データマイニングとは？

データマイニングを活用することで、顧客の新たなニーズや購買パターンを発見することができます。
今回は、データマイニングの手法や活用例についてご紹介します。

データマイニングとは

データマイニングは英訳すると「Data Mining」で、情報（Data）から有益なものを採掘（Mining）することを意味します。 ITの分野では、膨大なデータ（ビッグデータ）を解析して特定のパターンやルールを導き出す技術を指します。

最近では、人口知能が機械学習をすることによりビッグデータを解析して、自動的にデータを分類・予測することなどが可能になり始めています。 また人口知能の発達により、これまで難しかった名刺やテキストデータもデータマイニングの対象となってきています。

データマイニングの分析手法

データマイニングを行う際に使用する分析手法は複数あり、どの手法を使用するかは分析目的により異なります。 よく使われる分析手法は以下3つの手法です。

①クラスター分析
クラスター分析とは、データなどの集合体をカテゴリごとに分けて集める手法です。 購買データから似たような行動をしている顧客をグルーピングしてグループごとに施策を打つなど、顧客をセグメントする際に活用されます。

②ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析とは、発生確率を予測する手法です。顧客データからキャンペーンを行ったときに購入してくれる確率を予測する際などに活用されます。

③マーケット・バスケット分析
マーケット・バスケット分析とは、どの商品とどの商品が併買されやすいかという組み合わせを見つける手法です。

データマイニングの活用例

スーパーの購入履歴をデータマイニング
「おむつとビールは一緒に購入される」という分析結果から、おむつ売場の隣でビールを売ることで売上を伸ばすことができた。

問合せメールやコールセンターの対応履歴をデータマイニング
問合せの際に頻出するキーワードを抽出し、内容の傾向を把握。予め問答を用意することで顧客対応の向上に繋がった。

POINT

AIがデータマイニングを行うことにより、これまで気付かなかった事象を発掘できる可能性が高まりました。ただし、データマイニングで得られるのはデータの傾向や特徴という「知識」までであり、それを有効に活用できるかは人にかかっています。