自動化されたアナリティクスを活用した顧客インサイトの発掘

イントロ

今日、企業は大量のデータを扱っており、ビジネスを継続するためには、このデータをどのように活用するかを知っておく必要がある。作成・収集したデータを分析できれば、マーケティング戦略やウェブサイトでのユーザー体験の向上、あるいはどのページが最も訪問者が多いかをチェックし、さらに訪問者を増やす方法を見つけるなど、より良い意思決定を行うことができるからだ。

では、大規模なデータセットからこの分析データを取り出すには、どのような方法があるのだろうか？この種の分析は、顧客インサイトや予測分析を得る上でどのような利点があるのだろうか？そして最後に、自動化されたデータ分析を始めるにあたって、どのような課題や傾向が予想されるのでしょうか？さっそく見ていこう！

自動分析におけるデータ収集と分析の方法

自動アナリティクスは強力なツールであると同時に、データを収集するための多くの手法や方法を持っています。各アプローチは、情報の取得方法や目的によって適しているものが異なるため、それぞれのプロセスで何を採用し、どのように活用できるかを知っておくとよいでしょう。

ソースクリックデータ

自動分析に使用されるデータ収集方法：

• ーウェブスクレイピング。ウェブページからデータを取得する最も一般的な方法。

ウェブスクレイピングは手動でも自動でも可能だが、大量のデータを扱う場合は自動の方が望ましい。Webスクレイピングを行うには、PythonのライブラリBeautifulSoupとScrapyを理解し、正しいデータを取得できるようにHTML構造の基本的な知識を持っている必要がある。

使用例：eコマースのウェブサイトは、競合他社のウェブサイトから製品、価格、カスタマーレビューなどの情報を収集するためにウェブスクレイピングを使用することができます。

• API。APIは、自動化されたシステムがデータを要求し、他のソフトウェア（サービス）から直接データを取得することを可能にするため、ウェブサイト（外部サービス、アプリケーション）から情報を取得するための良い選択肢となる。

APIは、ソーシャルメディア・プラットフォーム（Twitter APIやFacebook Graph APIなど）において人気のあるオプションであり、APIを取得した企業は、顧客とのインタラクション統計、トレンド、フィードバックなどの分析データを取得することができる。

使用例：APIによって、企業はソーシャル・メディア・サービスに問い合わせを行い、後で簡単に処理できるJSONまたはXML形式で必要な情報を取得することができる。

• トランザクションデータ。このオプションは、売上、購入、オンライン決済などのトランザクションからデータを収集することを意味する。SQLデータベース、データウェアハウス・ソリューション、あるいは専用の分析ソフトウェア（TableauやMicrosoft Power BIなど）のような高度な分析ツールは、この種のデータを管理・分析するために作成されているため、ここで役立ちます。

使用例：小売業者は、このデータ抽出方法を使用して、販売取引からデータを取り出し、分析することができる。これにより、隠れた購買パターンや収益傾向、あるいは顧客行動を見つけることができ、後にマーケティング戦略をパーソナライズして売上を伸ばすことができる。

自動分析におけるテクノロジー

収集したデータを分析する方法はたくさんある。多くの場合、データアナリストは自動分析のために機械学習（ML）を、感情分析のために自然言語処理（NLP）を、大量のデータを分析して意味のある洞察を得るためにデータマイニングを、トレンドや顧客行動を予測するために予測分析を使用します。それぞれのアプローチについて、以下で詳しく説明しよう：

• 機械学習アルゴリズムMLアルゴリズムは自動分析の核心である。データを分析し、分析されたデータに基づいて予測を導き出すパターンを見つけるのに役立つ。例えば、小売業であれば、MLを使用して、顧客の購買行動を、以前の購入方法に基づいて予測する。
• 自然言語処理（NLP）である。単純なデータ分析では必ずしも良い洞察が得られるとは限らないので、NLPを使ってみるのも良いだろう。これは、フィードバック、ソーシャルメディアへの投稿、あるいはサポートチケットなどのテキストを含むデータセットを分析し、製品に関する有用な洞察を取り出すことができるアプローチである。より具体的に言えば、顧客があなたの製品を好きか嫌いかを知りたい場合、NLPに感情的な色彩を持つフレーズや単語を検索させ、ネガティブ、ニュートラル、ポジティブにグループ分けすることで、このデータを得ることができる。
• データマイニング。これは、大量のデータを分析し、意味のあるパターン、関係、異常を見つける必要がある人のためのものである。このアプローチは、リスク管理、詐欺検出、市場セグメンテーションによく使われる。
• 予測分析。このアプローチは、自動化されたシステムに以前から保存されていた過去のデータを取得させ、それを分析し、将来のトレンドや顧客の行動を予測させることを意味する。財務データ、需要予測、リスク評価などを扱うビジネスでよく使われるオプションだ。

