会議やプレゼンでも聞くことの多い言葉ですが、なんとなく理解しているという方も多いようです。「データマイニングって、分析することだよね?」というところまでは理解されていても分析する目的や、何に使えるのかがイマイチよくわからないという声をお聞きすることがあります。そこで今回は、「データマイニング」について解説していきます。いったことを見出す手法だとイメージされているでしょうか。データマイニングとは、大量に存在するデータの集まりから「知識」を発見することなのです。この「知識」とは、データの中に存在する「あるパターン」「あるルール」「ある法則性」のことであり、これらのことを発見するのが「データマイニング」なのです。車の購買層を考えてみましょう。年齢20代から70代までの車を購入した人と、購入した車の値段についての関係性を調べたとします。年齢を20歳から1歳刻みで70歳まで。車の値段を100万円から10万円刻みで500万円までの購入数の組み合わせを検索したとします。すると、年齢が40歳から55歳の人は、220万円から320万円の車を購入することが多いとわかりました。これが「パターン」「ルール」「法則性」だといえるのです。この知識は、企業によって変わってくるでしょう。同じということはないと思います。販売している商品やサービスの内容、ターゲットが違いますし、訴求するポイントも違っていますから、それぞれ独自の知識が備わっているはずです。自社における「知識」を見つけだすことが「データマイニング」なのです。データマイニングの目的データマイニングは、独自の「知識」を見つけだすことができる方法です。データマイニングを行わないのなら、それは勘や経験だけを頼りにしてビジネスを展開することにつながります。いうことは、再現性が期待できません。誰か一人の考えだけが頼りになるということです。これでは企業の経営は長続きできません。思ってもいない市場を見つけることも難しいでしょう。データマイニングは、今までよりも深くビジネスを掘り下げ、次のような業務戦略を打ち立てることに役立つでしょう。・マクロ視点での市場動向このようにデータマイニングとは、対象を的確に絞り込み、正確な答えを得ることで、根拠のあるマーケティングに活用することができるのです。データマイニングでどんな予測ができるのかデータマイニングを活用することで、具体的にどのような予測ができるのでしょうか。ここで注意しておきたいことは「予測」と「予想」の違いです。データマイニングは「説明ができる根拠」を持っているため「予測」です。勘や経験からだけの「予想」とは違うことを覚えておいてください。データマイニングとは事実に基づいたデータから、事象が発生する確率を算出することです。過去のデータから、次のようなことを「予測」します。・DMを送った顧客は電話をしても反応がよい・DM経由の購入者はリピート率が高い・ネットからの購入者は3回目で解除率がアップする・半年で3万円以上購入した人は優良顧客になりやすいデータマイニングは大量のデータから、根拠のある「予測」を発見することで、マーケティングにおける「仮説」に裏付けが行われ、より明確なターゲットやセグメントに向けてプロモーションを行うこともできるでしょう。便利で役立つデータマイニングですが、課題もあります。データマイニングには、大量のデータが必要となります。現在では「10万件のレコードが必要」だともいわれています。データ量が多ければ多いほど、精度の高い検証を行うことができます。ひとつのデータの中にも細かな要素が必要でしょう。このような要素を含んだ大量のデータが必要になってきます。次の課題としては「人材不足」があります。大量のデータが用意できたとしても、目的に合わせた分析手法を使って解析できる人材が必要です。分析や解析と聞くと「数字」だけを気にする印象がありますが、データマイニングでは「顧客の行動や感情」を知ることも必要です。機械的な作業だけではなく、人間的な発想、体験から経験値を持ち合わせてこそ、有用なデータマイニングを行うことができるのです。いった意味で、現在は人材不足なのです。有用なツールを選ぶデータマイニングを活用することは、これからの時代に必要なことです。データマイニングを専門的に行う人材の確保という課題が存在していることは事実です。この人材不足を解決する方法のひとつは、より有用なツールを活用することです。できるだけ速やかにデータを集め、整理し、有用なツールを選ぶことで、あなたの会社が勝てる市場を見つけてください。検索カテゴリーデータ分析BIツール人気記事2018.10.05BIツールとは?導入すると何ができる?おすすめツール5選を比較紹介!2018.09.04マーケティング手法のひとつ「統計分析」とは何なのか?2017.09.04人間の知識がデータとして蓄積される「ナレッジデータベース」とは?2017.08.11マーケティング分析の基礎講座「STP・3Cから4P・4Cまで」2017.09.04「売上分析」目的を理解していますか?改めて解説します。