アナリティクスは、広くは「分析」を意味し、ビジネスを加速させるうえで非常に重要です。しかし、アナリティクスの重要性が分からない人も多いのではないでしょうか。アナリティクスは、適切に活用することで有用なデータを得られるため、今すぐに手法やツールとして導入を検討するべきです。
本記事では、アナリティクスの概要や重要な理由、分析に必要な人員を解説します。また、アナリティクスの分析方法や、Webで有用なアナリティクスについても解説しますので、ぜひ参考にしてください。
目次
アナリティクスとは
アナリティクスの種類
・記述統計
・予測分析
・指示的アナリティクス
アナリティクスとは
まずは、アナリティクスの概要から見ていきましょう。アナリティクスとは、統計学、機械学習、予測モデリングなどの手法、およびツールのことです。アナリティクスは、ビジネスにおいて包括的な観点からデータを計測し、今後の改善に有用なパターンを発見したり、ボトルネックを洗い出したりするために活用されます。
昨今では、ビジネスを加速させるうえでアナリティクスは非常に重要な存在となっています。なぜなら、大半の企業がIT・Webの領域に足を踏み入れており、すべての結果を数字として可視化し、改善する必要性が出てきているためです。業界の中でも強い集客力を誇る企業は、必ずアナリティクスを活用して数字を分析しています。アナリティクスを活用することで自社の改善点や現状を詳細に把握できるため、競合他社以上に質の高い施策を実行し、顧客を集めることが可能になるのです。
アナリティクスの種類
アナリティクスと一口に言っても、種類は大きく3つに分かれます。
・ 記述統計
・ 予測分析
・ 指示的アナリティクス
それぞれの種類を順番に見ていきましょう。
記述統計
記述統計は、世界で最も古くから利用されてきたアナリティクスです。記述統計は、データを定量的に要約する要約統計であり、事象が発生した理由を分析するのに役立ちます。たとえば、身近な例を挙げるとWebページのクリック数の計測です。また、販売数と生産数の比較をする際にも記述統計は役立っています。
記述統計は、1749年に初めてスウェーデンが活用しました。当時のスウェーデンは、記述統計を用いて人口統計を作成しました。
予測分析
予測分析は、近年活用されることが多いアナリティクスです。予測分析は、言葉のとおりユーザーの次の行動を予測する際に役立ちます。数千以上のデータを一括で高速に分析することが可能であり、その分析したデータの中から、最もユーザーが取る可能性の高い行動を洗い出せます。
予測分析を業務プロセスに組み込む企業も増えており、自社が実行しようとしている施策が適切であるかを判断できます。
指示的アナリティクス
指示的アナリティクスは、最も新しい技術を使用したアナリティクスです。近年、急速に注目度が高まっています。意思決定に対する推奨事項を洗い出せるアナリティクスとなっており、経営判断や事業の方向性を決定する際に役立ちます。
ただし、指示的アナリティクスを活用するにはビッグデータが必要です。ビッグデータを使用するには、自社で数百万人以上の顧客リストを保有しているか、年間数千万円以上の予算が必要であるため、基本的には大企業向けのアナリティクスです。
