ビジネス分析とは何か、そして成功のためにそれが必要な理由

ビジネスで使用される流行語に関して言えば、分析は最もよく使用されるリストの一番上になければなりません。

インターネットとテクノロジーのあらゆる変化のおかげで、分析とデータ マイニングはかつてないほど重要になっています。 データは素晴らしいものですが、会社の成否を左右するのはデータを使って何をするかです。

そこでビジネス分析の出番です。

正しく使用すると、BA を活用して、消費者の行動や市場動向に関連する将来のイベントを正確に予測し、収益の増加につながるより効率的なプロセスの作成にも役立ちます。

ビジネス分析の要点

ビジネス分析には多くのユースケースがありますが、商業組織に関して言えば、BA は通常次の目的で使用されます。

• さまざまなソースからのデータを分析します。 これは、クラウド アプリケーションからマーケティング自動化ツール、CRM ソフトウェアまで、あらゆるものである可能性があります。
• 高度な分析と統計を使用して、データセット内のパターンを見つけます。 これらのパターンは、将来の傾向を予測し、消費者とその行動に関する新しい洞察にアクセスするのに役立ちます。
• リアルタイムで変化する KPI と傾向を監視します。 これにより、企業はデータを 1 か所に保管できるだけでなく、迅速かつ正確に結論を出すことが容易になります。
• 最新の情報に基づいた意思決定をサポートします。 BA が提供する膨大な量のデータを使用して意思決定を裏付けることができるため、1 つではなく複数の異なるシナリオについて十分な情報を得ることができます。

これらは最も一般的な使用例ですが、ビジネス分析には主に 4 つの方法があります。 それらは、最も単純なものから始めて、段階的に実装されます。 1 つの方法が別の方法よりも重要というわけではありません。すべては、BA を使用するときの最終目標が何であるかによって異なります。

これら 4 種類の分析を使用すると、組織が直面する可能性のある課題に関係なく、ソリューションを作成できる方法でデータをクリーニング、分析、および吸収できます。

1. 記述的分析:傾向とパターンを特定するための履歴データと KPI の解釈。 これにより、データ集約とデータ マイニング技術を使用して、過去に起こったことと現在起こっていることの全体像を把握できます。
   
   多くの企業は、記述的分析を使用して、顧客の行動と、それらの顧客に向けたマーケティング戦略の対象を絞り込む方法を詳しく調べています。
2. 診断分析:過去のパフォーマンスに焦点を当てて、特定の傾向に影響を与える要素を特定します。
   
   これは、特定のイベントの原因を明らかにするために、ドリルダウン、データ発見、データ マイニング、および相関関係を使用して行われます。 イベントの可能性と、イベントが発生する理由が理解できたら、アルゴリズムを使用して分類と回帰を行います。
3. 予測分析:統計を使用して、統計モデルと機械学習手法を使用して将来の結果を予測および評価します。 これは多くの場合、記述的分析の結果を利用して、特定の結果の可能性を判断するモデルを作成します。
   
   このタイプは、販売およびマーケティング チームがソーシャル メディア データに基づいて特定の顧客の意見を予測するためによく使用されます。
4. 処方的分析:過去のパフォーマンス データを使用して、将来同様の状況に対処する方法を推奨します。 このタイプのビジネス分析は結果を決定するだけでなく、可能な限り最良の結果を得るために実行する必要がある特定のアクションを推奨することもできます。 これは、多くの場合、深層学習と複雑なニューラル ネットワークを使用して実現されます。
   
   このタイプのビジネス分析は、消費者のリアルタイムのニーズにさまざまなオプションを一致させるためによく使用されます。

どちらの方法を採用するかは、当面のビジネス状況によって異なります。

どのように機能するかを絞り込んだので、次は、ビジネス分析に使用されるすべてのコンポーネントと、価値のある結論を見つけるために使用する方法を分析しましょう。

BA を深く掘り下げる際に選択する方法は、プロセスを開始する前に設定した最終目標によって異なります。 どちらの方法を選択しても、最終的には実用的な洞察が得られるはずです。

