今日のビジネスの世界では、経営陣がより多くの情報に基づいた意思決定を行い、マーケティング活動を改善し、効率を高めるのに役立つデータ分析に企業が大きく依存しています。 データ分析を使用すると、変更をより迅速に実装できるため、企業は優位性を得ることができ、その結果、利益が増加し、経費が削減され、創造性が促進されます。 また、今日のデジタル世界では、あらゆる分野のリーダーにとって、データ主導の意思決定と分析に基づいた戦略開発が不可欠です。 この記事では、回避データと分析について説明します。
データ分析とは何ですか？
データ分析 (DA) は、データ収集を評価して傾向を特定し、そこに含まれる情報に関する結論を導き出す行為です。 現在、データ分析には、カスタマイズされたハードウェアとソフトウェアが使用されるのが一般的です。 あらゆる分野の企業は、より賢明で戦略的なマーケティング上の意思決定を支援するために、データ分析ツールや手法への依存を強めています。 分析ツールは、仮説、理論、モデルの妥当性をテストするために科学者や研究者によっても使用されます。
さらに、データ分析は、従来のビジネス インテリジェンス (BI) やレポート作成から、高度な OLAP やその他の種類のオンライン分析処理 (OLAP) に至るまで、幅広い分野と技術をカバーする広範な表現です。 データ分析方法の別の包括的な用語であるビジネス分析も、この点で類似しています。 後者はビジネス アプリケーションに重点を置いていますが、データ分析はより一般的です。 ただし、誰もがこの広い定義を共有しているわけではありません。 他の文脈では、「データ分析」は「高度な分析」のみを指しますが、「ビジネス インテリジェンス」は別個のものとみなされます。
企業は、データ分析イニシアチブを利用して、収益、効率、マーケティングと顧客サービスを向上させることができます。 さらに、分析は、企業が業界の新たな展開をより適切に予測し、対応するのに役立ちます。 データ分析には、以前に収集された情報またはリアルタイムで処理された新しいデータの確認が含まれる場合があります。 また、内部および外部のさまざまなデータ ソースから取得することもできます。
データ分析の仕組み
信頼できる結論に達するために、データ分析には複数の段階のプロセスが必要です。 データ サイエンティストとデータ エンジニアは、データ アナリストと協力してデータ パイプラインを構築し、モデルのセットアップを支援し、これらのタスクを実行します。 次の段落では、データ分析に関連する手順について説明します。
＃1。 データ収集
データ収集を実践するには XNUMX つの方法があります。 最初のステップは、分析に必要なすべての情報を XNUMX か所に収集することです。 データが複数のシステムから取得されたものである場合、アナリストはデータ統合手順を使用してそれらを統合する必要があります。
ただし、特定の状況では、より大きなデータ セットのごく一部だけが必要になる場合があります。 分析の一環として、データ サイエンティストは、関連するデータのサブセットを分割する計画を考案します。 これにより、データセット全体を変更することなく、サブセットを詳細に調べることができます。
#2. データ品質の調整
次のステップは、収集されたデータの品質に関する問題を調査して修正することです。 分析モデルのデータも、確立された企業ポリシーに従って準備する必要があります。 不一致、間違い、重複はすべて、データ品質が低い例です。 データ プロファイリングとデータ クリーニング手順は、これらの問題の解決に役立ちます。
次に、データ アナリストは、使用する予定の分析モデルの仕様に従って情報を形成し、配置します。 データ ガバナンス ポリシーの実装は、データ品質プロセスの最終ステップです。 これらの規制は、情報が確立された手順に従って適切に使用されることを保証します。
#3. 分析モデルの構築
データ アナリストはデータ サイエンティストと協力して、信頼できる結果を生み出す分析モデルを開発します。 これらのモデルの構築には、予測モデリング ツールなどの分析プログラムや、Python、Scala、R、構造化照会言語 (SQL) などのプログラミング言語が使用されます。
構築後、モデルは現実世界の情報を使用してテストされます。 テストデータが分析され、モデルが調整されます。 モデルは、望ましい結果が得られるまで繰り返しテストされます。 最後に、実稼働モードでは、モデルが実際のデータでテストされます。
＃4。 プレゼンテーション
