【まとめ】情報分析でよく聞くビジネス用語を解説!基本の分析手法をおさらいしよう!

【まとめ】情報分析でよく聞くビジネス用語を解説!基本の分析手法をおさらいしよう!

マーケティング戦略を立案するときは、顧客や市場の情報分析を行って、現状を理解したり将来の予測を立てたりすることがとても大切です!しかし、なかには「情報分析の関連用語って難しくてわからない」「初心者は何を押さえておけばいいの?」という疑問をお持ちの方も多いはず!今回は、情報分析でよく聞くビジネス用語についてわかりやすく解説します。

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シニヤン

今日は情報分析をして、次のマーケティング戦略を考えるよぉ~。ビギニャー君、手伝ってくれるかい?


 
ビギニャー

は~い、もちろんです!でも僕、情報分析が苦手なんですよね……。専門用語が多くて、言葉の意味を調べているだけで一日が終わっちゃいます……。


 
シニヤン

たしかに、情報分析にはほかではあまり聞かないから用語が多いから、初心者には難しいかもしれないね。それじゃあ、まずは基本用語のおさらいからはじめてみよっか!

情報分析で押さえておきたい基本用語編

まずは、情報分析で押さえておきたい基本用語を学んでおきましょう!

ビッグデータ

ビッグデータとは、さまざまな形式のさまざまな種類のデータのことです。 1台のコンピューターには入り切らないくらい、たくさんのデータの集合体だとイメージしておけばOKI! そのままだと扱いにくい情報ですが、専用のツールを使って情報を統合・管理・分析すれば、効果的なマーケティング戦略を導き出すヒントとなってくれます。 このビッグデータを活用できる形にするために行うのが、情報分析なのです。

ビッグデータ
「ビッグデータ」とは、さまざまな形をしていてさまざまな性格を持った、さまざまな種類のデータのことです。従来のデータベース管理システムでは記録や管理が難しいような.....

アルゴリズム

一般的には、数学やプログラミングで問題や課題を解決に導くためのプロセスを指します。 また、検索エンジンがさまざまな指標を用いて検索順位を決定するためのルールやロジックを意味することもあります。 情報分析においては、「データを分析するためのやり方」や「処理方法」のことを意味していると考えておけば問題ありません。

アルゴリズム
「アルゴリズム」とは、一般的には数学やプログラミングで問題や課題を解決に導くためのプロセスを指します。マーケティングにおいては、検索エンジンがさまざまな指標を用.....

アナリティクス

アナリティクスとは、目的に応じていろいろな分析手法やアルゴリズムを駆使しながら、データに隠されているパターンや関連性などを導き出すことです。 人間の推測や直感に依存しない分析ができる点が、非常に大きなメリットです。 Webマーケティングに欠かせないGoogle Analyticsの名前も、この言葉が由来となっています。

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ビジネスインテリジェンス(BI)

企業の情報システムなどに蓄積されている大量のデータを収集・分析して、その結果を企業戦略に反映させる仕組みのことです。 BIを実施するためのソフトウェアは、「BIシステム」や「BIツール」と呼ばれます。 「データの集積・統合」「データの集計・分析」「データの可視化」の3つの目的で行われ、顧客分析やマーケティングなどさまざまなシーンで活用されます。

BI(ビジネスインテリジェンス)
「BI(ビジネスインテリジェンス)」とは、企業の情報システムなどに蓄積されている大量のデータを収集・分析して、その結果を企業戦略に反映させる仕組みのことです。ビ.....

人工知能(AI)

人間の知的振る舞いを、人工的にソフトウェアで再現したものです。 何種類ものアルゴリズムでデータを反復的に学習して法則を見つけることで、人間のような柔軟な判断やタスクの実行を可能にする技術です。 AI技術は効率的な情報分析をサポートしてくれるので、今後マーケティングの分野でますます重要性が増していくと考えられています。

AI
「AI(Artificial Intelligence)」とは、人間の知的振る舞いを人工的にソフトウェアで再現したものを指します。現在のAIは、「機械学習」と呼.....

