データマイニングとは？メリットや手法、ビジネスでの活用事例を解説
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- データマイニングとは、収集された情報を分析し、傾向・関連性・知見などを見出すこと
- データマイニングにより、販売活動の効率化や顧客満足度の向上などが期待できる
- データマイニングは金融業界や小売業、製造業などさまざまなビジネスで活用されている
データマイニングとは、収集した情報を統計学やAIなどを用いて分析し、傾向・関連性・知見などを見出すことです。データマイニングは、販売活動の効率化や顧客満足度の向上に繋がります。本記事では、データマイニングのメリットや手法、ビジネスでの活用事例などを解説します。
目次
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データマイニングとは
データマイニングとは、大量のデータからパターン・関係性・洞察などを発見するための分析手法のことです。分析によって将来の出来事や傾向を予測したり、分類したグループの相関関係を見出したりなど、ビジネスに活用することができます。
さまざまな業界や分野で活用されていますが、特にマーケティングの課題解決に寄与します。例えば、データマイニングによって、顧客の嗜好や行動に基づくグループ分け・ターゲットへのキャンペーンの最適化・離反の可能性の予測などが可能です。
これらはあくまでも活用の一例ですが、データマイニングはマーケティング戦略の立案や意思決定の根拠となる重要な手法となっています。
データマイニングで得られるもの
データマイニングで得られる知識は階層的に分類できます。以下の4つからなる階層モデルは「DIKWモデル」と呼ばれています。段階が進むにつれ、実用性の高い知識となり得ます。
| DIKWモデル | 内容 |
|---|---|
| Data（データ） | 未整理・未加工の数値やテキスト、事実や観測結果の集まり 【例】顧客の購買履歴・商品の売上個数 |
| Information（情報） | データを整理・構造化・要約したもの 【例】商品の人気ランキング・顧客のグループ分け |
| Knowledge（知識） | 情報から得られる発見・傾向、情報を解釈・関連付けたもの 【例】特定の商品が特定の顧客グループに人気であること |
| Wisdom（知恵） | 知識を活用した問題解決・判断力・洞察力など 【例】過去のデータからトレンドを予測すること |
データマイニングとデータ分析の違い
データマイニングに似た言葉に「データ分析」があります。データ分析はデータマイニングと同様の意味で使われる場合もありますが、データマイニングと比べてより包括的な概念として認識されています。
また、データマイニングが大量のデータからパターンや関係性を見出すのに対し、データ分析は統計的な手法を用いるとする解釈がよく見られます。このような統計学的なデータ分析では、事前に仮説を立ててから適切な分析方法を選択します。
データマイニングでは仮説はなく(あるいは仮説を立てる必要がなく)、未知のパターンや新たな知識を発見することに焦点をあてています。
データマイニングとAIの関係
データマイニングとAI（人工知能）の発展は密接に関わっています。AIは「機械学習」、つまりコンピューターがデータ群からルールやパターンを学習・発見するための手法を用いていますが、これはデータマイニングにも非常に役立ちます。
特に「ディープラーニング」と呼ばれる機械学習の一分野は、多層のニューラルネットワークを用いてデータから複雑なパターンやルールを自動的に見つけ出す技術です。
ディープラーニングは、大量のデータを処理し、その中から新しいパターンやルールを発見する能力に優れています。このような手法をデータマイニングに取り入れることで、さらに高度な分析を行うことができます。
データマイニングには従来からある統計学的な手法も用いられますが、機械学習の手法も活用することで飛躍的な進歩を遂げています。
データマイニングのメリット
データマイニングを活用すると、販売活動の効果を最大化でき、また、顧客との良好な関係を築くことにもつながります。ここでは、データマイニングによって得られるメリットについて解説します。
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データマイニングのメリット
効率的な販売活動ができる
データマイニングを用いて顧客の傾向分析によって販売活動を効率化できます。顧客の行動や好みから細かくグループ分けし、ターゲットに合わせたマーケティング戦略の展開が可能です。