データ分析の最終段階は、モデルの結果を顧客や上層部と共有することです。 プレゼンテーションでは、グラフやインフォグラフィックなどの視覚補助を利用することをお勧めします。 理解しやすく、結果を効果的に伝えることができます。
データ分析の種類
データ分析には XNUMX つの異なる種類があります。 完全なデータ分析には、当面の問題に応じてそれらをすべて使用する必要がある場合がありますが、これが必須であることはほとんどありません。 ただし、あらゆる種類のデータ分析に精通していることが重要です。
＃1。 記述的データ分析
このタイプのデータ分析では、過去のイベントを調べてその原因を特定します。 これは、大量のデータを分析するための最も簡単な方法です。 記述的分析は、状況に応じて、他の形式の分析からの調査と分析をバックアップするための要約として特定のデータ アナリストによって使用されます。 これは、過去のデータに対する以前の分析の結果を明確にするため、「ベスト プラクティス」と呼ぶことができます。
また、記述的なデータ分析は、統計的手法を使用して企業によって一般的に実行されます。 この方法でデータを分析することで、時間の経過とともに物事がどのように変化したかを確認したり、異常値を特定したり、長所と短所を比較対照したりすることができます。企業は、問題の原因に焦点を当てるために記述的な分析を採用することがよくあります。
#2. 診断データ分析
診断データ分析の目標は、過去の予期せぬ出来事の原因を発見することです。 この手法は、記述分析の結果を使用して、「なぜこれが起こったのか」を説明しようとします。
診断データ分析では、ドリルダウン、発見、マイニング、相関関係のアプローチが利用されます。 データ検出手法は、分析者が観察から意味を推測するために使用できる情報を見つけるために使用されます。 情報は、計算手法を使用して大量の生データから「マイニング」されます。 診断分析は、データ内の関係またはパターンを特定することによって結論を導き出すことを目的としています。
さらに、企業はこれらの分析から収集した洞察を利用して、推測に頼るのではなく、課題に対する的を絞ったアプローチを策定できます。
＃3。 予測データ分析
現在または過去のデータは、将来を予測するために分析されます。 予測分析は、過去の情報の既存のデータベースに機械学習、データマイニング、統計モデリングを組み合わせて利用することで、個人や企業によって行われます。 これらは、傾向を特定し、潜在的な問題や可能性を予測するのに役立ちます。
また、アルゴリズムと手法 (線形回帰モデルやロジスティック回帰モデルなど) も、このタイプの分析のツールです。 さまざまな状況に合わせて設計されたアルゴリズムがいくつかあり、間違ったアルゴリズムを使用すると、不正確な結果が生じます。 問題に適用しなければ、顧客データと外部データのビットは意味がありません。 予測分析が利用できない場合、企業は二度と回復できないエラーを犯すリスクにさらされることになります。
＃4。 規範的なデータ分析
規範的データ分析の目標は、問題に対する最適な対応を特定し、処方することです。 このデータ分析では、以前の分析の結果が考慮され、望ましい結論に到達するための方向性が提供されます。
レコメンデーション エンジン、ローン承認エンジン、動的価格設定モデル、機械修理スケジュールなどのツールは、規範的なデータ分析を使用してすべての潜在的な結果を分析し、各ユーザーのニーズに合わせてプロセスを調整します。 それらは、はい/いいえのペアまたは箇条書きリストとして表示できます。 これらのリソースでは、各選択の結果について詳しく説明し、改善点を提案します。 規範的な分析により、企業は承認プロセスを合理化し、意思決定を自動化できます。
#5. リアルタイムのデータ分析
リアルタイム データ分析では、情報はデータベースに入力されるとすぐに処理されます。 過去の情報 (履歴データ) に依存する他のデータ分析方法とは対照的に、消費者または外部ソースからの新しいデータはリアルタイムで分析されます。
エッジ コンピューティング、データベース内分析、メモリ内分析、データ ウェアハウジング用アプライアンス、並列プログラミングなどはすべて、リアルタイム データ分析で使用されるテクノロジーです。 この種のデータ分析の最適な使用例は、高可用性と短い応答時間の両方を必要とするアプリケーションです。 これは、企業がライバルよりも早く傾向や業績指標を特定するのに役立ちます。 競合他社の活動をリアルタイムで監視および分析できます。
ビジネスにおけるデータと分析の役割は何ですか?