顧客データの処理と解釈の方法

自動分析の使用を開始する際には、分析されたデータで具体的に何をしたいのかを知っておくとよいでしょう。ここでは、顧客の行動を解釈するために収集したデータを処理する方法のリストを作成しました：

• セグメンテーション- 特定の特性（人口統計、購買習慣、興味）によって顧客をグループに分ける。ターゲットマーケティングやパーソナライズされたオファーを探しているビジネスには良い選択肢です。
• 行動分析- ウェブサイト上でのユーザーの行動を分析することで、ウェブサイトのナビゲーションを改善する必要があるか、ユーザー体験を向上させる必要があるか、より良いマーケティング戦略を立てる必要があるかをより的確に把握することができます。
• センチメント分析- ソーシャルメディア、レビュー、フィードバックから製品に関する洞察を得る。製品やサービスのマイナス面を改善したり、必要に応じて品質を向上させたりするのに役立ちます。

顧客行動の理解における自動アナリティクスの利点

自動化された分析には多くの利点があり、特に大規模なデータセットを使用して顧客の行動や体験を向上させることを決定した場合、非常に便利です。

膨大なデータセットを数分で処理するのに役立つだけでなく、このデータに基づいて価値あるアドバイスを与えてくれます。ここでは、自動アナリティクスを使用する最も顕著な利点と、それがあなたの会社にどのように役立つかについて説明しましょう。

ソースカナリーズ

大量データの処理

テラバイトやペタバイトの大容量データを分析できることは、従来のデータ分析では不可能だったことだ。

MLアルゴリズムやApache、Hadoop、Sparkのようなフレームワークは、迅速かつ効率的にデータを処理するのに役立ちます。これらのテクノロジーは、タスクの処理にクラウド環境を使用して動作するため、プロセスを大幅にスピードアップします。

効率とスピード

自動分析の基本要素であるAIのおかげで、数週間から数ヶ月かかっていた分析が数秒でできるようになった。例えば、AIは、ソーシャルメディア、カスタマーサポートへの問い合わせ、ウェブサイトでのやり取りなどのデータを収集し、プラットフォーム上の顧客データを迅速に動き回ることができる。この迅速なアプローチのおかげで、企業は今持っているデータについてより良い意思決定を行うための貴重な情報を得ることができる。

隠れたパターンと傾向を見つける

機械学習アルゴリズムは、手作業による分析では省略される可能性のあるパターンや傾向を見つけることにも長けている。MLを使えば、微妙な行動パターンや嗜好を把握し、将来の傾向を予測することもできる。その一例として、クラスタリングアルゴリズムは、完全に手作業による分析では見落とされるかもしれない、似たような行動や嗜好を持つグループに顧客をセグメント化することができる。

予測的洞察

予測分析は、ビジネスが持つ過去のデータを利用して、将来の顧客行動を予測する。以下のような手法が含まれる：

• 回帰分析；
• 決定木；
• ニューラルネットワーク

新商品を発売し、顧客の反応、解約の可能性、生涯価値などを予測したい場合に役立つ。また、顧客とのやり取りをパーソナライズし、ビジネス戦略を調整する良い方法でもある。

より良い顧客体験

ー最後にー最後のー 最後にーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーパーソナライゼーション・アルゴリズムの助けを借りれば、製品の推奨やマーケティング・メッセージなど、様々なものを特定の顧客に簡単に合わせることができる。

自動分析によって得られる情報の種類

自動アナリティクスで得られる情報にはどのような種類があるのでしょうか？たくさんあるので、ここで調べてみよう。

ソースグレート・ラーニング

顧客属性とセグメンテーション

アナリティクス・ツールは、アルゴリズムを使って以下の情報を見つける：

• 歳；
• 性別
• の場所だ；
• 教育を受けた；
• 所得水準。

MLは、これらの要素や他の多くの要素を用いて、より良いセグメンテーションを行い、各顧客グループに対して、よりパーソナライズされたアプローチを行う手助けをする。例を挙げると、決定木のアルゴリズムはユーザーを異なるセグメントに分類する。

購買パターンと行動

自動分析では、アソシエーション・ルール学習（AprioriやEclatアルゴリズムなど）のような技術を採用し、さまざまな商品と顧客の購買習慣の関係を確認する。

例えば、マーケットバスケット分析は、どのような商品がよく一緒に買われているかを調べるのに最適な方法であり、また、時系列分析では、長期的な販売傾向を分析し、需要の変動を予測することができる。

