現代社会において、マーケティングに関わるデータは、ビジネスの成功にとって重要な資源です。この膨大なデータの中から隠された価値を引き出すためには、適切なデータ分析が必要となります。しかし、データ分析には様々な手法があり、目的やデータの種類によって最適な方法は異なります。効率良くデータ分析を行うには、その特徴をしっかりと理解し、目的に応じて適切に使い分けることが大切です。
 
そこで、この記事では、マーケティングで利用されるデータ分析の手法を、目的別に11種類、紹介します。データ分析手法の特徴をしっかりと理解して、マーケティング活動に活かしていきましょう。
 
「分析・設計の前提」が分かる正しいデータの見方とは　無料資料ダウンロードはこちら＞
 
 

データ分析とは

データ分析とは、収集したデータに対して、クリーニングや加工、分析といった処理を加えることで、隠れたパターンや関係性、傾向を発見し、有益な情報に変換する活動です。データ分析から得られた情報は、現状の把握、問題点の発見、将来予測、意思決定などに活用され、ビジネスの効率化や収益向上、顧客満足度向上などに貢献します。
 
例えば、ECサイトのアクセスログを分析すれば、ユーザーがどのような経路で商品を購入しているのか、どのページで離脱しているのかを把握できます。この分析結果に基づいて、サイトを改善すれば、コンバージョン率の向上などを図ることが可能です。
 

データの種類

データ分析を行う上で、まず理解しておくべきなのが「データの種類」です。データは、その性質によって大きく「質的データ」と「量的データ」の2つに分類されます。こちらをまとめた表が以下となります。
 

 
改めまして、質的データは、数値で表されないデータで、属性やカテゴリを表し、順序に意味がない「名義尺度」と、順序に意味がある「順序尺度」に分けられます。
 
また、量的データは、数値で表すことができ、数値の大小に意味を持っているデータとなり、数値の差に意味がある「間隔尺度」と、数値の差とともに数値の比にも意味がある「比例尺度」に分けられます。
 

その他データの種類

データは、収集方法や値の性質によっても分類でき、それぞれ解説します。
 

データ分析の目的

データ分析を行う目的は、データから有益な情報を抽出し、ビジネス上の課題解決や意思決定に役立てることです。主な分析の目的とそれに適した分析手法は以下の通りです。
 

データ分析手法11選（目的別）

ビジネスの課題解決や意思決定を効果的に行うためには、目的に適したデータ分析手法を選択することが重要です。ここでは、先ほどご紹介した表にある11種類の分析手法について、その概要や具体例について解説します。
 

1. 検定【結果に差があるか】

検定とは、標本で得られた結果から、母集団においても差があるといえるのかを統計的に検証する手法です。例えば、A/Bテストを実施した結果、AとBの間に差があるのか、男女間で購買行動に違いがあるのかなどを検証できます。この分析手法を用いることで、2つのグループ間に有意な差があるかどうか、ある事象が偶然起きたものなのかどうかを把握できます。
 
具体例としては、新薬の効果をt検定で分析したり、新しい広告キャンペーン実施前後の売上高に有意な差があるかどうかをカイ二乗検定で分析したりします。
「検定（有意差検定）とは」はこちら＞
 

2. 因子分析【要約】

因子分析とは、複数の変数間の相関関係を分析し、共通因子を抽出することで、複雑なデータを要約する手法です。多くの変数を少数の因子にまとめることで、データを解釈しやすくします。この分析手法を用いることで、複数の変数の背後に潜む共通因子や、各変数がどの因子に強く影響を受けているかを把握できます。
 
具体例としては、顧客満足度調査のアンケート結果から、顧客満足度に影響を与える因子を抽出したり、社員のモチベーション調査から、モチベーションに影響を与える因子を抽出したりするなどが挙げられます。
「因子分析とは」はこちら＞
 

3. クラスター分析【グループ分け】

クラスター分析とは、データ同士の近さを数値化し、その近さの数値に応じて、データをグループ化することで、大量のデータにどのような関係が存在するかを明らかにする手法です。そして、クラスター分析の手法には、大きく分けると「階層クラスター分析」と「非階層クラスター分析」の2種類があります。これらを使いこなすことによって、データをグループ化し、組織が実施するマーケティングの方向性を示唆することに役立てることができます。
 
具体例としては、売上アップを目指すため、購入金額と関連性が高いユーザーグループを明らかにしたいケースなどで有効です。
「クラスター分析で分かること｜初めての方にも分かりやすく解説」はこちら＞
 

4. コレスポンデンス分析【マッピング】

 
コレスポンデンス分析は、マーケティング活動の一環として、自社ブランドのポジショニングを把握するために使われます。この分析手法は、多変量解析という分析手法の一つで、アンケートなどのクロス集計表を用いて、収集したデータを二次元マップに変換し、視覚的に情報の関係を把握することを可能にします。下図がイメージです。
 

