コラム

Vol.011

後悔しないデータ分析の代行会社選びとは?

昨今ではデータをどう戦略的に活用するか?が企業活動の重要なテーマとして掲げられることが多くなってきました。しかしながら、膨大なデータを自社で扱うのは難しかったり、解析・分析したデータを活用できなかったり、そもそもデータそのものがなかったり‥と悩んでいる企業もまだまだ多いのが現状です。

そんなときは、データ分析専門の会社に相談してみるのはいかがでしょうか?本コラムでは、データ分析を依頼するときに陥りがちな失敗や、データ分析代行会社を選ぶときのポイントをご紹介します。

データ分析の重要性

そもそもデータ分析とは?

データ分析とは、膨大なデータを整理したうえで、知りたい情報を抽出することです。収集したデータは、ただ持っているだけでは意味を持ちません。乱雑に存在するそれぞれのデータから傾向や示唆を得ることではじめてな情報資産として活用できます。

肥大化・複雑化するデータ

日々変化する顧客ニーズや市場の動向に対応するには、データを活用した現状の正確な把握や確度の高い予測が求められます。デジタルシフトに伴い取得可能なデータが膨大かつ複雑化している背景もあり、企業活動においていかにデータを活用するか?その重要性はますます高まっていると言えます。

データ分析代行で陥りがちな失敗

データ分析を外注する場合には、いくつか気を付けておくべき留意点があります。実際に起こりうる失敗例をもとにいくつかご紹介します。

データの整理が不十分

データ分析では、事前にデータを整える下処理がとても重要です。蓄積された生データは、形式がバラバラだったり、欠損・破損データが混在していたりしますので、そのままだと正確な分析作業に耐えられません。生データを、分析に利用できるように整える作業を「クリーニング」(または、「クレンジング」)と言います。工数やスケジュールなどを優先させて、充分なクリーニングを行わずに分析するような業者に依頼しないよう注意を払う必要があります。

アウトプットが分かりづらい

データ分析を専門とするアナリストの中には、データと対峙することは得意でも、それを他者に分かりやすく伝えることが苦手だったり、相手への配慮が不足していたりするケースもあります。一生懸命に分析をしてもらったはいいが、結局なにが言えるのかよくわからなければ本末転倒です。

分析したはいいが、活用ができない

データ分析自体が目的化してしまうと「分析は終わったけど、この後どうするんだっけ?」と、茫然と立ちすくむ状態にもなりかねません。データ分析業者は、都度リクエストしたデータ分析はしてくれるものの、その分析の目的は?その後どう活用するか?‥まで汲み取ってくれるとは限りません。言われたことだけに取り組むような「受け身型」の業者だと、このような状況に陥るリスクは残念ながら高まってしまいます。

データ分析を外注するメリット

大切なデータの分析を外部の会社にお願いするメリットは何でしょうか?スピードと質の両面で考えてみましょう。

スピーディにデータ分析できる

自社で分析する場合は、データを扱える人材を育成または採用する必要があります。いわゆるデータアナリストと呼ばれる職種ですが、まだまだ人材不足で採用が難しく、スキル体系も確立されていないことから育成も困難です。内製でデータ分析ができるのが理想ですが、現時点では外部のエキスパートに任せたほうが速やかにデータ分析に取り組めるといえます。

目的に合わせた高度な分析も可能

例えば、Webアクセスログなどの単一データであれば、自社で扱うことも難しくないかもしれませんが、形式の異なる膨大なデータを統合的に解析する多変量解析の領域となると、専門的知識やスキルがないと手に負えないのが現状です。

最初から自社でできる範囲に限定するのではなく、データから知りたいことが何なのか?分析の目的達成を最優先に考えていくと、他社に依頼したほうが合理的なケースもあります。

データ分析を依頼するポイント

いままでのお話を踏まえて、データ分析の委託先を決めるための視点をご案内していきます。

目的志向で提案してくれるか?

何事も「目的」が重要です。データ分析も例外ではなく、分析で何を知りたいか?その示唆をどう次に活かすのか?を踏まえて取り組むことが大切です。

実務に入る前のオリエンテーションの場で、データの活用方法をしっかりと話し合い、目的に合わせた分析手法を提案してくれる会社を選びましょう。さまざまな業界の分析経験やノウハウを持っている会社だと、引き出しも多く提案の幅も広がります。

(例)マーケティングファネル視点で見たデータ分析の目的

データクリーニングを丁寧に実施してくれるか?

充分にデータのクリーニングを行ってくれる会社かどうか?も肝心です。クリーニングはデータ分析には欠かせない作業ですが、時間も手間もかかります。部分的に自動化できたとしても、最後は人の手や目を使って繰り返し検証する必要があります。このような地味な作業に手間を惜しまず、丁寧に取り組んでくれる姿勢があるかも確認しましょう。

(例)クリーニング後の整形データのイメージ

読み手・聞き手を意識したアウトプットを出してくれそうか?

データ分析の世界では、統計用語など専門的な言葉が平然と出てきます。ビジネスパーソン全員が知っている言葉ではないのに、それを知っていることが前提で説明されてしまうと、内容の理解が追い付かないだけでなく、気軽に質問することも難しいですよね。聞き手がデータにそこまで詳しくないかもしれない‥という想像力を働かせて、丁寧に説明していただけるか?データを列挙するだけでなく、パワーポイントなどでかみ砕いた説明資料をご用意いただけるか?といったコミュニケーション能力もデータ分析代行会社を選ぶ際に気を配りたい観点です。

(例)データから導かれる顧客像を可視化

分析に必要なデータを補完してくれるか?

分析目的に対して、自社で保有しているデータだけでは項目や量が不十分なケースも想定されます。その際には、社内にあるほかのデータをあたってみたり、外部からデータを調達したり、アンケートなどで新たに取得したり‥といった手段も検討できるはずです。そのような可能性を一緒に探ってくれるような柔軟な姿勢を持ち合わせているパートナーを選びましょう。

データ活用を伴走してくれるか?

データを企業の武器として各種施策に落とし込んでいくには、データ活用を企業文化として根付かせていかなければなりません。これは一朝一夕ではできませんので、まずは伴走するかたちで取り組みながら、徐々に自社で自走できるような準備を進めていく、といった進め方が現実線です。そのあたりまで含めたサポートができる会社を選ぶのが理想的です。

膨大なPontaデータ分析ノウハウを提供するロイヤリティ マーケティング

Pontaポイントを運営しているロイヤリティ マーケティングでは、大規模なPonta利活用データを解析・分析してきたノウハウをもとに、企業さま向けにデータアナリティクスサービスを提供しております。大規模データ分析の知見を活かし、ノンアナリストでもわかりやすい示唆報告をモットーに、貴社保有のデータから次の施策につながる価値ある情報を紡ぎだします。

若年からシニアまで幅広い層のPonta会員データを保有しておりますので、もし自社に充分なデータがなくても、Pontaデータと連携することでデータを補完し分析を進めることも可能です。基本属性だけでなく、購買属性、移動などの行動属性、さらには価値観属性など、バラエティに富んだデータを保有しているのもご評価いただいているポイントです。

「社内にデータはあるが、分析が進まない」「充分なデータがなくて、頓挫している」‥など、データに関する悩みごとがあれば、ぜひお気軽にご相談ください。

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