データマイニング

データ マイニングは、機械学習、統計、およびデータベース システムを使用して、最初は見えないデータに関するパターン、傾向、およびその他の真実を明らかにするために、大量のデータセットをふるいにかける戦略です。 回帰、クラスタリング、外れ値の検出など、ビジネス分析で利用できるデータ マイニング手法がいくつかあります。

これは、より迅速かつ効率的な意思決定につながるため、ビジネス分析の有用な要素です。

たとえば、企業はデータ マイニングを通じて、どの顧客が 1 年の特定の時期に特定の製品を購入しているかを確認できる場合があります。 このデータを使用して、それらの顧客をセグメント化できます。

テキストマイニング

テキスト マイニングは、アプリやワールド ワイド ウェブ全体のテキストから高品質の情報を抽出するプロセスです。

企業はテキスト マイニングを使用して、ソーシャル メディア サイト、ブログのコメント、さらにはコール センターのスクリプトからテキスト情報を収集します。 次に、このデータを使用して、顧客サービスとエクスペリエンスを改善し、新製品を開発し、競合他社のパフォーマンスを確認します.

データ集計

データ集計のプロセスは、データを収集して収集することで構成され、データは要約された形式で表示されます。 基本的に、データを分析する前に、データを収集し、一元化し、クリーニングし、フィルタリングして不正確さや冗長性を取り除く必要があります。

これは、ビジネス分析にとって重要なステップです。データから洞察を収集できる精度は、プロセスの最後に得られる関連性のある実用的な結果の種類に直接関係するためです。

データ集約の例としては、マーケティング チームが顧客の人口統計や指標 (年齢、場所、トランザクション数など) などのデータを使用して、メッセージやオファーをパーソナライズする方法があります。

予測

ビジネス分析を使用して特定の期間または季節に発生したプロセスを分析すると、履歴データのおかげで、企業は将来のイベントまたは行動の予測を得ることができます。

予測は、特定の祝日前後の小売売上高や、授賞式やスーパー ボウルなどの特定のイベント前後の特定のインターネット検索の急増など、さまざまなことに使用できます。

Portent の Analytics ストラテジストである Jackie Jeffers 氏は、戦略の主要部分として予測を使用することの重要性を強調しています。 「過去のデータに基づく予測は、年間の目標を設定したり、トラフィックやコンバージョンなどのオンライン ユーザーの行動を予測したりするのに役立ちます。カスタマー ジャーニーの分析により、潜在的なリードとのファーストタッチ インタラクションをコンバージョン ステップに至るまで特定できます。可視性を持つこと育成プロセスのすべてのタッチポイントにアクセスすることで、その間のステップを最適化し、ユーザー ジャーニーを改善できます。」

ビジネス分析は、リードファネルの構築に役立つだけでなく、他の方法で収益に影響を与えます。 たとえば、通話量の予測は、コール センターの人員配置リソースを最適化するのに役立ちます。 データを収集して分析する能力を持つことは、有益であるだけでなく、データに基づいた十分な情報に基づいた意思決定を行う上で重要です。」

データの視覚化

視覚学習者の皆さんにとって、データの視覚化はビジネス分析の絶対に必要な要素です。 データから引き出された情報と洞察をシームレスに取得し、インタラクティブなグラフまたはチャートで表示します。

このプロセスでは、ビジネス指標と KPI をリアルタイムで追跡し、パフォーマンスと目標をよりよく理解できるようにするために、適切なデータ視覚化ソフトウェアが不可欠です。 どのソフトウェア オプションが会社に適しているかわからない場合は、G2 が提供する何百もの公平なレビューをご覧ください。

ビジネス分析が重要な理由

ビジネス分析には多くの可動部分がありますが、そもそも組織にとってなぜ BA が重要なのかは不明かもしれません。

まず第一に、ビジネス分析は、会社が正確な意思決定を行うために必要なツールです。 これらの決定は、収益性の向上、市場シェアの拡大、および潜在的な株主へのより大きな利益の提供に役立つため、組織全体に影響を与える可能性があります。