 
具体例としては、上図のように、「自社と競合ブランドを比較し、ポジショニングを把握する」などがあります。
「コレスポンデンス分析とは？活用事例や分析の方法について解説」はこちら＞
 

5. 回帰分析【要因と結果】

回帰分析とは、ある変数（目的変数）と、それに影響を与える変数（説明変数）との間の関係性を分析する手法です。目的変数が量的データの場合は重回帰分析、質的データの場合はロジスティック回帰分析を用います。この分析手法を用いることで、説明変数が目的変数に与える影響の大きさや、説明変数の変化によって目的変数がどのように変化するかを把握できます。
 
具体例としては、広告費、販売促進費、競合の価格などを説明変数として、売上高を目的変数とした重回帰分析によって売上高に影響を与える要因を分析したり、年齢、性別、年収などを説明変数として、顧客が商品を購入するか否かを目的変数としたロジスティック回帰分析により顧客の購買行動を予測したりすることが挙げられます。
「回帰分析とは」はこちら＞
 

6. デシジョンツリー分析【結果→組み合わせ】

デシジョンツリー分析は、複数の『要因』と『結果』の関係性の中から、影響の強い要因を階層別に把握する分析手法です。また、この分析手法により「『影響の強い要因』は何か？」、「要因の組み合わせ」を把握することができます。例えば、商品の「購入意向」と「特性（評価）項目」から、「購入意向」へ影響を与える条件の組み合わせを把握する場合、イメージは下図となります。
 

「デシジョンツリー分析（決定木分析）とは」はこちら＞
 

7. 一対比較分析【商品などの順位（優先度）】

一対比較分析は、複数ある項目を『1対1』で比較し、項目間の順位（優先度）を明確に把握する分析手法です。『1対1』で比較することで、回答者が単純に順位を付けるより、容易に回答することができます。また、細かい差に対する識別力が大きいため、明確に回答者の抱える順位（優先度）を把握することができます。
 
例えば、あるジャンルの商品の選定に対し、『価格』や『デザイン』、『性能』といった項目をどれだけ重視するか、優先度を把握したい場合、回答者に下表の組み合わせ分質問し、それぞれ5段階尺度で選択していただきます。
 

 
回答いただいたデータを集計し、一対比較分析をすることで下図のような結果を得ることが可能です。
 

 
この図は、上から優先度が高い順に並べており、『価格』が一番重要ということがわかる図となります。
「一対比較分析とは」はこちら＞
 

8. コンジョイント分析【最良の組み合わせ】

コンジョイント分析は、最適な商品コンセプトを決定することを目的とした分析手法です。商品全体の評価をすることで、価格やデザインなど、個々の要素の購買に影響する度合いを算出します。
 
例えば、スマートフォンを購入する際には容量やカメラの性能、価格などを比較検討することが考えられます。消費者は自分に必要な各要素を厳選し、消費を選択することが予想されます。このときに、消費者が最も重視する商品の要素の組み合わせを算出するのが、コンジョイント分析です。
「コンジョイント分析とは」はこちら＞
 

9. PSM分析【価格帯】

PSM分析のPSMは、（Price Sensitivity Measurement：価格感度メーター）の略称となり、商品やサービスに対する適正価格を解析する分析手法です。この分析手法で分かることは、上限価格、妥協価格、理想価格、下限価格、許容可能価格帯です。イメージは下図となります。
 

 
この、PSM分析の活用シーンは、『新製品の価格設定』や『既存の商品の価格の見直し』、『セール・キャンペーン価格の設定』です。
「PSM分析とは？具体的な方法やメリット・注意点などを紹介」はこちら＞
 

10. トップオブマインド分析【占有率（マインドシェア）】

トップオブマインド分析は、『第一想起』と『助成想起』からマッピングし、『占有率（マインドシェア）』を把握する分析手法です。マッピングは、ブランドの『第一想起率』を横軸に、『助成想起率』を縦軸に取ることで作成できます。この作成したマッピングにて、当該ブランドへのマインドの『強さ』と『広がり』のポジショニングから、視覚的に『勝者（勝ち組ブランド）』、『ニッチ（知る人ぞ知るブランド）』、『レガシー（いにしえのブランド）』、『マイノリティー（新興ブランドまたはマイナーブランド）』の4象限を把握することが可能になります。イメージは下図となります。
 

「トップオブマインド分析とは」はこちら＞
 

11. ポートフォリオ分析【課題の優先度】

ポートフォリオ分析は、製品やサービスの『満足度』と『重要（期待）度（相関係数）』からマッピングし、『優先的改善項目』を把握する分析手法です。マッピングは、ブランドの『重要度』を横軸に、『満足度』を縦軸に取ることで作成できます。下記の図より、改善項目への優先度をポジショニングから、視覚的に『重点改善項目』、『重点維持項目』、『維持項目』、『改善項目』の4象限を把握することが可能になります。イメージは下図です。
 

