データの隠された相関性を見つけて、競争優位を築くため
データベースを使うと言っても、特別難しいことをするわけではありません。
「どんなものが売れたのか」「誰に売れたのか」「いつ売れたのか」などなど、普通の販売データ分析をするわけですが、Excelのシートを駆使するやり方と大きく違うのは、次の２つではないでしょうか。
- 大量のデータを扱える
- 組み合わせたり、分類したりを、試行錯誤しながら繰り返す
例えば、大量の販売データを分析することによって、商品同士の隠れた相関性が見つかることがあります。
「米国中西部の都市のお店で、ある人が午後5時に紙おむつを買ったとすると、次にビールを半ダース買う可能性が大きい」
これは、どんな商品が一緒に買われることが多いのかを調べる「バスケット分析」という手法で発見された例です。紙おむつはかさばるので父親が買い物を頼まれ、紙おむつのついでにビールも買っていくという傾向あるそうで、紙おむつの近くにビールを置けば売上の増加が期待できるというものです。
こうした手法をデーターマイニングといい、大量のデータを扱う技術が重要になります。
データマイニングで、こうした「隠れた相関性」を見つけることができれば、他社にはない大きな競争優位を築くことができるのです。
