POINTデータマイニングとは
データマイニングとは、膨大な量のデータを分析し、有益な情報を見つけ出す技術、手法の総称です。情報(データ)の中から、有益なものを発掘(マイニング)することから、「データマイニング」と呼ばれています。
顧客の購買行動や閲覧履歴を分析することで、商品の購入率を予測したり、商品を分類したりする際、役立てることができます。また、商品と顧客の関連データを見つけ出し、さらなるコンバージョンにつなげることも可能です。
でーたまいにんぐ
膨大な量のデータを分析し、有益な情報を見つけ出す技術、手法の総称
データマイニングとは、膨大な量のデータを分析し、有益な情報を見つけ出す技術、手法の総称です。情報(データ)の中から、有益なものを発掘(マイニング)することから、「データマイニング」と呼ばれています。
顧客の購買行動や閲覧履歴を分析することで、商品の購入率を予測したり、商品を分類したりする際、役立てることができます。また、商品と顧客の関連データを見つけ出し、さらなるコンバージョンにつなげることも可能です。
データマイニングが担う役割は、主に「データの分類」「関連性の抽出」「発生確率の予測」の3つです。
①データの分類
顧客や商品・サービスに関するデータを収集し、特徴に応じて分類します。
②関連性の抽出
収集したデータの相関関係を探索し、関連性を抽出します。データの関連性とは、顧客の購買行動のパターンや、同時に発生することが多いアクションのことを指します。
③発生確率の予測
収集したデータを分析し、受注や購入など、特定のアクションが発生する確率を予測します。また、アクションの発生要因を明確にします。
データマイニングは、大きく分けて「知識発見」と「仮説検証」の2種類に分類することができます。
①知識発見(探索)
知識発見タイプのデータマイニングでは、蓄積されたデータから、有用なルールや新しいパターン、類似性など、有益な知識を自動的に発見します。ビッグデータに有効な手段で、機械学習やディープランニングでよく使用されています。
②仮説検証
仮説検証タイプのデータマイニングでは、目的に沿って必要なデータを収集し、購買量の予測や、顧客の分類などをおこないます。仮説検証タイプのデータマイニングでは、従来の統計的手法が使用されることもあります。
データマイニングの手順には、大きく分けて4つのステップが存在します。
①目的を明確化する
効果的なデータマイニングを実施するためには、データマイニングをおこなう目的を明確化することが重要です。また、仮説検証タイプの場合、データ収集の目的を定め、その目的に沿ったデータを集めることが必要となります。
②データの収集・整理
顧客データや商品データ、ビッグデータなど、あらゆるデータソースから必要なデータを収集します。収集したデータには、「ノイズ」と呼ばれる、不必要な情報が含まれています。データの加工・整理をおこない、データマイニングの準備をします。
③データの分析
クラスタリングやロジスティック回帰分析、マーケット・バスケットなど、様々な分析手法を用いて、新たなパターンを発見したり、グループ化したりします。
④分析結果の検証
分析結果を検証し、発生要因の特定をおこないます。また、検証結果の共有や、新たなルールの作成、施策の展開をおこないます。
データマイニングでは、主に「クラスタリング」「ロジスティック回帰分析」「マーケット・バスケット分析」の3つの分析手法がよく使用されます。
①クラスタリング
クラスタリングとは、類似性に基づいてデータを分類する手法のことです。クラスタリングを活用することで、購買データから類似した行動をおこなっている顧客をグループ化し、グループごとに適切な施策を講じることができます。
②ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析とは、特定のアクションの発生確率を予測することができる分析手法のことです。「Yes」「No」を明確に定義できるものを分析する場合に適しています。
③マーケット・バスケット分析
マーケット・バスケット分析とは、商品・サービスの関連性を発見することができる分析手法のことです。マーケット・バスケット分析を活用することで、小売店の販売データから、同時に購入されることが多い商品を見つけ出すことができます。
データマイニングを実施することで、膨大な量のデータから有益な情報を探し出すことができます。
データマイニングを実施する際、最初にデータマイニングをおこなう目的を明確化させることが重要です。特に仮説検証タイプのデータマイニングでは、目的に沿ったデータ収集が必要となるからです。
データマイニングをおこない、同時に購入されることの多い商品を見つけ出したり、顧客の特徴にあわせた適切な施策を講じたりすることで、売上向上を目指すことができます。
データマイニングでは、様々な分析手法を活用することができます。ロジスティック回帰分析では、特定のアクションの発生確率を予測することができます。
専門の支援ツールを使用しなくても、データマイニングを実施することは可能です。しかし、効率的にデータマイニングを実施するためには、支援ツールの導入がおすすめです。
支援ツールを導入することで、データマイニングにかかる時間や労力を減らすことができます。
支援ツールを選ぶ際は、データマイニングの目的と分析対象を明確にすることが重要です。支援ツールを利用する目的と、分析対象となるデータを明確にすることで、適切な支援ツールを選定することができます。
また、正式に導入する前に、操作性を確認しておくと安心です。