 
このポートフォリオ分析は、例えば、顧客満足度の構成要因を明らかにしたいケースで有効です。
「ポートフォリオ分析（CSポートフォリオ）とは」はこちら＞
 
 

データ分析の手順

データ分析の手順は、信頼性のある結果を導き出すためにとても大事な要素です。ここでは、データ分析の手順について、その具体的なステップを解説します。
 

1. 回答結果のチェック

データ分析における最初のステップは、収集した回答結果のチェックです。この段階では、データの品質を確保し、その後の分析をスムーズに行うための準備を行います。
 
具体的には、以下のような作業を行います。
 

2. 調査データの集計

回答結果のチェックが完了したら、次は調査データの集計を行います。集計とは、アンケート調査などの調査結果をわかりやすくまとめるために、データを収集、合計することです。
 
主な集計方法としては、下表の3つが挙げられます。
 

3. 集計データの分析

データ分析の最終ステップは、集計したデータを分析し、隠れたパターンや関係性、傾向を発見することです。この段階では、分析の目的に応じて適切な手法を選択し、データから有益な情報を引き出すことが重要となります。
 
分析結果を解釈する際には、統計的な知識とともに、ビジネスに関する知識も必要です。例えば、統計的に有意な差があった場合、それがビジネスにおいてどのような意味を持っているかが分かれば、より的確なインサイトを見つけ出すことができます。
 
さらに、分析結果はグラフや図表などを用いて、分かりやすく可視化することも重要です。データの傾向や特徴を直感的に把握できれば、より多くの関係者と情報を共有できます。
 

Tips：調査自体の流れ

上図は、調査自体の流れを簡易的に表した図になります。

例えば、市場調査では各段階において、必要関係者の合意を形成することがとても重要です。特に初期段階で関係者の認識違いをなくしておかないと、大幅な時間や費用のロスにつながります。各段階で決定すべきことを明確に提示して、明らかな形で合意事項を残しておきましょう。
より詳しい「市場調査の調査設計｜手順とコツを解説」はこちら＞

データ分析を成功させるためのポイント

データ分析を成功させるためには、適切なデータの収集や分析方法だけでなく、事前の準備と計画が、とても重要です。ここでは、データ分析を成功させるための4つのポイントについて、解説します。
 

1. 調査目的の明確化

データ分析の出発点は、調査目的を明確にすることです。調査目的があいまいなままでは、どのようなデータを収集し、分析結果をどのように活用すべきかが不明瞭になってしまいます。
 
調査目的を設定する際には、自分たちが直面している環境、解決すべき課題、そして達成したい未来像をしっかりと考えることが大切です。例えば、顧客満足度を向上させたいのか、マーケティング戦略の効果を測定したいのか、新製品の需要を予測したいのかによって、データの収集方法や分析手法が変わります。
 
関係者全員で目指すべき方向性を共有し、調査目的を明確にすることで、分析の方向性が定まり、結果をビジネス戦略に効果的に反映させることが可能になります。
 

2. 仮説の立案

明確な調査目的を設定したら、次はデータ分析の指針となる仮説を立てます。仮説とは、検証可能な形で表現された予想のことです。この仮説が分析の方向性を定め、目的達成へと導く重要な役割を担います。
 
仮説を立てる際には、過去のデータや経験、業界の知見などを活用することが重要です。例えば、過去の販売データから、特定の時期に売上が増加する傾向があることが分かっていれば、「その時期にどのような変動要因があるのか」を調べることで、仮説のヒントを得られます。
 
また、仮説を立てる際は、感情や主観ではなく、論理的な思考に基づくことが重要です。「なんとなくそう思う」ではなく、「なぜそう思うのか」を明確にすることで、より信頼度の高い仮説を構築できるようになります。
 
そして、仮説は1つに固執するのではなく、複数の仮説を立てることが大切です。複数の仮説を検討することで、異なる視点からデータを検証でき、深い洞察を得ることが可能です。
 

3. 分析を想定した調査設計

調査設計を行う際は、まず「どのようなデータを集めるか」を決定します。分析の目的に合ったデータを集めるために、仮説に基づいて必要な情報を洗い出します。例えば、「顧客満足度を向上させる要因を分析する」という目的であれば、顧客満足度に関する設問だけでなく、顧客属性、購買履歴など、関連する情報も収集することが大切です。
 
次に、データを収集する手法を決定します。アンケート調査、インタビュー、行動観察など、データ収集方法にはそれぞれにメリットとデメリットがあります。それらを踏まえたうえで、最も効率よく、精度の高いデータを収集できる手法を選択しましょう。
 