非常に多くのビジネスがテクノロジーの影響を受けていることは否定できませんが、BA を正しく使用すれば、さまざまな企業に競争上の優位性をもたらすため、BA は会社に良い影響を与える可能性があります。

一部の企業は大量のデータをどう処理すればよいか確信が持てませんが、ビジネス分析は、このデータを実用的な洞察と組み合わせて、企業としての意思決定を改善するために機能します。

さらに、このデータは任意の形式で表示できるため、組織の意思決定者は、プロセスの最初に設定した目標に適した方法で情報を得ていると感じるでしょう。

基本的に、業界に関係なく、ビジネス分析が重要な 4 つの主な方法は次のとおりです。

• 機能しているものと機能していないものを明確に把握することで、ビジネスのパフォーマンスを向上させます
• より迅速で正確な意思決定を提供
• ビジネスが消費者の行動、傾向、およびパフォーマンスに関して正しい選択を行うのに役立つため、リスクを最小限に抑えます
• 消費者に関する質問に答えることで、変化と革新を促します

ビジネス分析の例

ビジネス分析には、さまざまな業界や組織での使用例があります。 テクノロジーがより高度になるにつれて、ますます多くの企業がビッグデータを有利に活用して利益を最大化し、顧客体験を向上させる新しい方法を開発しています。

たとえば、ファーストフード店を経営しているとします。 ビジネス分析を使用して、ドライブスルーを使用する顧客の注文プロセスをスピードアップできます。 BA を使用してドライブスルーが受信するトラフィックを監視すると、ピーク時間と効率を上げる時期を知ることができます。

列が長くなりそうだとわかったら、スタッフの周りを移動して、より多くの従業員がドライブスルー レーンで作業できるようにするか、すぐに完了できる注文を推奨してもらうこともできます。 列が短くなると、従業員はマージンが高く、より高価で作成に時間がかかるアイテムを推奨できます。

人気のミールキット宅配サービスである Blue Apron は、ビジネス分析を使用して、注文とレシピの需要を予測しました。 毎週、購読者に購入用の食事の混合メニューを送信し、予測分析のおかげで、さまざまなデータの洞察を使用して、製品の腐敗を回避し、注文を満たすことができました.

これを行うために、Blue Apron は、顧客が特定の注文を行った頻度の履歴データで構成される顧客関連の洞察に注目しました。 過去のレシピに対する顧客の好みに焦点を当てたレシピ関連のデータもありました。 最後に、季節的な傾向を調べて、特定の時期に注文率が高いまたは低い購入パターンがあるかどうかを確認しました。

予測分析のおかげで、Blue Apron は顧客をよりよく理解し、ユーザー エクスペリエンスを改善し、嗜好の変化を予測し、時間の経過とともに食事の味がどのように変化するかを特定することさえできました。

Growth Hackers の CEO であるJonathan Aufray が時間を割いて、彼らがビジネス分析をどのように使用しているかを共有しました。 「Growth Hackers では、ビジネス分析を使用して、トラフィック ソースと生成したリードの数を追跡しています。これにより、どのマーケティング戦略が効果的で、どのマーケティング戦略が効果的でないかを理解し、最も効果の低いものを最適化し、いくつかをドロップし、そして、最高の結果をもたらすマーケティング チャネルを倍増させます。」

また、私たちが支援するクライアントのためにビジネス分析を使用しています。 戦略を改善し続けるためには、行動を追跡してデータを収集できることが不可欠です。 データがなければ、何が機能しているか、戦略を最適化する方法を知ることができません。 私は、すべての企業がマーケティング、見込み顧客の発掘、販売、およびカスタマー エクスペリエンスのために分析を使用する必要があると考えています。」

