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【要チェック】WEBマーケティングで役立つデータ分析8選

MARKETING

こんにちは、エソラボの大西です。

今回は、WEBマーケティングの担当者の方を対象に役立つマーケティング手法をご紹介します

この記事では

  • WEBマーケティングを分析するにあたっての重要性
  • データ分析の手法4選をご紹介します!

を書いておりますので、これからWEBマーケティングの担当をされるという方はぜひ参考にしてみてください。

WEBマーケティングを分析するにあたっての重要性




ビジネスにおいて日々蓄積されるデータは企業にとってはどれも大切なデータです。
インスタなどのSNSではインサイトなどを手軽に見ることができますが、限られた情報しかない場合も多く、見逃してしまっているデータも必ずあるかと思います。
最近の企業では、そういったデータも見逃すことなく「ビッグデータ」として扱い、それらのデータを企業の運営に取り入れ、業績拡大をしている企業も多く見受けられます。

そういった分析が御社でもできるようになれば、今抱えている課題も改善することができるのではないでしょうか?

ただ、データを集めているだけでは有効活用ができているとは言えませんので、それらのデータを集めたあとにどう活用していくか?
がポイントとなります。

今回の記事では、集めたデータの分析方法などをご紹介しますので、データを集めたけど自活用していないという企業様はぜひチェックをしてみてください。

データ分析の手法4選をご紹介します!




マーケティングにおけるデータ解析で最も重要なのが、自社で行いたいマーケティングの目的に応じて分析の方法を使い分けることです。
「この手法は有名だから試しちゃおう!」ではマーケティングはうまくいきません。
ただ、手法を知らなければマーケティングをすることすらできませんので、有名なマーケティング分析の方法をご紹介します。

①クロス集計分析

分析の基本と言っても過言ではない、「クロス集計分析」をご紹介します。
簡単に説明すると、アンケートなどで、
「この食べ物が好きですか?」
と聞かれると、
「好き」 – 50%
「嫌い」 – 30%
「どちらでもない」 – 20%

と集計をすることができます。
これらのデータをさらに、年齢や職業、住んでいる地域などに細分化をし、データ収集をし、それらを分析することをクロス集計分析

と言います。

エクセルなどでも簡単に分析をすることができるので、最も扱いやすい分析方法とも言われています。

②アソシエーション分析

アソシエーション分析は顧客の購入パターンや購入履歴などを分析し、関連性を見つける分析手法です。

例えばこんな話を聞いたことはありませんか?

「おむつを買った人はビールを買う傾向がある」という米国におけるマーケットバスケット分析の事例。
1990年代半ばから2000年代初めにかけてメディアや講演などでよく語られ、データマイニングという言葉と概念を一躍有名にした。

こちらがアソシエーション分析となります。

スーパーやコンビニなどの店舗型の方ももちろん使用することができますし、弊社のようなアプリケーション制作会社も活用することができる、汎用性の高い分析手法となります。

③バスケット分析

バスケット分析とは、そのままの意味で、お客様が持っている買い物かご(バスケット)の中身をマーケティングのデータとして扱う分析手法です。
アソシエーション分析からの派生の分析手法で、アソシエーション分析二種類のデータを分析するという広範囲なデータを対象とする一方、バスケット分析ではお客様の購入商品が分析対象となります。

わかりやすい例で例えると、
Amazonなどの通販サイトで「この商品を購入した方はこの商品も購入されています」などのレコメンド機能がバスケット分析にあたります。

④ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、複数ある変数間の関連を分析するという、多変量解析の一種です。
この説明ではあまりよくわかりませんよね?
わかりやすくいうと、「ある事象の発生率」を分析できる方法といえます。

この分析手法はWEBマーケティングのみならず、医療現場や災害時などの分析結果が非常にシビアな現場でよく使われることが多いです。

ロジスティック回帰分析のわかりやすい例として、喫煙と飲酒の量に応じて、がんが発生する確率を示した関係式があります。
一日あたりのアルコール摂取量と喫煙本数のデータを集め、それにもとづいてがん発生率を調べるというものです。

例えば、1日あたりのアルコール摂取量が500ml、喫煙本数が10本でがんになった人、1日あたりのアルコール摂取量が60ml、喫煙本数が6本でがんにならなかった人、というように具体的なデータ(説明変数)を集めます。

集めたデータをもとに、1日あたりのアルコール摂取量が350ml、喫煙本数が9本ならがんになる確率(目的変数)、をロジスティック回帰分析を用いて予測できます。

説明変数がx1とx2……と複数あるとして、そのxの数値から目的変数yを求めていく関係式のなかで、yが1に近いほどその現象が起こる確率が高いとされています。

まとめ




最初にお話ししたおり、マーケティングをするにあたって大事なことは
自社で行いたいマーケティングの目的に応じて分析の方法を使い分けることです。

株式会社Esolabではマーケティンを含めたWEBのご提案をしております。
大阪でホームページ制作などを検討されている方は是非一度ご相談ください。

この記事を書いた人

大西照

株式会社Esolab 代表取締役

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