予測分析とは、過去の履歴データや統計、高度なアナリティクス技術などを駆使して、まだ起こっていない未来の事象を予測することです。その精度の高さから、マーケティングビジネスを飛躍的に成長させる上で不可欠な分析手法となっており、多くの企業が競争優位性を確立するために積極的に活用しています。
テクノロジーの進化が著しい現代において、予測分析は企業活動にどのように貢献し、なぜそれほど重要視されているのでしょうか。本記事では、予測分析のタイプ別モデル、その取り入れ方、そして具体的な活用方法について詳しく解説します。
参照元：予測分析とは？
予測分析がなぜ必要か
予測分析とは、わかりやすくいえば「未来予想」です。企業がすでに取得しているデータから、情報やパターンを分析・解析することによって、未来に起こり得る事象を予想することができます。例えば、予測分析を活用して、これから入る顧客からのオファーを予測したり、反対に離れていきそうな顧客を予測したりも可能です。マーケティング活動において、予測分析を活用し、事象を前もって予測すれば、企業が対策を練る機会や時間を設けられ、その時々にあわせた適切な判断が行えるでしょう。
また、多くの企業が予測分析を行うことは重要であると考え、実際の世界市場においてもそのシステムは2016年の約35億ドルから2022年には約110億ドルに激増するといわれています。この市場の成長は、データ分析がビジネス成長に不可欠であることを示唆しています。
企業にとって予測分析とは、自社における「ビジネスリスク」の高低を判断し、最適な措置を講じるための欠かせないツールとなっており、特にマーケティング戦略の立案や実行においては、その効果は計り知れません。
予測分析のタイプ別モデル
企業が保有する顧客の購買履歴、ウェブサイトでの行動パターン、デモグラフィック情報といった「過去のデータ」を基盤として、AI（人工知能）やデータマイニングといった高度な分析技術を用いて基礎モデルを構築し、そこから未来の結果を予測するのが予測分析です。この分析モデルには、その特性や目的に応じていくつかの種類が存在します。
●決定木（ディシジョンツリー）モデル:
樹木のような分岐構造で、意思決定のプロセスを視覚的に表現するモデルです。特定の条件に基づいてデータを分類し、質問に「はい」か「「いいえ」で答えるような形で、最終的な結果へと導きます。例えば、「顧客の過去の購入履歴」という条件から、「特定の商品を購入する可能性が高い顧客」を特定するといったケースで利用されます。マーケティングにおいて、顧客セグメンテーションやキャンペーンのターゲティング精度を高めるのに役立ちます。
●回帰モデル:
ある変数（独立変数）が、別の変数（従属変数）の値にどのように影響を与えるかを分析し、その関係性を数式で表現するモデルです。統計分析で広く用いられており、例えば「広告費用」という変数から「売上」という変数を予測するなど、連続的な数値を予測する際に効果的です。予測分析の代表的な手法の一つであり、将来の売上予測や需要予測などに活用されます。
●ニューラルネットワークモデル:
人間の脳の神経細胞（ニューロン）の仕組みを模倣した数理モデルであり、機械学習の一種です。特に、複雑で非線形な関係性を持つデータを扱うことに長けています。例えば、顧客の多様な行動パターンから、次にどのような商品に興味を持つかを予測したり、微妙な顧客心理を読み取ったりする際に利用されます。予測分析の最先端技術であり、画像認識や自然言語処理など、幅広い分野で応用されています。
これらのモデルを適切に選択し、予測分析を行うことで、企業は市場における機会を正確に特定し、マーケティング広告の最適なタイミングや、より効果的なターゲット顧客の絞り込みを実現することが期待できます。これらのモデルを駆使することで、データは単なる記録から、ビジネス成長を加速させるための貴重な資産へと変わります。
参照元：予測分析とは？
予測分析の活用法
企業がリアルタイムでビジネスの結果を予測し、成長を目指すには、正確で有効な予測分析が不可欠です。予測分析には膨大なデータ取得が必要となりますが、まずは生データを収集し、1つにまとめておくことが重要です。その後、予測分析モデルでクリーンにデータ処理できるようにテストし、ソフトウェアを活用してモデルを実装・構築します。
特にマーケティング分野においては、顧客行動予測やコンバージョン率の予測、解約率の予測といった具体的な活用が可能です。例えば、過去の購買履歴やウェブサイトでの行動パターンを分析することで、将来的にどの顧客が特定の商品を購入する可能性が高いかを予測できます。これにより、パーソナライズされたマーケティングキャンペーンを展開し、広告費用対効果の最大化を図ることができます。また、顧客エンゲージメントの低下を早期に検知し、先回りして対策を講じることで、顧客維持率の向上にも繋がります。
得られた予測結果は営業やマーケティング担当者間で共有し、データに基づいた意思決定を継続的に行うことが大切です。これにより、市場機会を最大限に活かし、競争優位性を確立することができるでしょう。
参照元：予測分析とは？
まとめ
企業がこれまで収集してきた予測分析のデータは、まさに宝の山となり得ます。これまで価値を見いだせなかった顧客情報も、最新のテクノロジーと予測分析モデルを導入することで、マーケティング戦略に活用できる価値の高いものへと変化する可能性を秘めています。企業は予測分析を通じて、顧客の動向を正確に把握し、自社にとって最適なタイミングで意思決定を行うことが、競争優位性を確立し、ビジネスを成長させる上で極めて重要となります。
参照元：予測分析とは？