ビジネス分析の利点

ビジネスの規模や業界の規模に関係なく、ビジネス分析はさまざまなメリットをもたらします。

主な利点の 1 つは、予期せぬ事態に備えてビジネスを計画できることです。 BA は、組織の売上、利益、およびその他の重要な指標の傾向をモデル化しながら、それらを将来に向けて予測することができます。 これにより、企業は毎年、季節ごと、またはあらゆる規模で発生する可能性のある変化を確認できるため、事前に準備して計画する機会が得られます。

閑散期に備えて支出を減らすか、新しいマーケティング キャンペーンに投資する必要があるかもしれません。 BA は、大企業が注文量を予測し、無駄を最小限に抑えることを容易にします。

ビジネス分析により、組織は新しいマーケティング キャンペーンをテストすることもできます。 BA は顧客の行動に関するデータを提供するため、さまざまなオーディエンスや人口統計に対する広告キャンペーンの効果をよりよく理解できます。 また、顧客が戻ってくる可能性が低いことを特定できる場合は、対象を絞ったプロモーションを提供してビジネスを取り戻すことを検討できます。

BA を有利に活用すれば、業界に関係なく、競合他社に対して優位に立つことができます。

ビジネス分析の課題

ビジネス分析には、克服しなければならない潜在的な落とし穴がいくつかあります。

まず第一に、社内のすべての関係者がその採用と実行を完全にサポートするときに、最も大きな成功を収めることができます。 上級管理職からの賛同と明確な企業戦略が常に必要になります。

上層部全員に BA 戦略を承認してもらうのは難しい場合があるため、既に実施されている戦略をサポートするものとしてビジネス分析を提示するようにしてください。 これには、学士号の利点を理解するのが遅い人を助けるための、明確で測定可能な目標も含まれている必要があります。

経営陣の所有権に加えて、ビジネス分析には IT の関与も必要です。つまり、データを処理するための適切なテクノロジ インフラストラクチャとツールが必要です。 ビジネス アナリティクスを真に成功させるには、ビジネス チームと IT チームが協力する必要があります。 その際、予測モデルを実装し、アジャイル アプローチを採用するための適切なプロジェクト管理ソフトウェアを用意してください。

分析プロジェクトの最初の数か月間は、最終結果にコミットし続けることが重要です。 分析ソフトウェアのコストは高くなる可能性があり、ROI はすぐには得られませんが、献身的であり続けてください。 分析モデルは時間をかけて開発され、予測は改善されるだけです。 投資期間を乗り切ることができないビジネスは、コンセプト全体を放棄する可能性があります。

分析が提示されたら、エンドユーザーの賛同も必要になります。

エンドユーザーは、ビジネス分析の採用に関与し、開発された予測モデルに関与する必要があります。 これらのインサイトが現在のビジネスとテクノロジーの運用にもたらす変化に組織が備える必要があるため、最高の変更管理が必要になります。

ビジネス分析のキャリア

ビジネス分析のキャリアは、数字を扱うのが好きな人に人気があります。 学士号を取得するには、ビジネス分析、データ サイエンス、情報管理、ビジネス インテリジェンス、マーケティング、統計、または関連分野の学士号が必要です。

