データマイニングはどう使うと効果的ですか？

企業は売上データ、出荷（仕入れ）データ、商品データ、顧客データ、クレーム情報…等々、様々なデータを日々生み出し、入手し、ストックしています。
それらのデータは数値企データ（定量）と文書データ（定性）に大別されます。
通常、全データ量を１００としたとき、数値データは２０、文書データは８０を占めると
言われています。

これらのデータを解析し、新たな知見・知識を発見することによって商品開発や顧客開発
あるいは顧客とのコミュニケーション開発…等々、様々なマーケティング活動に繋げよう
とする手法にデータマイニングとテキストマイニングがあります。

ご承知の通り、データマイニングの対象は数値データであり、テキストマイニングの対象は文書データです。
どちらのマイニングも、データの中に潜んでいる価値ある情報や知識を掘り出すことを目的とした手法です。（従来の解析方法が計算手法とすれば、データマイニングやテキストマイニングは「総合知識発見手法」と言えましょう）

ところで、データマイニングやテキストマイニングを用いても芳しい成果が得られていないケースが多いという声を耳にすることがあります。
その多くの理由は、そもそも過大な期待をしているということが挙げられます。
データマイニングやテキストマイニングを用いれば何でも情報が発掘できると勘違いしている人が多いのではないでしょうか。

これらマイニングを行うのに大事なことは、明確な目的と詳細な仮説を設定です。

ご質問のケースで言えば、目的は「売上増」であり、「会員増」です。
例えば、目的が「売上増」の場合、背景には売上の鈍化・低迷があるのでしょう。

そのときの仮説項目は、

現状の売上構造は？何故そうなっているのか？

何故売上が伸びないのか？その要因は何か？

顧客はどの要因に何故不満があるのか？

…等々です。

具体的な仮説が描けない場合、マイニングできる能力よりも期待値の方が大きくなり、
結果、データマイニングやテキストマイニングは役に立たないと、失望へと繋がってし
まうのです。

尚、データマイニングやテキストマイニングの成果事例は数多くあります。（流通業、医薬、旅行代理店、自動車…など）
中でもテキストマイニングは、最近、特に重要視されております。

１．データマイニングとは、多くのデータの中から、一定の法則を発見しようというものです。

法則は、〇〇の人は△△を買うとかといった、特性です。
現場を見ていても、レシートを見ていてもわからないような、現象を捉えることを目的としています。

たとえば、赤ワインを買う人はチョコレートを買うといった特性があります。
こえは、赤ワインとチョコレートと購入者の特徴に一定の関係があるということが導き出され、現場で観察して確認されたことで

す。
知見をもとに、赤ワインの隣にチョコレートを置くことで、売上を伸ばせます。
有名な話で、ビールと紙おむつも同じです。



２．例えば、クリーニング屋さんの場合

お客さんに「あなたがクリーニング屋さんを選ぶポイントはなんですか？」と聞くと、近くて、安くて、仕上がりが良いところと答えがきます。

しかし、とても満足しているわけではないのです。

総合的な満足感の強さと各要素（価格、仕上がり、広さ、接客、各種サービス）の関係を分析すると、凄く満足していると答えたお客様の多くは、ピックアップサービスをしているお店のお客さんだったのです。

結論を言えば、
営業時間を伸ばし愛想をふりまき、ポイントサービスや付属品の引き取りサービスなどをいくら一生懸命やっても、あまりお客様は喜ばず、ピックアップサービスをした方が固定客が増えるということが分かります。




３．テキストマイニング（text mining）は、文章（言葉）をデータとしたデータマイニングのことです。

文章を単語や文節で区切り、それらの使われている頻度や一緒に使われる頻度、などを解析することで、一定の法則や特性を引き出す分析方法です。

テキストマイニングでは、お客様の自由回答の文章の中から、本音や満足感を上げるための方策を引き出すことができます。

個人でやっている小さなマッサージ屋さんでも使ったことがあります。
お客様に感想をいただき、なるべく多く書いていただきました。

その文章をから、どのようなお客様が一番信頼してくれているのか？信頼感はどこからきているのかを導き出し、ターゲットとすべき顧客と最も訴求できることを導き出しています。

これをもとに、キャンペーンチラシを作り、高い反応を取ることに成功しています。



by Qualia-Partners 工藤英一