また、過去の販売データや購買履歴の分析によって売れ筋商品を特定でき、需要の高い商品を効果的に販売できます。在庫管理の最適化により、適切な在庫レベルを設定できるため、在庫コストも削減可能です。
さらに、どの顧客グループに重点を置くべきかも把握できるため、マーケティング予算を最適に配分して、販売活動の効果を最大化できます。
顧客満足度が向上する
顧客の傾向に基づいたサービスやアクションを展開することで、顧客満足度の向上にもつながります。
例えば、優良顧客を特定してその層にだけ割引クーポンや特典を提供するなど、特別感によって満足感を与え、企業やブランドへの忠誠心の向上につなげることができます。
また、顧客の傾向や好みに応じて、より個別化されたマーケティングを行うことも可能です。購買履歴や嗜好に基づくレコメンデーションや情報提供によって顧客は商品やサービスに関心を持ちやすくなり、顧客体験の向上にも寄与します。
さらに、顧客の行動データやフィードバックを分析することで問題や不満を早期に発見し、迅速に対応できます。購買パターンやコミュニケーション履歴を基に最適なコミュニケーション方法やタイミングを選択し、顧客との関係を深めることも可能です。
データマイニングのデメリット
データマイニングは情報の「採掘」までしか行えず、その情報をどう活かすかは人が考える必要があります。データマイニングは新たな発見や洞察を提供するツールであり、最終的なアクションへの展開は人間の判断と経験に依存します。
例えば、顧客の傾向や購買パターンの把握は重要ですが、マーケティングやキャンペーンの戦略設計は人が行う必要があり、必ずしも成功するとは限りません。また、得られた情報をどこに活かすかも、人の判断次第です。
さらに、顧客や個人のデータを収集することも多いため、倫理的な問題やプライバシー保護の懸念もあります。分析結果を適切に活用するには、人間の判断力・倫理的な意識が重要です。
データマイニングの手法
データマイニングにはさまざまな手法があり、データの種類や活用目的によって使い分けられます。ここでは、データマイニングの代表的な手法について解説します。
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データマイニングの種類・手法
クラスタリング
クラスタリングは、データの中から類似した特徴を持つグループ（クラスター）に分類する手法です。年齢・購買履歴・居住地・嗜好など、さまざまなグループに分けることで、グループごとに適したアプローチをしやすくなります。
例えば、若年層男性にはスポーツ系アイテムをリコメンドしたり、高収入層にはラグジュアリーブランドのターゲット広告を配信するなどのアプローチが考えられます。過去に購入した商品から関連商品の案内や割引を提供するなど、リピート率を上げる施策もあります。
ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析とは、主に二値分類（Yes/No・買う/買わない・成功/失敗など）の予測に使われる統計的な手法です。分析には結果の要因となる説明変数と、二択の結果となる目的変数が使われます。
例えば、特定の商品を販売する時、特定の顧客が商品を買うか買わないかの結果を目的変数とします。この時、顧客の年齢・性別・購買履歴などを説明変数として、結果を予測します。
結果の予測だけでなく、どの説明変数が目的変数の予測に重要な影響を与えているのかを特定することもできます。購買予測・キャンペーンに対する反応の予測・ロジスティック回帰分析に基づく新たなグループ分けなども可能です。
ABC分析
ABC分析は、要素を重要度やランク付けの観点で分類する手法です。一般的には在庫管理に活用されることが多いですが、顧客のグループ分け・予算の配分などにも活用できます。
商品の在庫管理では、売上や利益などに基づいて商品をA～Cのランク付けをし、各ランクに応じて在庫レベルや補充頻度を調整します。需要の高いAランクの商品には効率的な在庫管理を行い、需要の低いCランクの商品では在庫削減を目指すことが可能です。
また、購入額・顧客の活動レベルなどに基づいて顧客をグループ分けして、それぞれに適切なマーケティング戦略を展開できます。重要度や貢献度の高い要素に優先的にマーケティング予算を割り当てるなど、ランクに応じた優先順位付けを行うことが可能です。
マーケット・バスケット分析
マーケット・バスケット分析は、顧客の購買データからアイテム間の関連性を抽出するための手法です。マーケティングにおいては、クロスセル（関連商品の販売）やアップセル（上位グレードの商品の販売）の機会を見つけるために役立ちます。
