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データマイニング

データマイニングとは、小売店の販売データや電話の通話履歴、クレジットカードの利用履歴など、企業のデータベースに蓄積されている大量のデータを統計や決定木などを駆使して解析し、マーケティングに必要な傾向やパターンなどの隠された規則性、関係性、仮説を導き出す手法のことです。

従来は、こうした取引の「生データ」は、経理処理に必要なだけで活用されていませんでしたが、情報技術の向上により、潜在的な顧客ニーズが眠る「鉱山」として「採掘(mining)」されるようになりました。

一見無秩序・無関係に見えるデータの山も、着眼点次第では各事項の間に有益な連関が見えてくることが少なくないのです。

例えば、ある商店ではサングラスを買う人の多くが一緒にガムを買っているという事実が見つかるかも知れません。

スーパーの販売データをデータマイニングで分析することにより、「ビールを買う客は一緒に紙オムツを買うことが多い」「雨の日は生魚の売上が良い」など、項目間の相関関係を見つけることが出来るかも知れません。

こうした連関を実績として見出すことによって、サングラスの陳列棚の近くにガムを配置する、とか、雨の日に鮮魚のセールを実施する、といった効果的なマーケティングを行うことができるようになります。

データマイニングは、データベースの発展を中心とした情報技術の向上によって盛んに行われるようになった手法であるといえます。

元となるデータが多ければ多いほど、処理作業は膨大なものになりますが、その分実証性は高くなります。

既存データを専用のデータベースに取り込んで意思決定に活用するシステムはデータウェアハウスと呼ばれますが、データウェアハウスは一個のデータマイニングツールであるといえます。

ここで具体的にデータマイニングによってどのような効果が得られるのか例をあげてみます。

~データマイニングでダイレクトメールのレスポンス率を上げる~

過去に送ったダイレクトメールのレスポンスがあったかどうかの実績データと、 顧客属性データ(性別、年齢、年収など)から、例えばよりリスポンス率の高い 顧客属性の組み合わせを見つけ出すことができます。

これにより、無駄にごみ箱に捨てられてしまう ダイレクトメール数を減らし、より少ないコストで、より多くの収穫を得ることができます。

~購買履歴のマイニングで顧客が次に買いそうなものを探し出す~

インターネットのソフトウェアショップで購入されたソフトウェアの購入履歴データと、 その際の購入者の属性情報から、例えばその人が次にどのようなソフトウェアに 興味を持つかを見つけ出すことが可能です。

これにより、次に購入する確率の高い ソフトウェアに絞って案内を行い、売上増加につなげる事ができます。

データマイニングの手順としては次の3段階が挙げられます。

1.データを解析可能な形に整える
データマイニングの対象となるデータは多くの場合、解析することを想定して集められてはいません。

そのため最初に、値の入っていないデータを補完したり、特別に離れた例外的なケースを削除したり、 単位がばらばらのデータの単位をそろえたり、などの処理を行って、データを解析が行えるような形に整える必要があります。

2. 解析を行ってルールやパターンを見つけ出す
整えられたデータに対して解析を行って、様々なルールやパターンを見つけ出すのが次のステップです。

このステップでは、データマイニングに特化したソフトウエアツールを用いることが一般的です。

3.見つけ出したルールやパターンを有効に活用する
データマイニングの目的は得られた情報を有効に活用することで初めて意味があると言えます。

得られた情報をもとに、それに対応するアクションを取ることで、 売上アップや顧客からの信頼性アップなどの、実質的なメリットに結び付けることができます。