マーケティングのためのデータ分析の初心者ガイド

公開: 2023-09-13

データ分析は、生データに論理的および統計的手法を体系的に適用して、有用な情報を取得することです。データ分析を通じて、対象の現象をデータ内の「ノイズ」から分離できます。

データ分析を使用して、データを記述、要約、評価することもできます。

データ分析プロセスは、あらゆる分野での意思決定と行動の指針として使用できます。たとえば、不動産の分野では、データ分析機能を備えたツールを使用すると、不動産評価の自動化、購入者の選択プロセスの最適化、傾向の監視、ROI の向上に役立ちます。

AI（人工知能）はデータ分析の可能性と可能性をさらに広げました。

企業におけるデータ主導の意思決定と戦略の重要性の高まりと、人工知能とビッグデータの進歩により、データ分析の未来は明るいように見えます。世界のデータ分析市場は、2023 年から 2032 年の間に 29.4% の CAGR で成長すると予想されています。

データ分析は、新しいコンテンツのアイデアを生み出し、マーケティングの機会を開拓するのに役立ちます。

データ分析を学ぶ理由

高い需要と高い需要の予測は好奇心を高めるのに十分な理由ですが、なぜデータ分析を学ぶ必要があるのか、そしてこの知識がどのように役立つのかを知りたいかもしれません。

データ分析に取り組む理由を (多数の中から) いくつか挙げます。

データ分析を使用すると、視聴者の好みやエンゲージメントをより適切に理解できるようになります。このことを理解すると、ターゲットユーザーの共感を呼ぶコンテンツを作成し、非常に効果的で成功するマーケティングキャンペーンを実行できます。
データ分析により、マーケティングキャンペーンの ROI を予測できます。これらの予測は、マーケティング予算についてより適切な決定を下すのに役立ちます。データ分析を使用して、ROI を向上させるためにマーケティングキャンペーンを最適化することもできます。
企業はデータ分析を使用して、マーケティングキャンペーンのインフルエンサーを発見し、選択します。データ分析は、本物のインフルエンサーを特定するのにも役立ちます。
事後対応ではなく、積極的に行動することができます。データ分析はソーシャルリスニングと統合でき、その洞察を戦略の指針として使用できます。ソーシャルリスニングとデータ分析を組み合わせることで、リードを効果的に特定し、関与させ、育成することができます。

データ分析をうまく活用すれば、大きな競争上の優位性を得ることができます。

データ分析の主な方法

データ分析の方法は、収集されるデータの種類によって異なります。これらの方法は、要件に応じて組み合わせて使用することも、単独で使用することもできます。データ分析の 2 つの主な方法は、定量的データ分析と定性的データ分析です。

定量的データ分析には数値変数が含まれます。ソーシャルメディアのコンテキストでは、定量的データ分析は、ベース、リーチ、エンゲージメント、コンバージョンなどの指標を中心に展開される可能性があります。

ベースとリーチは戦略と戦術の指針となり、エンゲージメントとコンバージョンの指標はアクションとその効果についての洞察を提供します。

質的データ分析はより微妙で困難です。これには、エンゲージメントの質や視聴者の感情などの要素の追跡と分析が含まれる場合があります。

ユーザーフレンドリーなソフトウェアと自然言語処理 (NLP) の進歩により、これは変わりつつありますが、ほとんどの定性データ分析は依然として手動で行われています。

データの収集と準備

データは過去のパフォーマンスを測定するのに役立ちますが、将来（および現在の）キャンペーンにも情報を与えます。

テクノロジーの進歩がマーケティング担当者にもたらす最大のメリットの 1 つは、リアルタイムでデータを収集できることです。マーケティングキャンペーンの開始から数時間以内に、その初期の成功を評価できるようになります。

データ分析により、必要に応じて方向転換に役立つ市場を徹底的に理解することができます。

データソース

最近では、オムニチャネルマーケティングキャンペーンが一般的になっています。これは、複数のデータソースと大量のデータを意味します。イベントを常に把握するために、マーケティング担当者は複数のプラットフォームを監視し、さまざまなソースからデータを収集する必要があります。

マーケティング担当者は、Google Analytics、Google Search Console、広告プラットフォーム、ソーシャルメディアプラットフォーム、CRM (顧客関係管理) ツールを使用する必要があります。営業チームやテクニカルサポートチームも重要なデータを提供してくれる場合があります。

また、消費者、地理、業界、経済全体をより深く理解するのに役立つデータを取得するには、他の公開データソースも利用する必要があります。

データクリーニング

データのクリーンアップとは、不完全、不正確、重複、破損、または間違った形式のデータを削除または修正することです。複数のデータソースを組み合わせると、データが重複する可能性が高くなり、そのようなデータは誤解を招く可能性があります。