データと分析の目的は、企業、従業員、経営幹部がより多くの情報に基づいた意思決定を行えるようにし、判断の質を高めることです。 大小、事前に行われたかその瞬間に行われたか、周期的かどうか、戦略的、戦術的、運用上のすべての決定が影響を受けます。 D&A では、これまで尋ねられなかった問題や、企業幹部が見落としていた可能性のある創造的な回答や機会も明らかになります。
より適切なビジネス上の意思決定を行うために、現代のビジネスはデータに大きく依存していますが、このデータは多くの場合、組織の直接の影響範囲外のソースから取得されます。
動的で複雑な環境において、より適切かつタイムリーなビジネス上の意思決定を行う能力は、デジタル変革の重要な推進力です。
製品やサービスを購入するという決定は個人によって行われますが、顧客や国民に可能な限り最大のサービスを提供するという決定は組織内のチームによって行われます。
ただし、「データ主導の意思決定」という用語は、より良い選択を行う方法を決定するためにデータを分析する実践を指します。 これは、どのようなステップをとるべきかを規定する出力を生成するための規範的な分析アプローチを組み込むことができる意思決定モデルの概念につながります。 解明されたモデルとは別に、診断用および処方用のモデルもあります。 それぞれは、特定の種類の選択を行うのに役立ちます。
重要なのは、意思決定によって、いつ行動するかだけでなく、いつ行動を控えるかも決まるということです。
先進的な企業がデータと分析をビジネス戦略とデジタル変革に注入するにつれて、ビジネスの成果が測定可能になって伝達され、データを活用したビジネスの改善が促進されています。
データ分析テクニック
データ アナリストは、さまざまな分析手法や手法を使用してデータを処理し、情報を抽出できます。 最も一般的なアプローチをいくつか紹介します。
- モンテカルロ。 確率 イベントの発生はモンテカルロ シミュレーションを使用してモデル化されます。 これらのシミュレーションは、より広範囲の値と要因を考慮に入れるため、他のデータ分析方法よりも高い予測力を提供し、リスクの軽減と損失の防止に役立ちます。
- 回帰分析。 回帰分析の目的は、XNUMX つの従属変数の変更が他の従属変数に及ぼす潜在的な影響を特定することです。
- 時系列分析。 時系列分析は、一定期間にわたるデータを調査し、データ ポイントの値とその発生頻度との間の因果関係を確立する方法です。 金融市場と景気循環は、このデータ分析方法の一般的な応用例です。
- 因子分析。 因子分析を使用すると、大規模なデータセットをより管理しやすいサイズに縮小できます。 この戦略を採用することで、これまで隠されていた傾向が明らかになると期待されています。
- コホート分析。 コホート分析は、通常は顧客プロファイルに基づいて、データセットを比較可能な特性を持つサブセットにセグメント化するプロセスです。 これにより、データ アナリストやその他のデータ分析ユーザーによる、選択されたデータ サンプルのさらに詳細な統計的検査への道が開かれます。
データ分析ツール
データ分析の技術的能力は急速に進歩しており、数値処理にさまざまな数学的および統計的アプローチが採用されています。 最近では、データ アナリストは、データの収集、データのアーカイブ、データの処理、結果の表示を支援するさまざまなプログラムから選択できます。
データ分析は、スプレッドシートや Microsoft Excel などのプログラムに特に依存したことはありません。 今日のデータ アナリストは、フィルタリングされていないプログラミング言語を頻繁に使用してデータベースを変更および操作します。 オープンソースのプログラミング言語である Python は、よく使われています。 統計分析やグラフィカル モデリングには、R などのより特殊なデータ分析プログラムが利用される場合があります。
結論を報告または伝達する際には、データ アナリストもサポートします。 Tableau と Power BI はどちらも、データの収集、分析の実施、ダッシュボードやレポートを通じて結果の共有に使用されるデータ視覚化および分析アプリケーションです。
データ アナリストを支援できる新しいツールも登場予定です。 Apache Spark は大量のデータの処理に役立つオープンソース プラットフォームですが、SAS はデータ マイニングに役立つ分析ツールです。 現在、データ アナリストはさまざまなテクノロジー ツールにアクセスできるため、組織にもたらす価値を高めることができます。 また、読んでください 最高のデータ分析ツール: 更新
データ分析はなぜ重要ですか?
