データマイニングツールおすすめ9選

データマイニングツールとは大量のデータを分析および加工して、データごとの相関関係や傾向を抽出するツールです。

企業や組織には商品の購入履歴、サービスの利用履歴、その日の天候や気温など膨大なデータが蓄積されています。これらのデータをAIや機械学習などを用いて分析し、企業や組織における経営活動に有効な打ち手につなげます。

今回は、自社に最適なデータマイニングツール候補を選定します。ぜひ比較検討に活用してください。

自社の目的や課題に合ったものを選択する

データマイニングを導入しても、自社の目的に沿ったものでなければ効果は発揮できません。自社に合ったデータマイニングツールを活用して、初めて適切な結果が得られるでしょう。

自社のどのような課題を解決したいのか、どのような目標を達成したいのかを具体的に決める必要があります。具体的に決められれば、どのようなデータを集めなければならないか、どのようなデータがあれば精度が上がってくるのかが見えてきます。

データマイニングツールを導入する際は、自社の目的に合った分析が行えるか、目的に合った機能が備わっているかを確認して選択するといいでしょう。

分析対象・分析方法を明確にする

自社が分析対象を明確にしておくことで、必要なデータが見えてきます。たとえば売上向上を目指すのであれば、これまでの売上データから購買している年齢層や購入されている時間帯のデータ、購入した理由などのデータがあれば有効なデータを作成できるでしょう。

また分析方法も明確にするといいでしょう。分析方法には購入者の特徴ごとにグループ分けを行い、グループごとに施策を打って効果を高める「クラスタリング」や製品・サービスごとに相関性を見つける「マーケット・バスケット分析」などがあります。

自社でどの層にどのような製品を訴求して、売上を向上したいかなどを考えていくことで、どの分析方法が適しているかを判断できます。

操作画面が使いやすいものを選択する

データマイニングツールを導入したとしても、実際に操作する担当者が使いにくければ最大の効果は発揮できません。

データマイニングツールは製品によって特徴やレポート表示の見え方などさまざまです。またデータマイニングはデータの収集から加工、分析、検証までを仮説検証の繰り返し、最適解を探していきます。

そのため担当者が利用してストレスを感じない操作感が大事になります。

費用対効果を計算して選択する

データマイニングツールには高額なコストがかかります。導入コストはもちろんのこと、保守コスト、コンサルティングコストなどランニングコストなどもかかってきます。

そのため費用対効果がきちんと得られるか計算して選択することが大事です。さまざまな分析ができる、レポートが見やすいなどは重要な点です。しかしそれらに加えて、自社が期待するメリットを享受できそうか、考えうる利益を出すことができそうかなども考える必要があります。

データマイニングツールを導入しても、効果が期待値以下では本末転倒です。そのため気になる製品を見つけた場合は、きちんとした費用対効果を見積もり選択することが大事になります。

売上の向上

売上向上はデータマイニングツールを導入して最もメリットがある点と言えます。なぜならデータマイニングでは売上データや顧客データ、商品データ、天候などの外部データなどあらゆる面から分析を行い、売り上げ向上の理由を掴むことが可能だからです。

たとえば「雨の日にはこの商品とこの商品の組み合わせがよく売れるので、天気予報を見てこの商品の発注を多くしよう」「チラシを打った日は、大きく掲載されている商品の売上が〇〇％上がった」などです。

こうした売上の動向や顧客の傾向などを掴むことで、データに紐づいた売り方ができ、売上向上が期待できます。

製品の品質向上

製品の品質向上にもデータマイニングツールは貢献します。例えば自社製品の故障データなどの分析を行った時、どのような条件下で故障が起きやすいのか、故障が発生しやすい箇所はどこか、どれくらいの時間をかけると故障するのかを把握できるでしょう。

把握したデータを活用して製品の改善につなげられれば、故障率の低減につながります。こうしたデータは製品の改良やバージョンアップにも活用できるので、製品の品質向上にもつながっていきます。

顧客満足度の向上

ビジネスを継続していくうえで、顧客満足度の向上は欠かせません。顧客満足度を向上させ、自社や製品のリピーターになってもらうことで、長期的に安定した利益を得られるためです。

マーケティングの世界には新規顧客を獲得するには、既存顧客の5倍のコストがかかるという「1：5の法則」があります。コストがかからずに、安定した経営を行なっていくためには顧客にリピーターになってもらうことが大事とされています。

こうしたリピーターを作ることにも、データマイニングは有効です。顧客の購買履歴や行動履歴などのデータを分析し、インセンティブやキャンペーンを打つことが可能だからです。データを分析し、有効な施策を打てれば、顧客満足度の向上につながります。

データ収集機能

データマイニングを行い、データの精度を上げるためには多角的で多くのデータが必要です。そのためデータマイニングツールでは顧客データや販売データ、商品データ、その他の内部データなどあらゆるデータを収集します。

データ保管機能

収集したあらゆるデータは膨大なものになることが多いです。そのためデータマイニングツールには、収集したデータを保管することに特化したデータレイク機能やデータウェアハウス機能が備わっています。

これらの機能を活用することで、企業内のあらゆるデータや日々更新されるデータを一元的に管理することが可能になります。

データ加工機能

あらゆるデータの収集を行なった後は、データマイニングを行うために収集したデータを加工します。具体的には販売データなど数値を用いるデータの形式を統一するなどです。データの加工を行うことで、システム上で動作が行える状態になります。

データクレンジング機能

データクレンジングとは「データの文字化けや重複、入力ミスの修正、不必要なデータ削除などを行い、データの正規化を図ること」です。データを整理し、データマイニングの分析精度を上げることにつながります。

データ分析機能

データ分析機能にはさまざまな技術があります。人工知能を活用した「機械学習」や統計学などを活用した「回帰分析」「主成分分析」などです。

機械学習が備わっているシステムであれば、データを自動で学習し相関関係を発見してくれます。また統計学を利用した分析を行う際には、データマイニングツールが専門的な部分を補助してくれるため、スムーズに取り組むことが可能です。

シナリオ構築

シナリオ構築とは分析を行なった結果の購買行動の観測を行うことです。たとえば雨の日にA商品とB商品が合わせて売れるという分析結果が出た場合、分析通りの効果が出るかを観測します。そのため実際の効果を確認し、さらなる改善につなげることが可能です。

シナリオ構築を行えば設定された情報で自動的に分析ができるので、業務効率を高めることにもつながります。

レポート機能

データマイニングツールのレポートには視覚に訴える機能があります。具体的には円グラフや棒グラフ、折れ線グラフなどの活用です。分析した結果をもとに最適なグラフの作成が可能となっています。

グラフを活用したレポート機能により、どこに課題があるのか、売上がどれくらい変化したのかを瞬時に判断することが可能です。

ダッシュボード機能

「計測器」を意味するダッシュボード機能も備わっています。ダッシュボード機能を活用することで、自社にとって重要なデータを簡潔にまとめ、表やグラフを利用して見やすく表示できます。

たとえば日々の売上データなどをリアルタイムに近い結果を常時表示させることで、日々どのように変化しているのかを知ることが可能です。また目標値など設定すれば、現時点でどれくらい達成しているか、あとどれくらいで達成できるのかを瞬時に確認できます。

データマイニングツールは製品によって特徴や機能もさまざま。「どの製品を選べばいいかわからない・・・」といった方も多いのではないでしょうか。

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