タグ

広告の計測やアクセス解析のツール、SEOなどといった多様な機能をサイトに組み込むためのコードのことです。 Webマーケティングでユーザーの行動やCV率などを分析したいときは、タグの活用が不可欠です。 いろいろなタグを一括管理するためのツールは、「タグマネージャ」と呼ばれています。

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トラッキング

Webユーザーのサイト内外の動きを追跡し、分析することです。 「どのページをどれくらい閲覧したのか」「どのページからコンバージョンしたのか」などを分析できるので、Webマーケティングの際はトラッキングで情報収集することがとても大切です。

トラッキング
「トラッキング」とは、システムの挙動やデータの動向などの情報を収集し、監視することです。日本語に直すと「追跡する」という意味を持ち、特定のユーザーのサイト内やサ.....

データクレンジング

大量のデータの中から、不正確・無関係・重複などといった不要なデータを探し出し、除外したり修正したりする作業のことです。 分析に使う情報が汚れていると結果に悪影響が出てしまうため、データクレンジングは情報分析の精度を高めるためには不可欠な作業です。

ビッグワード

検索エンジンで多く検索される抽象的な語句、具体的には「1単語のキーワード」や「競争が激しいキーワード」などのことを指します。 たとえば、「SEO」「広告」「パソコン」といった大きく抽象的な言葉がビッグワードに含まれます。 ビッグワードで上位表示できれば大量の集客が狙えますが、SEOの難易度が非常に高くて費用もかかるため、ビッグワードだけにこだわりすぎることは危険です。 検索規模が小さいミドルワードやスモールワードと組み合わせながら、ビッグワードでも上位表示できるように情報分析・施策を実施することが大切です。

ビッグワード
「ビッグワード」とは、検索エンジンで多く検索される抽象的な語句のことです。 具体的には、1単語のキーワードや競争が激しいキーワード、Webサイトにおいて重要なキ.....

 
シニヤン

情報分析の専門用語はほかにもたくさんあるけど、とりあえずここで挙げた基本編を理解しておけば業務をスタートできるかな。


 
ビギニャー

勉強になります~!ところで、情報分析って具体的にどうやってやるんですか?


 
シニヤン

大事なのはそこなんだよね!情報分析の手法はたくさんあるんだけど、まずは顧客や市場を知るための分析方法について勉強してみようか。

【情報分析手法】顧客や市場を知る

まずは、顧客のニーズや市場を知るために活用できる情報分析の手法についてご紹介します。

テキストマイニング

お客さまへのアンケートやインタビュー、SNSなどで得られた情報を単語レベルに分解し、言葉の出現頻度や相関関係などを分析することで、顧客ニーズを探る情報分析の手法です。 お客さまが使う言葉の傾向により、「商品やサービスに対する意見が肯定的なのか否定的なのか」「どのような点が印象的だったのか」などを知ることができ、課題の発見や未来の予測に役立てられます。

クロス集計分析

お客様へのアンケート調査の結果について、年代や性別などの属性、設問に対する回答といった複数の要素をかけ合わせて分析する手法です。 たとえば、「性別×商品への好感度」「年代×リピート率」といった分析を行うことが、クロス集計分析に該当します。 顧客の属性ごとに結果を把握できるため、設問単体で分析するときと比べて新しい知見を得やすいというメリットがあります。

ヒートマップ分析

Webサイトを訪れたユーザーの動きをひと目でわかるようにする「ヒートマップツール」を活用し、ユーザーの興味や行動を分析する手法です。 ヒートマップ分析を行うと、ユーザーが熟読した部分やクリックした部分、離脱した部分などが可視化されるため、顧客のニーズが把握できます。 Webサイトのコンテンツや使いやすさの改善にも活かせるため、Webマーケティングには欠かせない分析手法だと考えられています。

アトリビューション分析

マーケティングの成果を測定する際、成果に直接つながった接点だけではなく、成果に至るまでに通過した広告やメディアなどの貢献度を分析・評価する手法です。 お客さまは単に広告を見て商品を購入するわけではなく、SNSでおすすめされたりテレビで目にしたりと、いろいろなポイントで商品と接点を持ちますよね。 こういった複数の接点や道のりの貢献度を可視化して評価し、よりコンバージョンにつながりやすい流入経路を見つけ出したり戦略を立案したりするのが、アトリビューション分析なのです。

アトリビューション
「アトリビューション」とは、マーケティングの成果を測定する際、成果に直接つながった接点だけではなく、成果に至るまでに通過した広告やメディアなどの貢献度を分析・評.....

