予測分析とは、まだ起こってない「未来に生じるであろうこと」を、履歴データや統計、アナリティクス技術などをもとに、予測を行うことである。その精度の高さから、マーケティングビジネスを成長させる上で欠かせない分析手法となり、多くの企業が競合との差をつけるべく、活用し続けている。
テクノロジーの技術開発が進む近年の予測分析は、実際に企業でどのように使われ、なぜ重要視されているのか。タイプ別の予測分析やその取り入れ方、活用方法についてもあわせて解析する。
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」である。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るのだ。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ある。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だろう。
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る。
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いるのだ。
予測分析のタイプ別モデル
企業が持っている「顧客の履歴」や「傾向」「個人情報」などをもとに、AI（人工知能）やデータマイニング（統計、パターンの発）を使って基礎モデルを作成、そこから未来の結果を解析する予測分析。その分析モデルにはどのような種類があるのか、以下にまとめた。
●決定木（ディシジョンツリー）モデル
樹木状の図を使って、選択したものが他の選択肢にどのようにつながっていくかをチャート化したもの。選択したことによってもたらされる結果を表す図解である。
●回帰モデル
ある変数（値の名前）によって他の変数における値を見いだし、その変数間にある関係性を理解するもの。統計分析の中でもよく使われるモデルである。
●ニューラルネットワークモデル
人間の脳にある神経細胞を模倣した数理アルゴリズム。機械学習の一つであり、消費者の心の動きなど、非線形（比例関係にない）問題を予想・識別するモデルである。
これらのモデル別に予測分析を行うことで、企業は市場機会を選択・特定でき、マーケティング広告のタイミングやターゲットとなる顧客の絞り込みにも期待が持てるだろう。
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必須である。予測分析には膨大なデータ取得が必要となるが、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だろう。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、ソフトウエアを活用してモデルを実装・構築する。得られた予測結果は営業やマーケティング担当者にて共有し、活用し続けることが大切だ。
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まとめ
企業がこれまで収集してきたデータが宝の山となり得る予測分析。これまでに企業内で価値を見いだすことができなかった顧客情報も、最新のテクノロジーを導入することによって、価値の高いものへと変化する可能性があるだろう。
企業は未来予測を通じて、顧客の動向を把握し、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重要だ。
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