顧客フィードバックとセンチメント分析

センチメント分析では、NLPを使用して顧客の感情や意見を見つけることができます。NLPがセンチメント分析に使用するもの

• 顧客の声
• ったな；
• 製品に関するソーシャルメディアへの投稿。

LSTM（長期短期記憶）ネットワークのようなNLPアルゴリズムは、収集されたテキストに働きかけ、感情に関連する言葉に基づいて、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに分類する。このようなアプローチのおかげで、企業は自社の製品がポジティブなものとして認識されているのか、ネガティブなものとして認識されているのか、また、より良いものにするために具体的に何を改善すべきなのかを包括的に理解することができる。

オンライン交流とデジタル・フットプリント

Googleアナリティクスのようなツールは、その手助けをしてくれます。Google Analyticsのようなツールは、ウェブサイトの訪問、クリックパターン、ソーシャルメディアへのエンゲージメントを含むユーザーのインタラクションを追跡し、例えば、最も人気のあるページや機能、ページ滞在時間、直帰率などを見つけることができます。ウェブサイトを改善したいが、何から手をつけたらいいかわからないという場合に役立ちます。

自動分析およびソリューションの導入における課題

自動アナリティクスの多くの利点と使用事例には、対処すべき課題も伴います。スクロールを続けて、自動データ分析の障害となり得るものについて学んでください。

ソースミリメトリック

生年月日が

データ・オートメーションは多くの場合、機密データを扱うことを意味する。多くの人が懸念を示す理由のひとつである。データ漏洩を防ぐ方法の一つは、転送中のデータにはSSL/TLS、静止中のデータにはAESといった暗号化技術を使用することである。

また、GDPRやCCPA（データの収集、処理、保存に関する厳格なガイドライン）などの規制にも準拠する必要がある。

熟練した人材の必要性

自動データ分析を利用することに決めたら、データサイエンス、機械学習、ビッグデータ技術の経験を持つ専門家を必ず配置すること。専門のデータアナリストを探す時間がない場合は、既存のスタッフをスキルアップさせるためのトレーニングや開発プログラムに投資する。

これに加えて、ユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供し、一般的に幅広いオーディエンスが利用しやすい多くの分析プラットフォーム（AWS SageMakerやGoogle Cloud AIなど）のいずれかを使用することもできます。

データの正確性と関連性

最後のコンサートは、主に使用されるデータの質に関連している。例えば、データが適切にクリーニングされていなかったり、ギャップが多すぎたり、単に関連性がなかったりすると、結果の洞察はあなたにとって何の役にも立たない。

データセットを分析に使えるようにするには、定期的にクリーニング、検証、標準化を行う。データのエラー、重複、不整合を特定し、修正できる自動データ品質ツールの使用を忘れないこと。MLモデルは、あなたが提供したデータに基づいて学習されるので、このデータが良質であることを確認してください。

自動分析における今後の動向と予測

より多くの企業がワークフローにAIやMLを統合し始める中、自動分析の未来は明るいと自信を持って言える。AI/MLの統合からエッジコンピューティングの活用まで、すべてが最高のインサイトを得るために役立つだろう。

自動分析の動向

ここでは、今後大きく伸びるであろうトレンドを探る：

• AIとMLのIoTへの統合。IoTデバイスは大量のデータを生成するため、これらのデバイスに統合されたAIは、このデータをより迅速に処理し、より優れた顧客インサイトを提供するのに役立つ。
• 予測分析の進歩。より微妙な予測の助けにより、企業は顧客の行動、嗜好、将来のトレンドに関する洞察について、より詳細な情報を得ることができる。
• エッジコンピューティング。エッジ・コンピューティングは、データが生成された場所に近い場所（例えば、データが収集されたデバイスの内部）でデータを分析することを可能にする。このアプローチは、パーソナライズされたマーケティングや店舗での顧客体験の向上などのアプリケーションにリアルタイムの情報を提供するのに役立つ。
• データのプライバシー使用されるデータのセキュリティに対する懸念が高まる中、今後の自動分析のトレンドには、個人顧客データの匿名化だけでなく、新たな暗号化手法が間違いなく登場するだろう。

最終的な感想

最後に、自動アナリティクスを使って顧客の行動に関する有益な情報を取得することは、ビジネスそのもののインサイトを得るだけでなく、長期的に製品に対する顧客の満足度を高める良い方法である。

MLとAIの助けを借りれば、特定のデータによってユーザーを分類したり、ソーシャルメディアの投稿をスクレイピングするだけで製品の何がベストで何がワーストなのかを見つけたり、あるいは、発売しようとしている新製品を顧客が気に入るかどうかの未来予測をすることもできる。AIアナリティクスの展望は広く、何から始めればいいのかが分かれば、大きな成果を上げることができる。