ビジネス分析に関連する一般的なキャリアパスのいくつかは次のとおりです。

• データ アナリストまたはデータ サイエンティスト: データ サイエンティストとして、すべての部門で利用できる貴重な洞察を組織に提供する方法でデータを収集、分析、整理します。 データ アナリストは、表、グラフ、およびその他の種類のレポートを使用して、このデータを上層部に提示します。
• ビジネス インテリジェンス アナリスト: ビジネス インテリジェンスアナリストは、競合する組織に対して優位に立つために情報を収集および分析する方法が異なります。 彼らは、彼らのビジネスがどこにあるのか、その強みと弱み、そしてどのようにしてより大きな利益をもたらすことができるかを正確に上層部に提示します.
• ビッグデータ分析スペシャリスト:テクノロジーとデータサイエンスの最新の開発を使用して、ビッグデータ分析スペシャリストは、デジタル業界で働くときに発生する課題を解決します。 多くの場合、データから得られた洞察を使用してさまざまな決定を検討するよう求められ、事実に基づく証拠で結論を裏付けることができる必要があります。
• 経営アナリストまたはコンサルタント: 経営アナリストの役割は、事業運営に取り組み、それらが円滑かつ効果的に運営されていることを確認することです。 他のいくつかの部門と協力して、どのビジネス プロセスを改善する必要があるかを絞り込み、効率を高める方法も見つけます。
• マーケティング マネージャー: マーケティング マネージャーのルートを選択する人は、組織のマーケティング戦略を考え出す必要があります。 マーケティング キャンペーンの監督、小売り分析の収集、販売およびマーケティング チームとの直接の作業、または上級管理職への報告など、組織や業界の種類によって異なります。
• オペレーション リサーチ アナリスト:オペレーション リサーチ アナリストは、情報技術を使用して運用データを分析し、分析を実行し、さまざまな部門にわたって効率を向上させるソリューションを開発します。
• 市場調査アナリスト:市場調査アナリストになることを選択した人は、マーケティング データを直接扱います。 この種の情報は、潜在的な顧客を特定し、製品の望ましさを評価し、特定の価格帯を開発して時間の経過とともに収益を増やすのに役立ちます。
  

データアナリストの給与

ビジネス分析業界で始める場所が必要な場合、より一般的な道の 1 つはデータ アナリストの役割です。 この仕事の需要が高いことは否定できません。特に、データ アナリストがスタッフにもたらす価値をすべての組織が認識し始めていることを考えるとなおさらです。

あなたがこの道を行くなら、あなたが住んでいる都市が最もお金を払って1つになることができるかどうか疑問に思うかもしれません. 有料都市のトップ5は次のとおりです。

ビジネス分析スキル

上記の役割のいずれかでキャリアを積むには、成功するための特定のスキル セットが必要です。

• 批判的思考:ビジネス分析を扱う上で重要なことは、どのデータが意思決定に役立つかを理解し、収集されたデータの意味を批判的に考えることにあります。
• 問題解決:データ収集の全体的な目標は、多くの場合、組織内の特定の問題点を解決することです。そのため、このスキルがあれば、点と点を結び付けて結論を導き出すことが容易になります。
• コミュニケーション:チームの他のメンバーと協力している場合でも、調査結果を上層部に伝えている場合でも、執筆とプレゼンテーションを通じて強力なコミュニケーターになることが重要です。
• 好奇心:ビジネス分析を扱うということは、物事がどのように機能し、どのように組み合わされ、時間とともにどのように変化するかについて好奇心を持っていることを意味します。
• 詳細志向:この分野の担当者はこのような複雑なデータを扱うため、このデータの多くの詳細と、データが提示する推奨事項に注意を払うことが重要です。
  

ビジネス分析とビジネス インテリジェンス

ビジネス インテリジェンス (BI) がビジネス アナリティクスとしばしば混同されることは珍しくありません。また、その逆も同様です。 BI は履歴データも扱いますが、このデータは企業の CRM ソフトウェア、ERP システム、マーケティング オートメーション ツールなど、さまざまな場所から収集される傾向があります。

BA と BI の両方で、データ視覚化ソフトウェアを使用してデータが収集、並べ替え、表示されるため、ビジネス エグゼクティブは、明らかになる可能性のあるスパイクや問題点を視覚的に表現できます。

ただし、この 2 つには主な違いが 1 つあります。

ビジネス インテリジェンスは、会社の業績と、主要な指標のどこに立っているかを報告することに関心があります。 過去に何が起こったのか、なぜそれが起こったのか、そして現在何が起こっているのかについてのコンテキストを提供します。

ビジネス分析は、ビジネス インテリジェンスによって提供されるコンテキストを取得し、統計分析、データ マイニング、予測モデリング、およびその他の手法を適用します。 これらの方法はより高度であり、将来予測として知られる、より多くのコンテキストを提供します。

