BIツールの活用手順・分析方法を徹底分析

目次
• BIツールできること
• BIツールの活用手順
• 代表的な分析方法を紹介
• BIツールがもたらす効果
• BIツールを活用する際のポイント

BIツールできること

企業活動の多くがデジタル化している昨今、蓄積されるデータも膨大です。デジタルトランスフォーメーションが推進されている中、企業が競争力を維持するためには、SNSなども含めたデータにもとづく顧客分析が必要不可欠でしょう。

しかし、蓄積した膨大なデータを人の手で整理・分析するのは、現実的ではありません。一方BIツールでは、膨大なデータの中から必要な情報を簡単に抽出・加工、分析することができます。

データ分析といえば手間がかかるイメージがあるかもしれませんが、BIツールを活用すれば分析の自動化も可能です。使い方を覚えてしまえばデータの抽出や加工などに煩わされることなく、自社の課題の洗い出しなど注力すべき業務に専念できるでしょう。

BIツールの活用手順

BIツールを使いこなすには、各機能の役割を理解することが重要です。
ここでは、使い方や上手く活用する手順をご紹介します。

BIツールでは、売上や顧客情報、販売データ、営業状況など意思決定に必要なデータを収集できます。

状況が目まぐるしく変化する昨今のビジネスシーンにおいて、経験したことのない問題に直面することもめずらしくありません。しかし経験による判断が難しい場面でも、データを集めておけば現状を正確に把握できるでしょう。特に重要な経営判断を下す際は、データによる裏付けが不可欠です。

そこでBIツールを活用すれば、効率的にデータを管理・分析し適切な判断を下すことができます。

BIツールには、ダッシュボード機能が備わっています。

データを収集しても整理されていなければ、十分に活用することはできません。しかしBIツールのダッシュボードでは、複数のデータを一覧表やグラフなど、視覚的に整理して表示可能。気になるデータをピックアップして、さらに詳細に分析することもできます。

加えて、タブレットやスマートフォンなどのマルチデバイス対応のツールも多いため、移動中にデータを確認するといった使い方も叶うでしょう。

BIツールは、データマイニングにも活用できます。

データマイニングとは、大量のデータの中から関連性を見つけて特定の事象が発生する確率を予測することです。例えば、顧客を属性ごとに分類して、購買傾向を予測するといった使い方もできます。

BIツールを活用して購買傾向を把握できれば、購入されやすい商品の傾向が明確になり、最適な商品をベストなタイミングで提案することも可能に。最近では、データマイニングにAIを活用したツールも増えています。

BIツールでは、シミュレーション機能も利用することができます。

企業が安定した経営を続けていくには、常に利益をあげていかなければなりません。そのためには、仮説・検証を繰り返すために、継続してPDCAサイクルを回していく必要があるでしょう。

PDCAサイクルを回すには、データ収集の上で売上や収益のシミュレーションを行う必要もありますが、BIツールであればシミュレーション機能が搭載されているため難なく対応可能です。

代表的な分析方法を紹介

BIツールで、具体的にどのようなデータを、どのように分析できるのかについて解説します。

予実分析とは、予算（目標）と実績を比較する分析です。現状の把握はもちろん、成果をあげるために何をすべきか明確にすることが目的で、主に予算や実績、予実差、達成率などのデータを使用します。

BIツールは、予実分析に必要なデータを部署別や月別にまとめられるレポート機能も搭載。予実分析によって予算と実績が乖離している理由が明らかになれば、今後の戦略を考える際のヒントを得られるでしょう。

また、長期・短期のデータを比較するドリルダウンや、複数の異なるデータを比較するダイシングなどの分析を容易に実行できます。

ABC分析とは、製品を売上や在庫、費用などのウェイトにもとづいてランク付け・管理する分析手法です。重要度がもっとも高いものをA、2番目に高いものをB、低いものをCの3段階で分類します。「効率的に成果をあげるためには、重要度の高い製品にリソースを分配すべき」という考え方にもとづいていることから、重点分析とも呼ばれているようです。

ABC分析のメリットは、現状を明確にできるということ。BIツールの使い方を覚えれば、製品の売上に対する貢献度をランク別にグラフ化したパレート図を作成できるため、注力すべき製品を一目で確認できます。また、費用面の分析に活用することも可能です。

アソシエーション分析とは、Aを購入する顧客はBを買う可能性が何％といった2つの条件の関連性と信頼度を分析する手法です。顧客の買い物カゴの中身を推測するような分析と言えるでしょう。

BIツールでは、アソシエーション分析の結果をもとに、すでに使用している商品よりもグレードの高い製品を提案するほか、一緒に購入されることが多いオプションの提案など、アップセルやクロスセルの成功率を高めることができます。客単価の向上による売上の増加が見込めるため、顧客分析やマーケット分析において非常に有効です。

ツールの使い方を一度覚えてしまえば、簡単にアソシエーション分析できるでしょう。

デシル分析とは、顧客を購入金額の高い順に10段階でランク付けして、売上への寄与度を分析する手法です。

客層ごとの売上比率や構成比などを把握でき、BIツールでも行うことができます。デシル分析では、顧客を売上順に並べた後に10等分してグルーピング。売上がもっとも高いグループをデシル1、2番目に高いグループをデシル2という風に、デシル10まで分類し、各デシルの購入金額の合計と、全体の売上に対する割合などを算出します。どの客層に優先的にアプローチすべきかを明確にできるので、リソースの分配比率を考える時に役立つでしょう。