購入データの中から、頻繁に現れるアイテムの組み合わせを見つけ出して、顧客が一緒に購入する傾向のある商品の組み合わせを特定します。また、その組み合わせがどれくらい頻繁に現れるのかも分析します。
頻度の高い商品の組み合わせをセット販売することで、より高価な代替品や追加アイテムへの案内などがしやすくなります。さらに、店舗レイアウトや商品配置の最適化にも応用でき、収益最大化につなげることが可能です。
データマイニングのやり方・実施のステップ
データマイニングで、データから有用な知見を引き出すためには、目的を明確にしてからデータを収集することが大切です。以下に基本的なデータマイニングの手順をまとめました。
- ビジネス的な課題やデータマイニングの目的を明確にする
- 課題や目的に合わせて必要なデータを収集する
- 収集したデータを加工・整理し、分析しやすい形式に整える
- データのパターンや関連性などを分析する
- 分析結果を施策に反映し、その効果を検証する
データマイニングを行う際のポイント
データマイニングの基本的なやり方は以上の通りですが、大量のデータを扱うことから、分析に先立っていくつかのポイントを押さえておくことが推奨されます。ここではデータマイニングを行う際のポイントについて解説します。
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データマイニングを行う際のポイント
データウェアハウス（DWH）を設ける
データマイニングでは、大量の情報を収集することが不可欠です。大量のデータを収集することでより多くのパターンや関連性を発見し、有益な洞察を得ることができます。データが大量なほど分析精度が向上し、多様なデータを組み合わせて包括的な分析も可能です。
このような大量のデータの保管には、一般的にデータウェアハウスが使用されます。データウェアハウスは、異なるデータソースからのデータを集約し、統合的かつ一貫性のある形式で保存するためのデータベースです。
データウェアハウスはデータの保管と迅速な分析を実現して、効果的・効率的なデータマイニング実施に役立ちます。
データウェアハウス（DWH）導入のメリット
データウェアハウスは、さまざまなシステムからデータを集約して管理するデータベースであり、データマイニングを行うのに最適な形式でデータを保管できます。多くはセキュリティ保護に重点が置かれ、アクセス制御や暗号化に対応しています。
大量のデータでも高速でアクセスでき、効率的に処理できることに加え、データを視覚的に表現することも可能です。CRM（顧客管理システム）やMAツールとのデータ連携にも便利です。
DWHとは、様々なシステムから、大量のデータを時系列で整理し保管するツールを指します。この記事では、様々なシステムのデータを一元管理できるDWHの機能や導入のメリット・デメリット、ツールを選定する際のポイントについても詳しく解説していきます。
データクレンジングを行う
データクレンジングとは、データの欠損や不備を解消し、データの品質を向上させる作業を指します。欠損値・異常値・重複データなどは、データマイニングの結果に歪みを与えたり、予測の精度を下げたりする可能性があります。
データクレンジングのメリットは、データの正確性と信頼性の向上・データマイニングモデルの精度向上です。データの欠損や不備を解消することで、誤った意思決定や誤った戦略を回避することができます。
データクレンジングでは欠損値の代替処理・異常値の検出と修正・重複データの削除などが行われます。大量のデータからこれらを探し出して作業するため、専門のスキルを持つ人材の確保や、作業をスムーズに行える環境を整える必要があります。
データマイニングツールを利用する
データマイニングツールは、データの解析やパターンの発見を支援するソフトウェアやシステムです。これらのツールには、データの分類や分析のための機能が備わっています。
ただし、ツールによって詳細な機能・用途・分析対象などが異なるため、データマイニングの目的と自社の要件を事前に明確にしておくことが重要です。
データマイニングツールとは？導入のメリットや比較のポイントも解説
データマイニングツールは、さまざまな分析手法を用いて大量のデータを分析し、相関関係や傾向を見出すツールです。この記事では、データマイニングツールの種類・機能・手法や導入のメリット・デメリット、選定する際の比較ポイントなどについてわかりやすく解説します。
無料ツールもあるが注意が必要
