Data Mining
データマイニングは、事実を表す膨大なデータの中から、ビジネスに役立つ新たな仮説、意味のある相関関係やパターンを発見するための戦略的なプロセス、手法のことです。
例えば、「週末に缶ビールと紙おむつが一緒に売れる」といった有名な例がありますが、このように、一見、何の関連性も無い「缶ビール」と「紙おむつ」の購買関係を見つけ出すのがデータマイニングです。
ITが現在のように発達する以前にも、事業活動に伴って、販売データや通話履歴など、様々なデータが発生していましたが、経理や会計業務以外には、あまり利用されていませんでした。
しかし、ITの発達により、膨大なデータを処理することが可能になり、データマイニングを現実的なものにしたのです。
特に、今の世の中は以前のような「需要＞供給」の関係から「需要＜供給」という、モノ余りの時代になっています。そのような状況の中、企業は、どのようにして自社のブランド力を向上させるかについて考えていかなければなりません。
そのため、データマイニングの活用により、顧客満足度を高める必要が出てきているというわけです。
データマイニングの簡単な例としては、あるアンケートを取った場合、男女別では反応率に差が見られず、同じように年代別でも差が見られなかったのに、それらを組み合わせてみると、20代の女性に特に大きな反応がみられたなどということがあります。
データマイニングの概念を図に表すと下のようになります。
データマイニング概念図
データマイニングの適用分野には
- ターゲット・マーケティング
- 顧客セグメンテーション
- 需要予測
- リスク分析
- 顧客離反分析
- 品質管理
- 商品のグルーピング
- 不正発見
などのようなものがあります。
データマイニングのメリット
データマイニングのメリットとしては
- 節約と利益追求
→ 利益と損失の原因を把握 - 業務上のリスクを削減
→ ビジネス上の決定・行動が根拠に基づいたものに - 本質的な理解を獲得
→ 顧客、マーケティング、製品、プロセスの本質を理解 - 新しいビジネスチャンスを予測
→ データに隠れた価値を明らかに
といったことが挙げられます。
特に、本質的な理解の獲得は重要で、例えば有名な例としては、紙おむつとビールの併売に関するものがありますが、単に、それらの商品が一緒に売れているという事実を掴んだだけでは、ビジネスとして充分ではありません。
このように、一見、無関係な事実の間に、何らかの相関が見られたとき、その根本的な理由として何があるのかということを考えることによって、ビジネス環境が変わったときにも、迅速に対処できるようになります。
そのような理由から、データマイニングプロジェクトを実施する際には、単純にソフトウェアを導入して結果だけを導くのではなく、社内に専門要員を用意したり、あるいは専門のコンサルタントを外部に委託した上で、ビジネス企画担当部署と一体になってプロジェクトを推進するのが望ましいと言えます。
(参考)
>>BI・データマイニングコンサルティング
