データマイニングについてわかりやすく解説|事例や統計分析との違い、おすすめツール(ソフト)について

最終更新日 

ネットで商品やサービスを販売する際に、ユーザーがどのような動きをしているのか、パターンや予想もしなかった行動について知ることは重要です。
これまでのやり方だけでは、今までよりも売上を伸ばすというのは難しい可能性があります。
こちらではデータマイニングについてどんなものか、メリット、調べるためのおすすめツールなどについて解説していきます。

データマイニングとは?わかりやすく解説!

顧客が商品をほしいと思ったときに、どんな購買行動を取っているのかをデータベースから情報を調べ自動的に調べてくれる方法をデータマイニングと言います。
これまで予想もしていなかったような情報の発掘にも利用ができ、今後のマーケティングにも大いに役立たせることができます。
データマイニングの場合、種類もあるので一緒にチェックしましょう。

新しい知識の発見

これまでの自社で商品をユーザーが購入する際の行動が蓄積されていると思いますが、その中から今までは知らなかったパターンなどを発見してくれます。
こういった流れで商品の購入をしているという思い込みを覆してくれるような新しい発見も自動的に行ってくれるため、今後の売上の戦略にも大いに役立てられます。
特にビックデータの場合に使え、機械学習など実際に利用している企業も多いです。

仮説検証

こちらは新しいものを発掘するというよりは、こうだったらどうかという仮説に対して検証を行います。
そのための必要なさまざまなデータを収集して、どうなっているのか見ていきます。
どちらというと今までも分析としてよく行ってきた、統計的な見方をする方法です。

機能も充実している

よりビッグなデータの中から、今後につながりそうな新しい情報を探し出すための機能も充実しています。
さまざまなデータを収集した中から、買う行為やサイトのページを見たときの動きなどユーザーの動きに対してどのくらいの確率でその行動が起きているのかも見ます。
さらにさまざまな行動をしている中から、発生要因も調べることが可能です。
関連性の抽出や大量にあるデータを特徴に合わせて分類もできます。

データマイニングと統計分析の関係・違いについて

これまで何かを分析する際には、統計分析を利用してきました。
そのため「こうだったらどうなのか」という仮説があり、それに対してどうか細かく分析してきました。
しかしデータマイニングの場合、この仮説が必ずしもなくても良いのです。
仮説を立てるケースもありますが、これまでの何か仮説や根拠のようなものがなくても新しいものを発見することが目的です。
考えてもみなかったようなことが、新しい情報として発掘され今後の販売などに活かせます。
新しい発見に対して、なぜそうだったのか因果関係を探す必要がないのも統計分析との大きな違いで有益で新しい結果がわかれば良いというのがデータマイニングの特徴です。

データマイニングの具体的なやり方・分析手法|AIによる機械学習と統計分析

こちらではどんな風にデータマイニングを利用するか手順と分析の方法を紹介していきます。

手順について

どんな目的かを明確にして、それに合ったデータを探します。
今後の売上などにつながるデータを集めたい場合、アバウトに大量のデータがあれば良いというわけではありません。
確かに大量のデータの中から発掘していくのですが、これを調べたいというものに関連するデータでなければ良い結果が出にくくなります。
データを分析する場合には、ノイズが含まれているとそのまま分析ができません。
データマイニングをする前に、データを正しく収集できるように加工が必要です。
すべて整ったうえで、本格的に分析しその後結果を確認していきます。

分析手法について

分析をする際にも、いくつか方法があるので覚えておきましょう。
まずクラスタリングという方法では、購入や資料請求の際に同じような行動を取っている顧客をグループ化し分類します。
マーケットバスケットでは、何か購入する時に一緒にセットで何を購入されるのかを分析します。
スーパーやドラッグストアなどの小売店でよく利用されている方法です。
ロジスティック回帰分析というものもあり、ハッキリとイエスかノーで分類できる場合に使われます。

機械学習という方法もある

分析をする際に、AIを利用する場合もあります。
これまでの統計分析手法だけでなく、知識を発見をして、これまで見つからなかった新しいパターンを知ることができます。
これまでの統計や根拠のようなものに縛られず、データから関連性を見つけられるため便利な方法です。

データマイニングができるツールをご紹介

ここからはデータマイニングができる便利なツールをいくつか紹介していきますので、これから利用を考えている方は是非参考にしてみてください。

見える化エンジン

見える化エンジンはさまざまな顧客の声を収集して分析できるデータマイニングツールです。
口コミやお問い合わせはもちろん、コールセンターや社内テキストなどさまざまなところから収集できるのが魅力です。
また、分析完了後、レポートも作成されますので、効率良くスピーディーに分析ができます。
レポートも見やすいようにグラフ化されますので、文章だとなかなか理解できないという方にもおすすめです。

画像·データ出典:見える化エンジン公式サイト

VisualMiningStudio

膨大にあるデータを分析して目的に合わせて統計解析やデータマイニングで今の傾向や特徴を詳しく調べたい方にピッタリです。
提供しているのも大手のNTTデータ数理システムで、機能が大変充実しています。
同じような動きをしているものをグループ化させ、何か共通するルールのようなものも見逃さずに分析します。
信頼度も高いツールで、すでにさまざまな企業が導入し、データマイニングに活用中です。

画像·データ出典:VisualMiningStudio公式サイト

データマイニングのメリットについて

ユーザーの動きをするためにも、データマイニングが便利です。
こちらではさまざまあるメリットをいくつか紹介していきます。

効率良く販売できるようになる

これまで一緒に購入しているイメージがない商品でも、データマイニングで意外な組み合わせの商品を同時に購入しているとわかるケースもあります。
販売する場所を今までは離していた場合、隣に並べてさらに一緒にカゴの中へ入れやすいようにするなど工夫ができます。
これまでよりも顧客も購入しやすいと感じ、さらにお店の売上へとつなげることも可能です。

どのような施策を行うとリピーターになるかもわかる

顧客にもっとお店のファンになってほしいと、さまざまな施策を行った際に反応が良いものがわかってきます。
これまではどの施策がお客様に響いているのかわからなかったという場合でも、データマイニングを利用することでリピーターになりやすい施策が分析からわかります。
今後もリピーターを増やすために、どのような戦略を打っていけば良いのかわかるようになり、お店の売上へとつながっていくでしょう。

データマイニングで成約率アップを目指そう

これまでも企業でそれなりに分析をして、どうしたらより顧客が興味を持ってくれるか、商品が売れるか検証してきている企業は多いでしょう。
ただ、分析するだけでなく新しい関連性のある行動を見つけたいという場合は、データマイニングが力になってくれます。
大量にあるデータから見つけていくため、必ずしも新しい発見があるとは言い切れませんが、分析することで可能性はあります。
今後企業で戦略を打つ際にも参考にできますし、これまでにない案でお客様へアピール可能です。
ツールを利用すれば、初めてでも利用しやすく高度に分析してくれます。

    この記事が役に立ったらいいねやTweetをお願いします!

    執筆者  STRATE編集部

    リード情報をお求めの企業様へ
    STRATE[ストラテ]に貴社サービスを掲載しませんか?

    まずは無料で掲載