データが正しくないため、アルゴリズムと結果の信頼性が低くなります。データクリーニングプロセスはデータセットによって異なるため、データに適したクリーニングプロセスのテンプレートを確立する必要があります。

データ探索

データの探索は、データの性質を理解するのに役立ちます。データ分析の第一歩、あるいは初期データ分析と言えるでしょう。

データ探索の場合は、データを手動でフィルタリングしてスプレッドシートに入れることも、目的に応じたスクリプトを作成することもできます。

目の前の 3 番目のオプションは、自動データ探索ツールを使用することです。データ探索により、データの行と列の意味を割り当てて伝達することが容易になります。

データ分析の基本的な種類

それぞれのタイプのデータ分析は特定の目的を果たし、異なる方法に従います。データ分析の基本的なタイプを簡単にまとめます。

記述的分析

記述的分析を使用すると、データ、その構造、プロパティの包括的な概要が得られます。データセットの主な特徴を理解できるようになります。

推論分析

推論データ分析では、サンプルからのデータを分析して、より大きな母集団について推論します。それには、証拠に基づいてほぼ正確な一般化を行うことが含まれます。

予測分析

予測分析は、過去のデータに基づいてイベントや結果を予測するのに役立ちます。統計モデルとアルゴリズムを使用して、履歴データのパターンを特定できるようになります。機械学習アルゴリズムは、これらに基づいてかなり正確な予測も行います。

規範的な分析

過去のマーケティングデータに基づいて、規範的な分析により、現在および将来に実行できる最も影響力のあるアクションを推奨できます。処方分析ツールとマーケティング自動化ツールを併用すると、推奨事項を即座に実装できます。

テキスト分析

テキスト分析を使用すると、非構造化テキストデータから有意義な洞察を得ることができます。テキスト分析には、NLP (自然言語処理)、トピックモデリング、テキストマイニングなどの技術の使用が含まれます。

データ分析用のツール

マイクロソフトエクセル

データ分析に関しては、Microsoft Excel が依然として王冠をかぶっています。そのシンプルさと多用途性により、依然としてデータ分析用のアプリケーションとして最も人気があります。

Microsoft Excel を使用すると、データを簡単にインポート、クリーンアップ、探索、分析できます。これまで Excel を使用したことがない場合でも、オンラインの Excel トレーニングコースを通じて必要なスキルを簡単に習得できます。

パイソン

Python は比較的習得しやすいプログラミング言語です。スケーラビリティ、柔軟性、優れたライブラリにより、データ分析とデータ視覚化によく使用されます。

Python を包括的に理解することは、データ分析を実行する上で非常に有益です。

Rプログラミング

R は、データ分析に使用できるオープンソースプログラミング言語です。 R の驚異的で強力なパッケージにより、データの計算、操作、視覚化がより簡単かつ高速になります。

R を使い始めると、非常に簡単なコーディングスタイルであることがわかるでしょう。

データ分析ソフトウェア

現在、さまざまな機能を備えたさまざまなデータ分析ソフトウェアツールが利用可能です。 SAS、Jupyter Notebook、Tableau は、人気のあるデータ分析ソフトウェアの一部です。

レガシーシステムに行き詰まっている場合、Door3 サービスはシステムの最新化、データの移行、新しいシステムでの必要な機能の構築に役立ちます。

データ分析における倫理的考慮事項

データのプライバシー

データと分析に関する主な懸念事項の 1 つはプライバシーの保護です。収集および分析中は、機密データや個人データのプライバシーを確保する必要があります。データのリクエストには透明性が必要です。堅牢なプライバシーポリシーから始めて、法規制へのコンプライアンスを確保します。

偏見と公平性

データ分析におけるバイアスを排除することはできませんが、問題を軽減し、意思決定への悪影響を回避するために、バイアスが (データと分析を行う人々に) 存在することを認識する必要があります。データ分析における公平性とは、バイアスを強化したり生み出したりしない方法でデータを使用することを意味します。

データセキュリティ

データセキュリティとデータプライバシーを混同しないでください。データの収集、クリーニング、保存、分析中に、データがハッカーやランサムウェアから安全であることを確認する必要があります。データに対する攻撃は、収益、顧客の信頼、またはその両方の損失につながる可能性があります。データは企業にとって資産であり、それに応じて保護される必要があります。

結論

データは正しく「新しい石油」とみなされます。また、データが石油と同じくらい価値があると考えられる場合、データ分析は、石油をさまざまな用途に適したものにするための抽出、精製、分離にたとえることができます。

マーケティングの文脈では、企業はデータ分析によりエクスペリエンスのパーソナライズを提供できます。これは企業と消費者の両方にとってメリットがあります。

より賢明なビジネス上の意思決定を行うには、データ分析の力を活用する必要があります。このデータ主導の世界では、データ分析が重要なスキルになっています。