資料請求リスト
0

データマイニングで解決できる課題と5つの導入メリットとは?

データマイニングで解決できる課題と5つの導入メリットとは?

現在のビジネスは顧客のニーズを見つけ出し、いかに素早く反映させていくかが勝敗を分けるといわれています。データマイニングは、顧客データや売上データなど大量のデータの中から情報を見つけ出す手法であり、それを手助けするツールです。しかし、膨大な量のデータを取得し分析するために、現場ではさまざまな悩みを抱えています。分析業務で発生する課題と、データマイニング導入によりどう解決できるかをご説明します。

現場を悩ませるデータ分析・データ活用の5つの課題

昨今のビジネスでは、「ビッグデータ活用」が浸透し、蓄積したデータをもとに顧客分析、売上分析を行い企業価値を高めていくことが一般的になっています。その中で抱える多くの問題は、現場を悩ませ、データ活用やデータ分析に支障を生じている企業も多くあります。その代表的な例をご紹介します。

  • 1. 自社にデータ分析できる専門スタッフやアナリストがおらず、抱えるのも不可能。
  • 2. データはあるが、あまりにも膨大なためうまく活用できていない。
  • 3. 分析しているものの、時間と労力がかかり現場で負担になっている。
  • 4. 実績に基づいたノウハウが少なく、勘や経験則で進めてしまうことが多い。
  • 5. 売上が頭打ちしている。受注単価が伸び悩んでいる。

上記の5つの課題に対し、データマイニングツールの導入が解決へ導く可能性があります。

データマイニングツールを導入するメリット

それぞれの課題をデータマイニングツールがどのように解決できるかご説明します。

1. 専門スタッフは不要、誰でも分析が可能

データマイニングを導入すると、統計学などの専門的な知識がなくとも、現場レベルのスタッフでデータ分析が可能です。知りたい情報が視覚的にわかりやすく設計された画面は、アナリストを自社要員として抱える必要がありません。現場スタッフや部署ごとに想定される分析シナリオを準備しておくことで、さらにスピーディに分析できます。

2. 膨大なデータから課題を見つけ出せる”切り口”がある

膨大なデータがただ羅列している中からビジネスの課題を見つけるのは、とても労力がいります。データマイニングでは、データ前処理やグループ化の機能を利用することで、課題を見つけ出せる切り口を準備しておくことができます。例えば、商品分類ごとの売上合計や類似商品売上などが課題を見つける切り口となります。

3. 分析に費やす時間と労力を軽減できる

データマイニングを導入すると、データ取得・分析に時間と労力を割く必要がなくなります。知りたいデータは日ごとや週ごとにわかりやすい図表とともにテンプレート化でき、指定した日時に配信設定できます。データを取得するためにスタッフがパソコンに張り付く必要がなく、時間と労力を大きく軽減することができます。

4. PDCAサイクルに基づいたビジネス、ノウハウ蓄積が可能

勘や経験則に頼りがちなビジネスから脱却するためには、実績に基づいたPDCAサイクルを取り入れることが重要です。データマイニングを導入することで、勘や経験則で行った結果を分析できるようになり、実績ベースの課題を提案できます。これにより、効果予測や効果測定が可能となり、結果を明確に判断できるようになります。

5. 詳細な顧客分析、売上分析が業績アップのヒントになる

1年以上購入していない休眠顧客は、どんなタイミングでアクティブ顧客に転換するか、といった詳細な顧客分析は、業績の積み上げに効果的です。データマイニングで顧客や売上、商品などの詳細分析を行うことで、さらなる売上につなげるための打開策やアプローチを見つけることができます。

関連記事 データマイニングのメリットとは?概要や活用方法をご紹介!

データマイニングツールを導入する上での注意点

データマイニングツールと利用する上で、気をつけるべきポイントを紹介します。

データマイニングツールは分析の手段

データマイニングツールを導入すれば、マーケティングや営業に活用できることは確かですが、データマイニングツールが行うのはあくまでも「データの分析」です。その分析結果を利用するのかや、どう活かすかといった判断は行ってくれません。「データ分析の手段」であることを意識して利用しましょう。

ツールを有効活用できるのはデータアナリストだけではない

「データを分析するツールだから有効活用できるのは、データアナリストのような分析を専門とした人だけ」ではありません。分析されたデータをビジネスで活用しなければ、データマイニングを行った意味がありません。ビジネスに詳しい人ほどそのデータをいかに活用するのかが判断できるのではないでしょうか。

分析するために大量のデータが必要なわけではない

「データマイニングをするからには、データウェアハウス(DWH)を用いて大量のデータを蓄積しなければならない」と思われがちですが、そうではありません。データが多すぎると分析が難しいことや予測の精度が上がりやすいためであり、データ量が少なくとも利用することは可能です。

また、導入時にデータウェアハウス(DWH)が必要になる場合もありますが、データマイニングツールを利用する上で必須というわけではありません。ツール選定時に必要かどうかを確認しましょう。

企業の意思決定をよりスムーズにするデータマイニング

各種データの取得や分析は多くの企業で行われていますが、どのような手法を取っているかでその成果は大きく変わります。いかに少ない時間と労力で、課題解決までのスピードを高められるかが重要です。売上や顧客満足に結びつけるビジネスプロセスにおいて、データマイニングは意思決定をスムーズにしてくれます。ぜひデータマイニングの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

この記事を読んだ人は、こちらも参考にしています

話題のIT製品、実際どうなの?

導入ユーザーのリアルな体験談

電球

IT製品を導入しDXに成功した企業に

直接インタビュー!

電球

営業・マーケ・人事・バックオフィス

様々なカテゴリで絶賛公開中

私たちのDXロゴ
bizplay動画ページリンク
動画一覧を見てみる
IT製品・サービスの比較・資料請求が無料でできる、ITトレンド。「データマイニングで解決できる課題と5つの導入メリットとは?」というテーマについて解説しています。データマイニングツールの製品 導入を検討をしている企業様は、ぜひ参考にしてください。
このページの内容をシェアする
facebookに投稿する
Xでtweetする
このエントリーをはてなブックマークに追加する
pocketで後で読む