また、単に優良顧客を見つけるだけではなく、売上へのインパクトが大きい潜在的な客層を探すといった使い方も可能です。

RFM分析とは、Recency（最終購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（累計購入金額）の切り口で顧客を分類する分析手法で、BIツールでも実施可能です。最終購入日が2ヶ月前の場合はR2、購入頻度が3回であればF3とスコアを付けて優良顧客や休眠顧客を分類します。

一般的に、Rが短くFが多い顧客ほどリピートで購入する可能性が高いですが、RFM分析は既存顧客へリピートを促したい場合などに活用されています。

例えば販促物としてカタログを送る場合、反応率が高い顧客を選んで送付した方が効果的。RやFが一定以上の顧客を選んで送付すれば、費用対効果を高められるでしょう。

クロス集計は、収集した全体のデータのうち2つもしくは3つ程度の属性に着目して集計・分析する手法で、BIツールでも行うことができます。

収集したすべてのデータを集計する単純集計は、集めたデータ全体の傾向を分析したい場合に有効ですが、一方でクロス集計は集めたデータを年齢別や職業別に分けて集計する方法です。データ同士の相関関係や因果関係を分析できます。

しかし、属性を細かく分けるほどサンプル数が少なくなるため要注意。サンプルの数が少な過ぎると、統計としての信頼度が低下してしまいます。

クロス集計を実施する際は十分なサンプルを集めなければなりませんが、BIツールの使い方を覚えれば、複雑なクロス集計の自動化も行えるでしょう。

クラスター分析は、性質がバラバラなサンプルを類似性に基づいてグループ分けする分析手法です。

決められた手順によってサンプルをグルーピングするため、類似した性質の顧客や競合他社の製品を分類する際などに活用可能。性質ごとに顧客をグループ分けできれば、ターゲットにすべき客層の見極めや有効なアプローチ方法の検討も可能になるでしょう。

クラスター分析にはグループの数を制限したい場合は階層クラスター分析、大量のサンプルを扱う場合は非階層クラスター分析の2種類があり、目的に応じた使い分けが必要です。BIツールを使いこなすことで、手間のかかるクラスター分析も気軽に実行できます。

BIツールがもたらす効果

BIツールは、煩雑な集計や複雑な分析を効率化できます。
ここからは、BIツールがもたらす効果をご紹介しましょう。

BIツールを導入すると自社の課題を可視化できます。

BIツールであれば、マーケティング施策の費用対効果の測定や、営業活動に無駄がないかどうかなど、あらゆる企業活動を定量的に分析可能。収集したデータをグラフで表示できるので、現状を把握しやすい点もメリットでしょう。

問題点を把握できれば、製品やサービスをどのように改善すればよいのかもクリアに。データをもとに改善に取り組めるため無駄がありません。

BIツールには、業務を効率化する効果もあります。

BIツールを導入していない場合、Excelで数式を作成してデータを分析する方法が主流です。しかし、Excelでは手作業が多い上、データ分析に精通した人材が在籍していなければ、複雑な手法を採用することもできません。

一方BIツールには、よく使用される分析手法のテンプレートが豊富に用意されています。使い方を覚えれば複雑な分析を自動化できるため、分析業務の効率化が可能です。

BIツールを活用すれば、経営判断・意思決定のスピードが上がります。

近年は多くの企業がデジタルトランスフォーメーションに力を入れており、業務の効率化を推進しています。意思決定のプロセスも効率化されつつあり、状況の変化も速くなっているため、他社との競争で優位に立つためには経営判断にもスピードが求められるでしょう。

BIツールでは、リアルタイムで「自社」「顧客」「市場」の情報を掛け合わせた分析ができるので、迅速な意思決定が可能です。

BIツールを活用する際のポイント

BIツールを活用するには、ポイントを押さえておく必要があります。
ここからは、ツール選びのポイントを確認していきましょう。

BIツール導入の目的を明確にましょう。

目的がはっきりしない状態でツールを選ぶと、自社のニーズに対応できないことも。BIツールにできるのは、データ収集と整理、分析までであるため、分析結果をどのように解釈するのかはユーザー次第です。何をどう分析して、どのような成果をあげたいのかが定まっていなければ、十分に活用することはできません。

また、自社の業務内容や使い方とマッチしているかもチェックしておきましょう。

BIツールを導入する際には、分析に必要なデータが揃っているか確認しましょう。

BIツール最大のメリットは、複数のシステムで収集した大量のデータを統合・分析できるということ。一方で、十分なデータがなければ、せっかく導入したツールが無駄になってしまいます。導入前には、必要なデータの種類を洗い出しておく必要があるでしょう。

また、分析に十分なサンプル数が揃っているかどうかも確認しておかなければなりません。分析に必要なデータの有無や量を事前にチェックするべきです。

BIツールを導入する前に、データ同士の連携が可能か確認しましょう。

BIツールでは、異なるシステムのデータを横断的に分析できます。しかし、すべてのデータをそのまま使用できるとは限りません。データ形式や連携の可否などを確認しておくことが大切です。

BIツールで既存の情報を利用するためには、時系列ごとに収集したデータを格納するDWHと呼ばれるデータベースが必要なことも。DWH機能が備わっている場合もあるので、ツールを選ぶ際にチェックしましょう。

今回は、BIツールの使い方や各種分析方法を解説してきました。

BIツールを導入した場合、一度使い方を覚えれば複雑な分析を簡単に実行できるため、経営判断や意思決定を効率化できます。一方で、一口にBIツールと言っても種類が多く、どの製品を選ぶべきか迷ってしまう方も多いでしょう。どのツールが自社に合っているのか分からないというケースも少なくありません。

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