RFM分析

購買行動によって顧客をグループ分け・可視化して、それぞれの特性に合ったマーケティング施策を実行するための情報分析のことです。 「Recency(最終購入日)」「Frequency(購入頻度)」「Monetary(購入金額)」の3つの指標で顧客を分類し、それぞれにとって最適なタイミングや内容のアプローチをすることで、効率的にマーケティングを行えるようになります。

RFM分析
「RFM分析」とは、顧客を分析するための手法の一つです。購買行動によって顧客をグループ分けして可視化することで、それぞれの特性に合ったマーケティング施策を実行で.....

 
ビギニャー

わわわ、初めて聞く言葉ばかりです……!しっかりと復習しておかなくちゃ……!


 
シニヤン

はじめは慣れない言葉が多くて混乱しちゃうよね。実際に分析をしてみると理解が深まるから、実践してみるのが一番勉強になるかもしれないねぇ。


 
シニヤン

次は、施策立案に役立つ情報分析の方法について説明するね。

【情報分析手法】施策を立案する

情報分析で顧客や市場について知れたら、次はそれを活かして施策を立案してみましょう! 施策立案のときも、実はたくさんの情報分析が必要になります。

ABテスト

複数パターンの施策を用意し、どのパターンがもっとも高いコンバージョン率を得られるのかについて検証する手法のことです。 たとえば、広告Aと広告Bの2パターンを用意し、より高いコンバージョン率が得られる広告を調べることが、ABテストに当てはまります。 Googleが提供する「Googleオプティマイズ」を使えば、無料でABテストを実施できます。

ABテストとは?効果を高めるポイントと合わせて解説!
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マーケターなら一度は聞いたことがあるであろう単語「ABテスト」。でも、やってみたことはありますか?今回は、「ABテスト」とはどんなものなのか、実際にやってみると.....

クラスター分析

異なる性質のものが混同する集合体から類似した性質のものを集めて「クラスター(集団)」を作り、利用しやすいデータに分析・加工することです。 性別や年齢などといった基準がハッキリとした集団に分けるのではなく、「志向」「価値観」といった外敵基準が曖昧な情報で分析する点が特徴的です。 顧客分析やセグメンテーション、ポジショニング、ブランディングなど、さまざまなシーンで活用されます。

クラスター
「クラスター」は、ビジネスにおいて多くの集団の中から似た者同士を集めた小さな集団という意味で使用されます。もともとブドウの房を意味する英単語で、群れや集団という.....

アソシエーション分析(バスケット分析)

顧客が商品を購入するときのパターンや履歴を分析し、商品の売れ行きについて関連性を導き出すマーケティングのデータ分析手法です。 「商品Aと商品Bは一緒に購入されることが多い」「Aのような条件の場合、商品Bと関連カテゴリCの商品が一緒に売れる」という「アソシエーションルール」が得られるので、売上アップ戦略の立案に活かせます。 ちなみに、顧客の買い物かごの中身を分析してルールや戦略を導き出す情報分析は、「バスケット分析」と呼ばれています。

アソシエーション分析
「アソシエーション分析」とは、顧客が商品を購入するときの購入パターンや履歴を分析し、商品の売れ行きについて関連性を導き出すマーケティングのデータ分析手法です。ア.....

ABC分析

たくさんある指標の中からとくに重視する評価軸を定めて、優先度によってランク分けする情報分析の手法です。 たとえば、ECサイトで取り扱っている商品を売上順に並べて、上位の商品から「Aグループ」「Bグループ」「Cグループ」とランク分けします。 そうすることで絶対に欠品させたくない売れ筋商品と、何らかの対応が必要な商品が明確になり、在庫の最適化やマーケティング戦略の立案に役立てられるのです。

 
シニヤン

企業が収集した情報は、今後の市場や顧客ニーズの変化を予測するときも役立つんだよ。


 
ビギニャー

へぇ~、「今までの情報」が「未来の予測」に役立つなんて、すごいですね!


