみましょう。そして、データを定期的に分析し、改善を重ねていくことで、ビジネスの成長と競争力の向上につながるはずです。アナリティクスを効果的に活用し、データ駆動型の意思決定を行うことで、ビジネスの成功への道が開かれるでしょう。