現代のビジネスのほとんどの部門は、現在の出来事を分析し、将来の計画を立てるためにデータ分析に依存しています。 これらの措置を講じた結果、多くの前向きな結果が得られる可能性があります。 これらの利点には次のようなものがあります。
＃1。 運用コストを削減
初期コストの懸念はあるものの、データ アナリストに投資することは最終的には経済的に合理的です。 徹底的なデータ分析による財務リスクの回避やデータセキュリティの強化などにより、コストを節約できます。 データ分析は、どの部門が多大な資金を費やしているのか、どの部門がより多くの現金注入を必要としているのかを確認するために企業でも使用されます。 これにより、特に運用と生産の分野でコストが削減され、最終的には人的労働の必要性が減ります。
#2. 意思決定能力を向上させる
また、データ分析により、企業はより迅速かつ賢明な意思決定を行うことができ、無駄な戦術、非効率な手順、誤った広告、新製品やサービスの実証されていないアイデアに浪費される時間と費用を節約できます。 意思決定にデータ主導のアプローチを採用するリーダーは、自分の個人的な好みや周囲の意見ではなく、経験的な証拠に基づいて行動できるため、チームが可能性をより積極的に捉えることができるようになります。 分析または収集方法に誤りがあると、データに誤りが生じたり誤解を招く可能性がありますが、データが特定の傾向を明らかにしたり、結果を予測したりする可能性があることを意思決定者が認識することは依然として重要です。
さらに、データ分析の初級コースを終了したら、DATA 2100: 中級データ分析を受講する必要があります。 このコースでは、調査と実験研究の両方を実施する方法を学びます。 アンケートの設計からサンプルの選択、データの分析と解釈に至るまで、調査研究の詳細を学びます。 このマイペース オンライン コースでは、ランダム化された実験を設計して分析する方法を学びながら、R プログラミング能力を磨きます。
#3. 非効率を削減し、運用の安全性を向上
分析情報を適用して運用効率を向上できることも、データ分析の重要な利点です。 企業は、顧客のコメントや大量に収集したデータから学ぶことで、自社のサービスを改善できる可能性があります。 データ分析を使用すると、プロセスの合理化、コストの削減、または収益の増加の機会を見つけることができます。 データ分析を使用すると、企業はどのプロセスが最良の結果を生み出し、どのプロセスがパフォーマンスを下回っているかを迅速に特定できます。 意思決定者は、戦略を適応させて問題をより適切に予測して防止し、リスクを管理して変更を加えることができます。
また、予測モデリングの経験を持つデータサイエンティストの需要も高く、この専門知識はビジネスや非営利の戦略から政治キャンペーンの計画に至るまで、幅広い分野で使用されています。 Penn LPS Online の DATA 4010: Data Analytics の高度な主題は、単純な回帰分析の詳細な説明から始まり、マッピング、テキスト分析、Web スクレイピング、文字列変数の操作など、R のより複雑な主題を取り上げます。 データ視覚化の基礎に加えて、Shiny R パッケージを使用してインタラクティブなデータ表現を構築するなどの高度なテクニックも学習します。
#4. 新しい製品/サービスの機会を見つける
データ分析を使用して現在の顧客ベースについて洞察を得ることで、企業は、すでに提供している製品やサービスの市場のギャップを埋めて、より良いイノベーションを実現できる可能性があります。 データを使用することで、企業は自社製品の売れ行きや顧客の満足度だけでなく、競合他社の状況も監視できます。 組織はデータ分析から得た洞察を利用して、顧客サービスを向上させ、ターゲット層のニーズに合わせてマーケティング戦略を調整し、顧客の進化する好みに合わせて製品ラインを更新できます。 企業の成功か失敗は、ビッグデータの柔軟性の向上によって得られる洞察を活用できるかどうかにかかっています。
#5. 特定の市場をより深く理解する
企業は、顧客のデジタル フットプリントを分析することで、顧客の好み、要望、閲覧/購入習慣について豊富な洞察を得ることができます。 企業は、これらの市場から取得したデータを分析し、それに応じて自社の製品やサービスを適応させることで、対象分野の傾向やパターンをより迅速に発見できます。 企業が消費者が誰で、何を望んでいるのかを知れば知るほど、顧客のロイヤリティを高め、確実に満足させ、売上を向上させることができます。 リーダーが注意を払わないと、顧客がライバルであるライバルに寝返ってしまうことになるかもしれません。
データを評価し、その結果をわかりやすい方法で説明する能力が、初心者レベルのポジションを探している場合でも、リーダーレベルのポジションを探している場合でも、今日の雇用市場で成功するために重要であることがますます明らかになりつつあります。 Penn LPS Online の DATA 1010「データ分析入門」では、プログラミング言語 R を使用して複数のドメインにわたるデータ分析の基礎を学びます。このコースを完了すると、定量的データを使用して問題を迅速かつ正確に診断できるようになります。健全な結論を導き出し、効果的な解決策を設計します。
データアナリストになるにはどのようなスキルが必要ですか?
