データマイニングを単純に言い換えるとデータの発掘になりますが、これはいったいどんな作業なのでしょうか。
今回はデータマイニングという言葉の意味やマーケティングにおける役割を解説していきます。
データマイニングってなに？
データマイニングとは、大量のデータの中から、有益な価値のある情報を発掘して取り出す統計的手法や技術のことを指します。
イメージとしては、大量のデータの中から大きなキーポイントとなるお宝情報を発掘するのではなく、今まで知られていないものの、役立つ可能性がある明らかな情報を発掘する技術という意味で使われています。
例えていうならば、荒野の中から唯一のダイヤモンドの原石を見つけたら成功なのではなく、原石が発掘できる可能性のある場所を推測する（今まで知られていない）新しいデータを取り出し、それをもとにダイヤモンドの原石を探し出すイメージです。
データマイニングは大きく分けて２種類
このデータマイニングは主に２つに分けられます。
目的を持ってあらかじめ定義された根拠に基づいて行なう仮説検証的データマイニングと、目的変数がない知識発見的データマイニングです。もう少し掘り下げてみましょう。
１、仮説検証的データマイニング
仮説検証的データマイニングには、目的を持ってあらかじめ定義された根拠に基づいて行なう、つまり目的変数があります。これは顧客の行動量や反応を予測する、 量的な数値を推定したり把握したりするものです。
大量のデータの中から数値を把握することができるようになると、商品がどのエリアで、どういった商品がどの程度売れているのかというような情報（量的変数や質的変数）を知ることができるために将来の予測が出来るようになります。
２、知識発見的データマイニング
知識発見的データマイニングは、仮説検証的データマイニングと異なり目的変数がないことが特徴です。さらに細分化するとアソシエーションルール策定とクラスタリングに分けることができます。
アソシエーションルール策定とは、商品の何と何が同時に買われているかを探索的に知ることによりお客様へのおすすめ商品を選定することが出来ます。
身近な例を挙げると、通信販売で商品を購入する際のサジェスト機能です。あなたがプリンターの購入をしようと、商品をカートへ入れます。そうすると、「この商品を買ったお客様が一緒に購入している商品」というように、プリンターに適合するインクや紙などを自動的に勧めてくれるような機能です。
これに対しクラスタリングは、 購買の行動が似ている人をグループ化し、そのグループ毎に適切な施策を打つという方法です。
このグループを分ける際、あらかじめ定義された属性や購買金額や購買頻度などで分ける場合と、事後に定義されたデータマイニングによって得られた探索的根拠で分け、それぞれに適したアプローチを行います。
データマイニングでどんな課題を解決できる？
膨大なデータの中から取り出した情報を利用すると、どのような課題を解決できると思いますか？ マーケティングの視点を取り上げてみました。
１、商品について
仮説検証的データマイニングによってデータマイニングを行うと、商品について得られる情報をまとめると以下の課題が挙げることができます。
・どの商品がどこでどれくらい売れているのか
・自社で今後強化していくべき商品はどれなのか
・この商品の将来性及びどの程度売れるのだろうか
一方、知識発見的データマイニングによって、データマイニングを行うと、
・どの商品とどの商品が一緒に買われる傾向にあるのだろうか
・新商品の市場での評判はどんな感じであったのか
上記の課題を知ることができます。
２、顧客について
仮説検証的データマイニングによってデータマイニングを行うと、顧客について得られる情報をまとめると以下の予測を立てることができます。
・（検証する）顧客はどのような商品を買ってくれているのだろうか
・リピーターになり得る優良顧客や離反している顧客は誰なのか
・この商品は将来どのような層の顧客が買ってくれるのだろうか
一方、知識発見的データマイニングによってデータマイニングを行うと、
・この顧客層におすすめの商品は何だろうか
・自社の顧客の属性（性別・年齢・居住地等）はどのようなものだろうか
上記の課題を知ることができます。
データマイニングとデータサイエンス
データマイニングを行う事によって上記の課題が浮かび上がってきます。
大量の情報が浮かび上がってきますが、得られた情報は、顧客について、商品についての自社の課題のどれかに当てはまる可能性が高いため、結果的に問題を解決する手助けとなるでしょう。
しかしながら、データマイニングで発掘できるデータは整形されておらず、不要物も多いことが課題です。これらを解決するために科学的なアプローチを利用していく必要があります。
ここでいう科学とは、混沌としたものを分類、整理、体系化するという用途で使用されており、データの取得から問題解決までを一貫して科学としています。
データマイニングでは、ここまでを守備の範囲をしていますので得られる情報が豊富であることがおわかりいただけたかと思います。
まとめ
データマイニングを行う際には、必ず目的を決めていきましょう。
結果的に様々な情報を得ることは可能ですが、得られたデータを整形するための科学的アプローチにも相違が生じてしまうため、得られた情報と自社の課題をどうつなげていくかがポイントとなります。
とはいっても、ここまで大量かつ詳細のデータを取得でき、将来的な予測もたてられるならばたくさんの魅力がありますよね。自社のマーケティングに取り入れることも検討してみても良いかもしれませんね。