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。
Web計測･解析のおすすめ製品
サイトの課題を可視化【SiTest】
(4.5)
| 月額費用 | 要問い合わせ | 無料お試し | あり |
|---|---|---|---|
| 初期費用 | 要問い合わせ | 最短導入期間 | 当日〜 |
SiTestとは、株式会社グラッドキューブが運営しているWebサイトの解析と改善が可能なLPOツールです。 ヒートマップによるWebサイト解析によって、サイトの課題を発見、A/Bテスト機能などの課題改善に役立つ豊富な機能を搭載しています。
Webサイトの課題を可視化
SiTestには、ヒートマップ機能や録画再生機能、レポート機能といったWebサイトの解析機能が搭載されているため、課題を可視化することが可能となります。 中でも、ヒートマップ機能は、PCユーザー・スマートフォンユーザーの滞在時間を可視化することができ、各ページの到達数や離脱率、平均滞在時間をグラフとして表示することもできるため、自社サイトのどこに問題があるのかが一目でわかります。
Webサイト改善に効果的な機能を搭載
SiTestには、A/Bテスト機能やパーソナライズ機能、ポップアップ機能といったサイト改善に効果的な機能を搭載しており、多角的に改善施策を試すことができます。 A/Bテスト機能では、ヒートマップ解析によって導き出した仮説を解消するための施策を試すことができ、わかりやすい画面で簡単に比較することが可能です。
レポート機能で情報共有を効率化
SiTestのレポート機能は、ボタンを押すだけで、レポート作成に必要な最低限のデータを自動的にまとめることが可能で、ヒートマップの分析結果をExcel形式のファイルでダウンロードすることができます。 Webサイト全体のアクセス状況や、設定したゴールの達成状況を毎週月曜日に指定メールアドレスに配信できるため、チームでの情報共有も可能です。
利用者の細かな傾向や性質を把握【Content Analytics】
| 月額費用 | 要問い合わせ | 初期費用 | 要問い合わせ |
|---|---|---|---|
| 無料お試し | 要問い合わせ | 導入実績 | 120社以上 |
Content Analyticsとは、株式会社UNCOVER TRUTHが運営しているAI搭載型のWebサイト分析ツールです。専門知識がなくてもサイト内でどのコンテンツが閲覧され、どれがCVに寄与しているかを感覚的に把握できるツールとなっています。
分析から提案までを短時間で実現
Content Analyticsでは、あらかじめ整備されたレポートを使うことでページごとの状況を短時間で確認でき、複雑な準備をしなくても把握できるようになっています。
専門的なスキルは不要
Content Analyticsは、特別なスキルがなくてもページ内の各要素がどの程度働いているかをそのまま確認できるようになっており、扱いやすさを重視した設計がされています。
より深い顧客インサイトの発見が可能
Content Analyticsは、従来のツールでは把握しづらかったページ内での細かな行動まで確認できる点が特徴となっています。ユーザーがどの要素を見てCVに至ったのか、どの部分をどれほどクリックしたり閲覧したりしているのかといった詳細な行動を手がかりに、利用者の関心の向きや強さを読み取ることができます。
AI上でのブランドの見え方を整理【AKARUMI】
| 月額費用 | 要問い合わせ | 初期費用 | 要問い合わせ |
|---|---|---|---|
| 無料お試し | 7日間 | 導入実績 | 要問い合わせ |
AKARUMIは、株式会社ipeが提供するプラットフォームであり、AIによるブランド認識を数値として可視化できる点が特徴です。従来は把握しづらかったAI上でのブランドの見え方を整理し、データとして確認できる仕組みを備えています。
自社ブランドの言及度合いを自動取得
AKARUMIにはビジビリティ分析機能が搭載されており、会話の中で自社ブランドがどの程度言及されているかを数値として確認できます。言及の割合を把握することで、どれほどの頻度で話題に上がっているのかを具体的に理解できる仕組みです。
自社ブランドの立ち位置を明確に把握
AKARUMIのポジショニング分析機能を活用することで、LLM上において自社ブランドがどの順位で言及されているかを把握できます。単なる露出量だけでなく、どの位置で紹介されているかまで可視化できるため、実際の影響力をより具体的に理解しやすくなります。
ソース分析も可能
AKARUMIはソース分析機能にも対応しており、LLMがどのページを参照して回答を生成しているのかを把握できます。AIの回答の裏側にある情報源を明らかにすることで、コンテンツの影響範囲を具体的に捉えられる仕組みです。
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。