まず、データ アナリストが果たす役割を把握することが重要です。 すべてのデータ アナリストは、明白なことを述べる危険を冒してでも、データに興味を持っています。 彼らは、複雑な技術手段を使用して、大量の未処理データを選別し、有用な結論を導き出します。 データ アナリストの職務には通常、悪い情報の除去、データ品質の評価、管理用のレポートの作成も含まれます。
すでにお気づきかと思いますが、これらの職務はすべて、データ アナリストが十分に開発された技術スキルのツールキットを持っていることを必要とします。 以下のいくつかを選んで考えてみましょう。
＃1。 データのクリーニングと準備
調査によると、データ クリーナーと作成者は時間の約 80% をこれらのタスクに費やします。 したがって、この能力は非常に重要です。
データ アナリストの仕事の不可欠な部分は、多くのソースから情報を収集し、統計的および論理的な検査のためにそれをフォーマットすることです。 空白を埋めて、分析に支障をきたす可能性のある矛盾を修正することもデータ クリーニングの一部です。
データの準備は必ずしもデータ分析の最も魅力的な部分ではありませんが、楽しくやりがいのある問題解決活動として取り組む場合は、そうかもしれません。
＃2。 統計的知識
データ アナリストは確率と統計をしっかりと把握する必要があります。 この理解により、調査と分析が方向付けられ、結果を理解できるようになります。
さらに、統計を理解することは、分析が有効であることを確認するのにも役立ち、一般的な誤りや論理的エラーを回避するのにも役立ちます。
特定の仕事とそれに関連するデータによって、統計に関する専門知識の要件の正確な性質と深さが決まります。
たとえば、確率分析を使用する企業の場合、関連分野に対するより深い知識が必要になります。
#3. ライティングとコミュニケーション
データ アナリストにとって重要なスキルの XNUMX つは、さまざまな方法で情報を提示する能力です。 データ分析のどの職種でも成功するには、書く、話す、説明する、聞くなどの優れたコミュニケーション スキルが必要です。
他の人と一緒に仕事をするときは、コミュニケーションが不可欠です。 たとえば、ビジネス関係者とのキックオフ ミーティングでは、注意深く話を聞くことで、関係者が必要とする分析の種類を把握することができます。
同様に、自分が取り組んでいる分野の専門家ではない同僚に、難しいアイデアを伝えられることが重要です。
研究の概要であれ、データ探索による発見の説明であれ、書面で自分自身を表現することも同様に重要です。
デジタル世界で前進したい場合は、わかりやすく直接コミュニケーションする方法を学びましょう。 これは「ソフト」スキルですが、だからといって軽視しないでください。
発見の重要性を伝え、他の人に推奨事項を実行するよう説得する能力は、分析能力と同じくらい重要です。
＃4。 問題解決
データ アナリストとして毎日、故障、エラー、障害などの課題に直面することになります。 データ アナリストが持つべきもう XNUMX つの重要なスキルは、問題を特定し、創造的な解決策を考え出す能力です。
考えられる結果の一部を以下に示します。
- 使用しているプログラムやプログラミング言語の特殊性について学ぶ必要がある場合があります。
- 会社のリソースに制限があるため、既成概念にとらわれずに考える必要がある場合があります。
- データに重要な部分が欠けている可能性があります。
- 時間が足りない場合は、「十分な」分析を行う必要があるかもしれません。
どのような状況でも、創造的に考えて問題を解決するデータ アナリストのスキルは非常に貴重になります。
＃5。 データ視覚化の作成
データの傾向とパターンは、視覚化するとよりよく理解できます。 ほとんどの人は数値的な手がかりよりも視覚的な手がかりに敏感であるため、スプレッドシートよりもチャートやグラフの方が理解しやすいのは当然です。
調査結果を効果的に伝えるためには、目に優しいグラフを作成することが重要です。 また、円グラフや軸の値のいじりなど、読者を誤解させる可能性のあるものは避けてください。
視覚化はデータ探索の重要な側面にもなり得ます。 数字だけを見ていると、データを視覚化したときに目に飛び込んでくるものを見逃してしまう可能性があります。
データ視覚化を必要としないデータ サイエンス機能を見つけるのは非常に困難であり、そのためデータ アナリストの重要なスキルとなります。
#6. データの分析と探索
データ アナリストにとって重要なスキルのリストにある「データ分析」は場違いに思えるかもしれませんが、実際にはこれは必須のスキルです。
ビジネス上の質問に答えたり、要件を満たすためにデータを分析することは、データ分析の中核機能です。
