データマイニング導入後に行うべき３つのステップ

2019年11月28日最終更新
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データマイニングとは、大量のデータの中から情報や課題を見つけるマーケティング手法です。顧客や売上などデータを活用できていないことを改善するため、データマイニングツールを導入する企業が増えています。そこで今回は、データマイニングツール導入後に行うべきことを３つのステップに分けて詳しくご説明します。

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データマイニングツール導入後の３つのステップ

データマイニングツール導入後に必要なステップを紹介します。また、データマイニングの基本が知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。

2019.11.28

データマイニングとは？基本から分析手法までを解説！

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ステップ1.　どのようなデータを分析したいかを決定する

データマイニングは、どのデータを対象としてどのような分析を行うかが重要です。そのためには、まず対象となるデータ項目を確定します。

例えば、顧客分析のための顧客の属性データ、購買履歴、あるいは売上分析のための売上データなどです。もし、それぞれのデータが格納されているサーバが異なる場合は、データマイニングツールで参照する場所が異なるため特に重要となります。対象となるデータを確定させ次のステップへ進みます。

ステップ2.　シナリオを構築

データマイニングツールを導入すると、膨大なデータの中かからビジネス課題を見つけるチャンスが生まれます。そのためにはシナリオの構築が必要です。シナリオとはデータを参照する切り口です。しかし、数字が羅列しているデータだけでは切り口を見つけることが困難なため、データをグルーピング化することでシナリオを構築します。

例えば、「売上と顧客をクロスした、1ヶ月に1回以上購入している優良顧客が購入している商品情報」のようにグルーピングを行うことでシナリオを構築することができます。シナリオの構築はビジネス課題を見つけやすくするだけでなく、前準備できることでデータを取得する時間を短縮します。シナリオを構築することで、より分析業務がスムーズになります。

ステップ3.　定点観測データを確認

ステップ2で構築したシナリオ以外にも、定点的に観測したいデータも存在するでしょう。例えば、会員数、売上高の日別推移などです。これらは、定点観測することで業績の予測や目標値として有効活用できます。定点観測をすることで発見できるビジネスチャンスもたくさんあります。

データマイニングは、綿密な準備が成功を左右する

データマイニングの導入を成功に導くには、今回ご紹介した３つのステップを念頭に早くから綿密な準備を始めることが大切です。データマイニングは、データを料理するツールです。素材、組み合わせ、調理方法、味付けなどをどう設定するかで、出来上がる料理が変わるのと同様、データマイニングによって得られる成果も変わります。

データマイニングツールの価値を最大限高めるためには、システムが持つ機能や利用方法を正確に把握しておくことです。システムを導入した後は、誰もが正しく利用できるような働きかけを行うことが必要となるのです。

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2月17日(月) 更新
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