 
シニヤン

最後に、今後を予測するときに役立つ情報分析の手法を紹介するね!

【情報分析手法】今後を予測する

マーケティングで重要なのは、未来を正しく予測していち早くトレンドを押さえた商品開発や戦略を実施することです。 ここでは、今後の予測を立てるときに活用した情報分析の方法を見てみましょう!

決定木分析

ある事象に対し、「〇〇だったら△△になるのではないか」という仮説を立てたり分析したりしながら、未来の結果を予測する手法です。 決定木分析では、クロス集計分析を繰り返し行ってお客さまの行動や感情の要因・根拠を探し出し、それに基づいた仮説を立てていきます。 商品を買ってもらえるターゲットの見極めや、満足度向上のために必要な施策を導き出きだしたいときなどに活用できます。

多変量解析

たくさんある要素をもとに、データの関連性を分析する分析手法です。 たとえば、「この地域のこの年代の人なら、年収はこれくらいだろう」といったことがわかる「重回帰分析」や、「実績・上司からの評価・部下からの評価から次のマネージャーに適しているのはこの人だろう」といったことがわかる「主成分分析」などが、多変量解析の一例として挙げられます。

ロジスティック回帰分析

多変量分析の一種で、特定の事象(目的変数)が起こるか起こらないかという「明確な結果」を予測するときに役立ちます。 たとえば、1か月あたりの飲酒日数が15日かつ喫煙本数が20本でガンになった人、1か月あたりの飲酒日数が10日かつ喫煙本数が10本でガンになった人の人数がわかっているとき、ロジスティク回帰分析を活用すれば、飲酒日数が5日で喫煙本数が5本のときにガンになる確率を予想できるのです。 予測値は0~1の確率として算出され、マーケティングの効果測定や未来予測に役立ちます。

ロジスティック回帰分析
「ロジスティック回帰分析」とは、複数存在する事象の関連性を確認するための多変量分析の一種です。特定の事象(目的変数)が起こるか起こらないかという「明確な結果」を.....

判別分析

いくつかのグループに分かれているデータを「どのような基準で分けられているのか」について分析することで、未来の予測に役立てる情報分析の手法です。 たとえば、「商品Aを購入した人」と「購入していない人」の特徴を比較して購入者の条件を洗い出し、「見込み顧客Aの購入可能性が高いかどうか」を判断するときに役立ちます。

コンジョイント分析

特定の期間内にWebサイトに訪問したユーザーの数を表す指標です。 日別・週別・月別などで見ていく商品の「何」を「どれくらい」変更すれば、顧客に気に入ってもらえるのかを予測するための情報分析手法です。 回答者にいろいろな価格や性能の商品例をいくつか示し、それを評価してもらうことで、好かれる価格や性能などを分析していきます。 この調査を行うことで、「次の新商品のスペックなら、〇〇円の価格設定がいいな」「このデザイン性の高さなら、機能はこれくらいでも売れるな」といった、商品仕様や性能、ブランド価値の測定を行えるようになります。

 
シニヤン

ここで紹介しているのは、あくまで情報分析手法の一部だよ。企業や商材によってはほかにもいろいろな分析が必要になるから、少しずつ知識を広げていこうね。


 
ビギニャー

はぁい、先輩!ほかに、情報分析をするときに押さえておきたい知識ってありますか?

マーケティング・広告運用の用語についても押さえておこう!

情報分析を行なうなら、マーケティングや広告運用に関する基本用語も理解しておく必要があります。

いくら情報分析の方法を理解できていても、「CV」や「CPA」などといった基本の指標や「SEO」といった施策の種類、広告の種類などを理解できていなければ、分析した情報をうまく扱えず施策に活かすこともできません。
意味ある情報分析を行うためにも、ここで紹介した以外のマーケティング用語もしっかりと復習しておきましょう!

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