探索的分析は、データを調べるもう XNUMX つの方法です。 データ探索は、企業に役立つ可能性のある隠れたパターンや相関関係を見つけるためにデータを掘り下げるプロセスです。
探索はビジネス上の質問によって方向付けられる場合もあれば、まったく方向性のない場合もあります。 時間をかけてデータの傾向を探れば、コストを節約したり、会社の新しい市場を開拓したりできる可能性があります。
マーケティングデータと分析
マーケティングにおけるデータ分析の応用は、ますます重要な役割へと進化しています。 キャンペーンを実行するとき、顧客が行うクリック、いいね、開封、共有から常に顧客について学ぶことができます。
データは王様です。 しかし、実際の強みは、洞察を導き出すためにデータを処理および分析する能力にあり、それが最終的には将来の取り組みに関する判断の向上につながります。
マーケティングは必ずしも簡単なわけではありません。 新しい広告キャンペーンを始めたばかりの場合や、潜在的な顧客にアプローチするためにさまざまな方法を試している場合は、さらに困難になります。
分析がなければ、何が機能し、何が機能しないかという観点から、マーケティング戦略がどの程度うまく機能しているかを知ることができません。 これは非効率的であり、深刻な影響を引き起こす可能性があります。
特定の企業では、分析を使用せずに顕著な成果を達成できる可能性があります。 彼らは自分たちの取り組みの成功を説明できず、単に「私たちは幸運でした」と言うかもしれません。 一方、マーケティング活動が完全に失敗した場合、その原因を特定することは誰にもできません。
マーケティング データ分析とは何ですか?
マーケティング データ分析は、有意義な洞察を得るためにマーケティング データを研究する実践です。 これには、重要なマーケティング指標の確立、信頼できるデータの収集、長期にわたる指標の追跡、その結果を将来のより良い戦略に適用することが含まれます。
「マーケティング分析」というと単なる統計のように聞こえますが、それ以上のものです。 マーケティング目標を達成するには、人、ツール、テクノロジーを組み込むプロセスが必要です。
マーケティング データ分析により、何が機能するのか、そしてなぜ機能するのかを発見できるようになります。 この手順は、その機能を最大限に活用するのに役立ちます。
データ分析がマーケティングにおいてなぜ重要なのか?
マーケティング データ分析は、企業によってさまざまな方法で使用されます。 よくある例をいくつか考えてみましょう。
#1. 潜在的な結果を予測する
現在および過去のデータを使用して、予測分析による予測モデルを構築できます。 さらに、このタイプの分析を使用すると、特定のコンテンツやマーケティングに対する関心のレベルや、特定の見込み顧客からの購入が期待できる期間を判断できます。 割引や特典が、年齢によって定義されるさまざまな層のサブセットにどのように受け入れられるかをしっかりと把握していれば、利益を最大化し、より幅広い層にリーチし、より焦点を絞った広告を通じて新しい消費者を引き付けることができます。
#2. 顧客の傾向と好み
顧客の傾向や好みを理解できれば、マーケティング ミックスを変更して、リーチしようとしている層にとってより魅力的なものにすることができます。
このデータは、消費者ベースをより管理しやすい部分に分割して、より焦点を絞った広告活動を行うのにも役立ちます。
#3. ブロードキャストとメッセージ送信
データ分析を使用すると、ターゲット ユーザーへのリーチとコンバージョンという点で、どのチャネルとメディアが最も生産的かを判断できます。 このデータを使用すると、より正確で成功したマーケティング キャンペーンが可能になります。
＃4。 顧客サポート
分析を使用すると、消費者が困難を経験している領域や支援を必要としている領域を特定できるため、顧客サポートを改善できます。 この情報は、トレーニング資料の作成やセルフサービスの代替手段の改善に活用できます。
マーケティングにおけるデータ分析の長所と短所
今日の経済情勢において、データ分析の重要性はますます高まっています。 その理由をいくつか例を挙げて説明します。
PROS
#1.より良いマーケティング戦略
データ分析は、マーケティング活動を中立的な視点で見ることができます。 これにより、推測に頼るのではなく、より多くの情報に基づいた選択が可能になります。 意思決定の前後に分析を適用すると、最適な結果を得ることができます。 これは、キャンペーンの結果を監視し、必要に応じて調整するのに役立ちます。
#2. 時間とお金の両方を節約
データ分析により、どのマーケティング方法が成果を生み出すのに最も生産的であるかを判断し、それに応じてそれらの戦略を選択することができます。 これにより、今後の取り組みにかかる時間とお金を節約できるだけでなく、結果をもたらさない活動にお金が費やされないようにすることもできます。
