データマイニングとは
販売データや電話の通話履歴、顧客属性やクレジットカードの利用履歴など、
ビジネス活動のなかで大量に蓄積されるデータを解析し、
その中に潜む項目間の相関関係やパターンなどを探し出す技術です。
例) 小売店で季節・天候・設置売り場と売れ筋商品の相関関係を発見。
イメージとしては『ゴミだらけの草原から美味しい果実を収穫する』感じです。
荒廃した草原の掃除をして、綺麗になった状態から効率よく果実を得るのです。
データマイニングと統計解析の違い
データマイニングは「知識発見」
統計解析は「仮説検証」であると言われます。
実際にはデータマイニングには知識発見だけでなく仮説検証も含まれています。
更にデータマイニングは2種類に分けられます。
・仮説検証(目的志向)的データマイニング
目的変数があり、購買量や顧客の反応を予測したり、その為に分類したりするものです。目的を持ってモデルを創るために使われます。
・知識発見(探索)的データマイニング
目的変数がなく、得られたデータから有用なルールやパターン、類似性などをみつけだそうというものです。
「ビールとおむつ」
以下、転載(米誌『ウォールストリートジャーナル』)
米国の大手スーパーマーケット・チェーンで販売データを分析した結果、顧客はビールとおむつを一緒に買う傾向があることがわかった。調査の結果、子供のいる家庭では母親はかさばる紙おむつを買うよう父親に頼み、店に来た父親はついでに缶ビールを購入していた。そこでこの2つを並べて陳列したところ、売り上げが上昇した。
データを分析することで様々な事実が見えてくるからこそ、分析が重要。
そうしたことを教えてくれる、最も分かりやすい例なのです。
あなたはビジネス活動で得られたデータをキチンと分析していますか？
生のお客様の声は他には変えられないお宝になります。
その中に、本当に解決すべき課題やお客様が本当に求めていることが入っているのです!!
ただ、その声をもっと効果的にする方法があるのです。
それについては長くなってしまうのでまた別途…
福引ご縁会の会場ではほぼ毎回そのヒントが出てきています。
詳しくは下の画像から♪
文責:福引ご縁コンシェルジュ サクライ
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