さらに、「どのような分析手法を用いるか」を想定しておくことも重要です。分析の目的に合った手法を事前に検討しておくことで、必要なデータの種類や形式を明確にできます。
 
このように分析を想定した調査設計を行うことで、必要なデータを効率良く集められ、質の高い分析結果を得ることが可能になります。
 

4. 適切なデータ収集

適切な調査設計ができたら、いよいよデータ収集の段階に入ります。データ収集は、分析の精度を左右する重要なプロセスであり、信頼性の高い分析結果を得るためにも、適切に実施する必要があります。
 
まずは、調査設計で定めた必要なデータを、しっかりと収集することが重要です。もし、必要なデータが不足すると、分析結果の精度が低下したり、適切な分析結果を得られなくなったりします。
 
また、データ収集の方法によっては、倫理的な配慮も求められます。個人情報を含むデータを扱う場合は、プライバシー保護に十分注意し、適切なセキュリティ対策を講じましょう。
 
 

まとめ

ここまで、データ分析手法について、解説しました。
 
データ分析手法を上手に活用すれば、統計的な根拠に基づいた客観的な評価を行い、隠れたパターンや関係性を見出すことで、貴重なインサイトを得ることが可能です。しかし、価値ある分析結果を得るには、適切な分析手法を選択し、正しいステップに基づいて分析を進めることが重要です。
 
ぜひ本記事で紹介した内容を参考に、様々なデータ分析手法を積極的に活用し、データに基づいたマーケティング戦略によって、ビジネスの成功へとつなげていきましょう。
 
データ分析についてのご相談はこちら＞
 

 
アスマークの編集ポリシー
 

関連コンテンツ

「分析・設計の前提」が分かる正しいデータの見方とは

データを集めたのは良いものの「データの扱い方」について頭を悩ませるお声も多く、実際の施策にどのようにして結びつけるか苦労している方も多いのではないでしょうか。本資料では、「データ活用の課題」に対する解決策を、具体的な手法と実例と共にご紹介しております。

下記に当てはまる方にお薦めの資料です。
●データを活用して、マーケティング戦略をより強化したい方
●顧客インサイトを深く理解し、施策に反映させたいマーケター
●定量データを活用して、製品やサービスの改善に取り組みたい方

> 詳しく見る

【アンケート集計】虎の巻

アンケートの結果を分析する際に、どのような集計をする必要があるのか迷ったことはありませんか。本資料では、『単純集計』や『クロス集計』について、網羅的に基礎知識～集計方法、『ウエイトバック集計』などを解説しています。この資料１つでマルっと『集計』についてわかる内容となっておりますので、集計時に欠かせない参考資料として、ぜひアンケート調査の成功へお役立てください。

下記に当てはまる方にお薦めの資料です。
●　アンケート調査の実施を検討している方
●　集計方法の種類や集計方法についておさえておきたい方
●　データを活用して、意思決定の質を高めたい方

> 詳しく見る

アスマークのアンケートデータ集計・分析サービス

年間1,000件以上の集計業務実績を持つアスマークが、アンケートの集計～入力・分析までをワンストップで対応します。
レポート作成業務は年間450件以上。専門統計調査士、統計士などの有資格者によるプロフェッショナル集団が、調査データからみえるサマリーや結論までご希望通りのアウトプットを実現します。

●　実施したアンケートの活用方法が分からない
●　データ入力・集計・レポート作成を一括で依頼したい…
●　紙アンケートを実施したがデータ入力に時間がかかる…

このような方へお勧めのサービスです。

> 詳しく見る

保有データソースの統合・分析でわかる顧客理解：データクリアパス

こんな悩みを解決
・データ形式がバラバラで顧客理解ができていない
・BIツールを活用して顧客データの可視化をしたい
・顧客データが活用しきれていない
・顧客分析に時間と工数がかかっている
・顧客データの統合分析を行える人材がいない
・分析結果の精度を高める手法が見つかっていない

> 詳しく見る

【AI】プロセス別に棚卸「マーケ課題別・分析手法11選」

「マーケティング課題」は、1つのプロダクトサービスに対し、開発前～ローンチまで全てのプロセス・フェーズに”異なる形”で顕在します。マーケティング課題に応じた「リサーチのアプローチ」も施行する必要があります。そこで今回は、プロセス・フェーズ毎に「マーケ課題」「リサーチ手法」「分析手法」を棚卸し、一覧整理した「対応表」を基に事例と共に解説いたします。

下記に当てはまる方にお薦めの動画です。
●マーケティング課題の整理が追い付かない
●自社課題に即した調査手法の一覧を理解したい
●課題解決への最短ルートを辿りたい

※無料会員登録でご視聴可能です。

> 詳しく見る