データ分析テクニック概論

こんにちは,はむれっつです。

データ分析には多くの手法があります。
今回は分析に不可欠なセグメント化とコンテキストについて書きます。

1. セグメント化
　集計されたデータだけでも
　購入パターンなどユーザー行動の全体的な傾向を見ることはできますが
　その理由を理解するのはデータのセグメインとが必要です。
　セグメント化ではデータの一部を取り出して分析できます。
　例えばマーケティングチャネルごとにセグメント化して
　購入数増加に関係したチャネルを調べます。

　セグメントを取り出して分析することで数値置的な変化の原因を調べやすくなります。
　トラフィックのセグメント化はアナリティクスのどのレポートでも可能です。
　
　「トラフィック」レポートを見てましょう。

　表の各行がトラフィックの各セグメントに対応しており
　セグメント同士を比較し、価値の高いトラフィックをもたらすセグメントを割り出すことができます。
　
　よく使用されるセグメントで、
—曜日や時間帯によるサイトの訪問者の行動の違いを見ることができます。
　 　—デバイス別のセグメント化では仕様デバイスの成果の差がわかります。
　 —チャネル別ならマーケティング活動の種類ごとに見ることができます。
　　 —地域別なら国、地域、都市ごとに効果を比較できます。
　　 —ユーザ特性によるセグメント化ではリピーターと新規ユーザを比較し
　　 　定着につながる材料を調べることが出来ます。

2. コンテキスト
　セグメントのパフォーマンスの良し悪しが判断できるようにデータにコンテキストを与えることです。
　コンテキストには外部的コンテキストと内部的コンテキストがあり、
a: 外部的コンテキストは
業界のベンチマークから得ます。
パフォーマンスを比べて売上の上昇は業界全体のものか、
自社だけかなどを把握できます。

b:内部的コンテキストは
　　自社の過去のパフォーマンスが基準になります。
　　過去のデータをベンチマークしておいて、
主要パフォーマンス指標の目標を設定し、測定計画に組み込みます。
　

アナリティクスや他のデジタルアナリティクスにおけるセグメント化とコンテキストについては
別の記事でも記載します。
今日はここまで。