さまざまなデータマイニングツールがリリースされており、中には無料で使えるプランがあるものもあります。ただし、無料版は機能が限定的であり、サポートも受けられない場合が多いため、ツールの選定にあたって実際に使用感を確かめる目的に向いています。
一方で有料版は、導入や運用時のサポートを受けられる上に機能性も高く、ビジネスにおいて本格的に活用する場合には有料版が推奨されます。
ビジネスでの活用事例
ここでは、データマイニングが実際のビジネスシーンでどのように活用されているのか、業界別の事例を紹介します。販売戦略だけにとどまらず、不正や犯罪からの保護・機械設備の適切な管理など、さまざまな場面に応用できることを覚えておきましょう。
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ビジネスでの活用事例
クレジットカードの不正利用検知
金融業界では、データマイニングを活用してクレジットカードの不正利用を早期に発見する取り組みが行われています。データマイニングにより正常な取引パターンと不正な取引パターンを分析し、異常な取引を検出することが可能です。
例えば、特定の日時や場所での異常な取引や通常の顧客行動とは異なるパターンの取引を検知できます。また、過去の不正利用データから不正行為を予測するモデルを作成したり、リアルタイムな監視で不正利用の兆候を検知したりすることも可能です。
不正利用者同士の関連性やネットワークを分析し、不正行為の背後にある組織やグループを特定することもできます。クレジットカードの不正利用の検知以外に、住宅ローンの与信審査・保険商品の開発などにデータマイニングが活用されることもあります。
小売業でのマーケティング施策
小売業は、データマイニングが活発に行われている業界です。ターゲット戦略のカスタマイズ・需要予測に対する適切なアプローチ・クロスセルやアップセルによる売上最大化などの事例があります。
データマイニングの手法であるクラスタリングやABC分析などは、マーケティングとの相性も良く、顧客の購買傾向を把握し、効率的なマーケティング戦略の立案に役立ちます。
キャンペーンに関するデータを蓄積し、分析することによって、顧客の購買行動の変化や応答率をもとにより効果の高いキャンペーンを生み出すことも可能です。
商品・サービス開発
データマイニングによって顧客やその他の消費者、市場の動向などについて知見を得ることは、商品やサービスの開発・改善にも繋がります。
新しい商品やサービスの開発においては、市場での人口統計データや購買パターン、同業他社のデータなどの分析が役立つでしょう。また、顧客からのフィードバックや問い合わせ内容、売上データなどの分析は商品・サービスの改善に繋がります。
工場の設備管理
近年は、工場で稼働する機器について、さまざまなデータを収集することが一般的になっています。センサーで温度・振動・圧力などのデータを定期的に収集できれば、異常なパターンを検出して故障の予兆をつかむことができます。
センサーデータだけでなく、保守記録も活用することで、計画的なメンテナンスや修理を実施することもでき、生産停止のリスクを最小限に抑えられます。
教育機関での学習サポート
教育機関でデータマイニングを実施することで、生徒の進捗状況データに基づいた学習サポートが実現します。
データマイニングにより各生徒にどのような学習アプローチが必要かが把握できるため、eラーニングのような一方的な学習スタイルになりがちな学習環境の改善に適しています。
授業内容の見直しを実施しているケースもあり、データマイニングは教育分野を協力にサポートするツールになりつつあります。
データマイニングの今後の市場動向
データマイニングは業界や業種を問わず幅広い分野で活用されていますが、DXが推進されていることから、今後も市場が拡大していくと予想されています。
「ビッグデータ」の活用も各業界で拡大してきており、環境整備・技術開発が進んでいます。ビッグデータ活用のためにはデータマイニングの手法は欠かせません。
また、近年はAIやIoTなどの技術の発展が目覚ましく、これらの技術はデータマイニングとの親和性が高いです。こうした技術の発展も、データマイニングの市場拡大を後押しする見込みです。
まとめ
データマイニングは大量のデータからパターンや関連性を発見し、意思決定に活用する手法であり、クラスタリングや予測分析などさまざまな手法があります。
ただし、分析結果をどう解釈し、どう活用するかは人の判断力に委ねられます。活用する際は実施する目的を明確にし、データや手法の適切な選択に留意することが重要です。