どの方法がビジネスに適しているかを判断するのは難しい場合があります。 次の場合にビジネス インテリジェンスを使用します。

• 会社の過去または現在のパフォーマンスを視覚化する必要があります。
• 重要なメトリクスを集計して視覚化することほど、予測には関心がありません。
• より多くのユーザーにデータを認識してもらいたい。 これは、セルフサービスのビジネス インテリジェンスによって可能になります。これは、技術にあまり詳しくないユーザー向けのソリューションであり、グラフやレポートを生成できます。
• データに基づいて意思決定を行うことに抵抗がありません。

一方、次の場合はビジネス分析を使用します。

• 会社の将来のパフォーマンスを視覚化する方法が必要です。
• 予測は、会社の成功の鍵です。
• データを調査して操作するデータ アナリストがいて、正確な予測のために結果を視覚化することもできます。
• データ マイニング、統計分析、予測モデリングの結果に基づいて意思決定を行うことをお勧めします。

ビジネス分析とデータ サイエンス

ビジネス インテリジェンスと同様に、ビジネス分析がデータ サイエンスとどのように異なるのかが不明確な場合があります。 どちらも、データの収集、モデリング、およびさまざまな洞察の取得を伴います。

この 2 つの違いは、BA がコストや利益などのビジネス関連の問題に固有であり、将来何が起こるかを予測できることに起因します。

データサイエンスは、顧客の好み、季節要因、およびビジネス内の地理に関連する質問に答えることが主な焦点であるため、2 つのうちの上位またはスーパーセットです。 これらの質問に答えるために、データとアルゴリズム構築およびテクノロジーを組み合わせます。

簡単に言うと、データ サイエンスとは、統計、アルゴリズム、およびテクノロジを使用してデータを研究する科学です。 BA は、ビジネス データの統計的研究です。

実際の例を考えてみましょう。

あなたがアイスクリーム店を開いたとしましょう。 必要な材料と設備をすべて購入し、キャッチーな名前を考え出すことさえできます。

ビジネス分析は、次のような質問に答えるのに役立ちます。

• 私のビジネスは利益を上げていますか？
• どうすればビジネスをさらに収益性の高いものにすることができますか?
• 利益が出ない場合、何が間違っているのでしょうか?
• 収益性が低いのはどの項目ですか?
• アイスクリームをより高い価格で販売するか、それともより低い価格で販売する必要がありますか?

データ サイエンスは、次のような質問に答えるのに役立ちます。

• 平均的なアイスクリームを食べる人の典型的な人口統計は?
• ラジオでトップ 40 の音楽を再生すると、顧客はより多くのチップを受け取ることができますか?
• 別のアイスクリーム店を開くのに最適な地理的位置はどこですか?
• アイスクリームの売り上げが最も多いのは何月ですか?

ビジネス分析のベスト プラクティス

適切なビジネス分析戦略を実装することは、企業が一晩でできることではありません。 ただし、特定のベスト プラクティスが実施されると、得られる洞察によって、ビジネスを可能な限り成功させることができると確信できます。 これらのベスト プラクティスは次のとおりです。

• ビジネス分析を使用する前に、ビジネス ユース ケースと目標を定義する
• 成功と失敗の特定の基準を決定する
• 成功と失敗の基準を使用してモデルを検証する
• 方法論を作成し、データを絞り込み、正確な予測を行うための内的および外的要因を決定します

時間をかけてこれら 4 つのプラクティスを実施すれば、データドリブンな意思決定からビジネスに最大限の利益がもたらされることを確信できます。

ビジネスに取り掛かりましょう

組織がビジネス分析を使用することを選択した場合、収益、カスタマー エクスペリエンス、および全体的な効率に関して、より適切な意思決定を行う必要があります。

これらの方法は、競合他社より優位に立つ方法を明らかにできるため、隠れた宝石と見なされることがよくあります。 目標を設定し、賞品に目を光らせれば、見つけたものにうれしい驚きを感じるでしょう。

まだ学ぶことをやめないでください！ ビッグ データ分析の詳細と、それを使用してより迅速かつ計算された意思決定を行う方法をご覧ください。