#3. 他の地域への影響
マーケティング分析の応用は他の分野にも影響を与える可能性があります。 たとえば、ブランドの認知度だけでなく、コンテンツの品質、チャネルの最適化、顧客の理解も大幅に向上します。
コンズ
多くの企業にとって、重要な KPI を確実に測定および追跡する分析プロセスを確立することは困難な場合があります。 信頼性の高い分析手法を開発するには、さまざまな困難が伴います。 ここでは、克服する必要がある主な障害をいくつか紹介します。
#1. マーケティング データは膨大かつ多様です
今日のマーケティング環境は広大かつ複雑です。 現在、ほとんどの配布はオンラインで行われ、キャンペーンによって生成される情報はさまざまなプラットフォームで読まれます。 この豊富な情報は役に立ちますが、多くの場合、マーケティング部門にとってデータが過負荷になってしまいます。
#2. 不十分な手段
もう XNUMX つの典型的な問題は、企業がデータ分析を効率的に導入するためにより多くのリソースを必要とすることです。 分析の専門知識を持つスタッフの数を増やすことが最重要課題となります。 多くの企業はデータ分析に費やすリソースが不足しており、マーケティング データ分析に時間を費やすことができる企業はさらに少数です。
#3. 不十分な教育と訓練
多くのマーケティング会社では、データ分析の使用に関する専門知識が不足しています。 効果的なマーケティング データ分析には、統計分析、データの視覚化、技術的な専門知識がすべて必要です。 市場と提供される製品をしっかりと把握することが重要です。 これらの能力は、データを解釈して有益な結論を引き出すために必要です。
データ分析はマーケティング戦略にどのように役立ちますか?
明確なマーケティング戦略や分析プロセスがなくても、企業はマーケティング活動に取り組むことができます。 分析は新興企業や中小企業のマーケティング予算に含まれていない可能性があります。 それなしで彼らはやり遂げることができるでしょうか？ マーケティング分析はアプローチを均一に保つのに役立つため、おそらくそうではありません。 分析手順を導入していなければ、暗闇の中で車を運転するのと同じことになるでしょう。
適切なデータ分析アプローチを導入すれば、マーケティングが現在どのように行われているかを確認し、改善する方法を見つけることができます。 また、読んでください Analytics SERVICE: データ分析サービスのガイド
分析は戦略がどの程度うまく機能しているかを確認するのにも役立ち、必要に応じて戦略を調整できます。 目の前のタスクに集中できるため、生産性が向上します。
マーケティングでデータ分析を使用する方法
データ分析をマーケティングに組み込むための効果的なアプローチはさまざまあり、クライアントや企業、およびそれらが事業を展開する業界のニーズに合わせてカスタマイズできます。 マーケティング データ分析を最大限に活用するための基本事項は次のとおりです。
#1. 過去のマーケティング活動について考えてみましょう
あなたの会社またはクライアントがマーケティング上の意思決定を導くためにデータ分析を以前に使用したかどうかを判断することは、重要な最初のステップです。 だからこそ、マーケティング キャンペーンがどれほど成功したかを知ることが重要です。 データのグラフやその他の視覚的表現により、販売傾向やマーケティング キャンペーンの効果が明らかになります。
#2. 市場の最近の軌跡を調べる
市場の健全性をチェックすると、マーケティング活動でリーチしたい人々に関する有益な詳細が明らかになります。 最も重要なのは、市場への新規参入者にとって実行可能な機会があるかどうかを確認できることです。 そのための一般的な方法の XNUMX つは、競合製品が占める市場シェアを調査することです。
競合他社を研究し、市場の変化に注目することで、クライアントが自社のビジネスを宣伝できるよう支援できます。 事務用品を製造するような企業にとって、在宅勤務者への広告は実行可能な選択肢です。 在宅勤務方針を採用する企業が増えるにつれ、従業員は自宅から快適にビジネスを行う方法を模索しています。
#3. 新興市場のパターンを監視する
データ分析の助けを借りて、状況を一変させる市場の動きを予測できる場合があります。 マーケティング データの分析から収集した洞察を使用することで、マーケティング活動とターゲット ユーザーの満足度を向上させることができます。 短期および長期のマーケティング トレンドを予測するには、顧客の関心を生み出す要因を理解する必要があります。
#4. データを使用してマーケティングの変化を推進する
