中堅・中小企業ならではの「データ分析のスモールスタート」：中堅・中小企業のための“脱Excel”ロードマップ【第4回】

中堅・中小企業にはさまざまなリソースの制約がある一方で、小回りが利き意思決定が速いという強みもあります。この特徴を踏まえ、データ分析プロジェクトを成功させる秘策を探ります。

データ分析は何のためにするのか

　数年前からデータ分析の分野では、ビッグデータや人工知能（AI）といったキーワードに関連する記事が相次いでいます。これらの記事で紹介されるデータ分析手法は、高度な統計解析手法や膨大なデータを利用していることが多く、先進的な事例として非常に魅力的です。ただし大企業と比較してさまざまなリソースの制約がある中堅・中小企業では、このようなデータ分析の導入は難しいのではないか、と考えてしまうかもしれません。

　ですが、データ分析は、最新の手法だからいいというものでもありません。企業におけるデータ分析は、データ分析によって得られた結果を基に施策を立案し、会社の利益に結び付けられるように実践していくことで、初めて意味があるものとなるからです。

分析手法を決める要因はデータだけではない

　例えば社内にある顧客ごとの売り上げデータをデータ分析によって分類し、その分類に合った施策を立案したいというニーズがあるとします。このような場合のデータ分析手法には、「デシル分析」「RFM分析」などが考えられます。デシル分析は、累積購買金額の多い順に顧客データを10等分に分ける分析手法です。RFM分析は、R（Recency：最終購買日）、F（Frequency：購買頻度）、M（Monetary：累積購買金額）の3つの軸で分類する手法です。では、これらの手法で分析を行えばいいかというと、そう拙速には決めてはいけません。少なくとも以下のことについては確認しておく必要があります。

　「1.他に利用できるデータがあるかどうか」を確認する理由は、データ分析手法の選択肢が広がる可能性があるからです。例えば、顧客ごとの売り上げデータがあるということであれば、年齢や性別といった顧客の属性データも存在する可能性が高いはずです。もし属性データがあれば、統計的分類手法である「クラスタリング分析」が利用できるかもしれません。また顧客ごとの売り上げデータがあるということは、顧客がどのような商品を購入したか分かる明細データもある可能性が高いでしょう。この場合、どの商品とどの商品が一緒に購買されているかを分析する「バスケット分析」が可能になります。バスケット分析をすることで、顧客データを分類した後に、その分類において、顧客がどのような商品を一緒に購買しているかを知ることができ、施策立案に役立てることができるでしょう。