特定のブランドに対する消費者の現在のアクティビティを追跡すると、時間の経過とともに消費者の好みがどのように変化するかを確認するのがはるかに簡単になります。 たとえば、クライアントの文書を閲覧している人が減っていることがわかった場合、マーケティング戦略にさらに多くのビデオ コンテンツを含めることができます。 多くの場合、企業は顧客の行動のわずかな変化に迅速に適応することで市場シェアを維持し、さらには拡大することができ、それが収益の増加と新規顧客の獲得につながります。
データと分析を回避する
Dodge Construction Network (DCN) は、商業建設セクターを超えた包括的なデータ、分析、関係性を提供し、この分野で最も強力な情報、知識、洞察、つながりを生み出すソリューション テクノロジー企業です。 また、Dodge Data & Analytics、The Blue Book Network、Sweets、IMS、および Principia は、この組織が活用する業界ソリューションのほんの一部です。 これらのソリューションは長年にわたって存在しており、商業建設業界の信頼を獲得しています。
全体として、これらのオプションは、地元に拠点を置くチームから複数の州にまたがる複合企業まで、あらゆる規模の企業に明確で実行可能な見通しを開きます。 XNUMX 世紀以上にわたり、Dodge Construction Network は業界が成長し繁栄し続けるために必要なデータを提供してきました。
ダッジデータとアナリティクスの役割
重要なプロジェクトの見通しと関係をより深く理解し、それを活用するために、建材メーカーや販売業者、ゼネコン、下請け業者や専門業者、建築家、設計専門家、建設サービスプロバイダーなどの建設業界の利害関係者を支援します。 当社は、企業が短期および長期の拡張計画を策定できるよう支援する市場調査サービスと、建設前の段階を迅速化するための最先端のワークフロー統合ソリューションを提供します。 関連記事： データ分析企業: 2023 年のトップ データ分析企業
これらのオプションは、建設専門家にビジネスの成長に必要なデータを提供し、あらゆる規模の企業にとって建設プロジェクトの複雑なニーズを管理しやすくします。 ダッジ建設ネットワークは、この分野における XNUMX 世紀にわたる経験により、今日の商業建設の原動力となっています。
データ分析にはコーディングが必要ですか?
はい。 インターネット経由でデータ分析の学位を取得する場合、コーディングは絶対に必要です。 ただし、高度なプログラミングスキルは必要ありません。 ただし、R と Python の基礎を理解する必要があります。 これに加えて、SQL などのクエリ言語の包括的な理解も必要以上に必要です。
新卒でもデータアナリストになれるのでしょうか?
はい。 現在、雇用主はデータ分析コースやブートキャンプを修了した人材を求めています。 これまでの仕事のポートフォリオは、初心者レベルのデータ アナリストのポジションに応募するときにも役に立ちます。
まとめ
今日、データ分析は最も投資が行われている研究分野の 2025 つです。 Gartner によれば、XNUMX 年までに従来の分析は、コンテキスト駆動型分析や人工知能などの新しい手法によって廃止されるでしょう。 Gartner はまた、コネクテッド ガバナンス、データ共有、データ ファブリックの普及において大きな発展が見込まれると予測しています。
ただし、企業がこれらのツールの可能性を最大限に活用するには、データ分析とそのさまざまな形式と用途に精通している必要があります。 競争の激しい業界であっても、分析を適切に導入すれば、企業の成功を促進し、結果を迅速化することができます。
よくある質問
データアナリストは良い給料をもらっていますか?
はい。 データアナリストの給料は高いです。 労働統計局 (BLS) の報告によると、米国の年間賃金の中央値は 58,260 ドルです。 データアナリストの一般的な賃金ははるかに高いです。
データアナリストは何時間働いていますか?
データ アナリストは、月曜日から金曜日まで、週に 40 ～ 60 時間働くことがよくあります。 このスケジュールは、会社の営業時間によって異なります。 通常、平日の午前9時から午後5時まで、または午前8時から午後6時までの時間帯で働くことになります。
データ分析は良いキャリアですか？
はい。 有能なデータ アナリストは、世界で最も人気のあるスペシャリストの XNUMX つです。 データ アナリストは、初心者レベルであっても、需要が高く、有能な応募者がほとんどいないため、平均以上の給与と福利厚生が期待できます。
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