Predictive Analytics 予測分析　顧客デジタルエクスペリエンス用語集オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために

2024年5月8日

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予測分析とは

予測分析は、データと統計アルゴリズムを使用して現在の傾向とパターンを分析し、将来のイベントや結果を予測する強力なツールです。この方法論は、マーケティングや販売から金融、ヘルスケア、製造などの幅広い分野でますます普及しています。

予測分析の主な利点の 1 つは、コマース企業が大きな問題になる前に潜在的なリスクや問題を特定できることです。予測分析は、過去のデータのパターンを特定したり、経済状況、政治的変化、人口動態の変化、さらには気象パターンなどの他の外部要因を分析したりすることで、企業が特定のイベントがいつ発生する可能性があるかを予測し、早期に緩和策を講じることができます。あらゆるマイナスの影響に対してです。

予測分析を使用するもう 1 つの重要な利点は、企業がより多くの情報に基づいたデータに基づいた意思決定を行えることです。予測分析は、過去の傾向とパターンを分析することにより、企業が不確実性を軽減し、成功の可能性を高めるために、特定の結果に影響を与える可能性が最も高い要因を特定するのに役立ちます。予測分析は高度なアルゴリズムと数学的モデルを使用して大量のデータを分析するため、企業が他の方法では見逃していた隠れた洞察や新たな機会を発見するのにも役立ちます。

業績の向上、収益の増加、顧客サービスの強化、リスクの軽減、さまざまな業界の複雑な問題の解決を目指している場合でも、予測分析は目標の達成を支援する強力なツールとなる可能性があります。ビジネスを次のレベルに引き上げる準備ができている場合は、今すぐ予測分析を戦略に組み込むことを検討してください。

予測分析の 4 つのステップとは何ですか

予測分析には、説明、診断、予測、処方という 4 つのステップがあります。

分析対象のデータを記述することです。
複数のソースから情報を収集して単一のデータセットに整理することが含まれます。販売データベースや顧客サービス記録などの社内システムからのデータ収集だけでなく、ソーシャルメディアプラットフォームやオンライン検索ログなどの外部ソースからのデータ収集も含まれる場合があります。
データが収集され、整理されたら、予測分析の次のステップは、データセット内の潜在的な問題や傾向を診断することです。
データの統計分析を通じて行うことができ、これによりアナリストはすぐには明らかではないパターンや関係を特定できます。たとえば、予測分析ツールを使用して顧客の行動データを分析し、会社のサービスを離れるリスクがある潜在的な顧客を特定することができます。
データが分析されたら、予測分析の次のステップは、データから学んだことに基づいて将来のイベントや行動についての予測を行うことです。
大規模なデータセット全体のパターンと傾向を自動的に識別できる高度な機械学習アルゴリズムの使用が含まれます。これらの予測は、企業が自社の運営やマーケティング活動についてより多くの情報に基づいた決定を下すために使用できます。
予測分析の最後のステップは、データから学んだことに基づいてアクションを処方することです。
ターゲット顧客向けに特別に設計された新しい製品やサービスの開発が含まれる場合や、顧客の行動に影響を与えるためにマーケティングやその他の事業運営に変更を加えることが含まれる場合があります。

予測分析は、企業がデータ分析とモデリングに基づいて、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ強力なツールです。これら 4 つのステップを使用することで、企業は顧客と業務に関する貴重な洞察を得ることができ、長期的なパフォーマンスの向上に役立ちます。

3 つの異なるタイプの予測分析とは何ですか

予測分析は、機械学習アルゴリズムを使用して、履歴データに基づいて将来のイベントを予測するデータ分析の一種です。予測分析には、デシジョンツリー、ニューラルネットワーク、回帰という 3 つの主なタイプがあります。

デシジョンツリー
予測分析で最も一般的に使用される手法の 1 つです。デシジョンツリーは、分岐構造を使用して、さまざまな決定または入力に基づいて考えられる結果のセットを表します。これらの結果をより小さな部分に分割することで、複雑な結果を予測するために使用でき、他の予測モデルや分析の入力として使用できます。
ニューラルネットワーク
予測分析で使用されるもう 1 つの一般的な技術です。ニューラルネットワークは、人間の脳の構造と機能を模倣するように設計されており、ニューロンと呼ばれる相互接続されたノードを使用して、情報を並列処理して将来の出来事を予測します。ニューラルネットワークは、大量のデータを必要とする複雑なタスクに使用されることが多く、他の予測分析手法を使用してモデル化するのが難しい場合があります。
回帰
予測分析で一般的に使用されるもう 1 つの手法です。回帰では、線形または非線形方程式を使用して、履歴データに基づいて予測を行います。回帰の主な利点の 1 つは、他の予測分析手法がいずれかの種類の結果にのみ適しているのに対し、回帰を使用してカテゴリ的結果と連続的結果の両方を予測できることです。

過去のデータに基づいて将来のイベントを予測するために利用できるさまざまな手法が数多くあり、それぞれに独自の長所と短所があります。どの分析手法が特定のニーズに最も適しているかを決定するときは、扱うデータの種類、特定の問題の複雑さ、予測を行う際に必要な精度のレベルを考慮することが重要です。適切なアプローチを使用すれば、予測分析は将来の出来事に関する貴重な洞察を提供し、企業がより多くの情報に基づいた意思決定を行えるよう支援する強力なツールとなります。

予測分析が重要な理由

予測分析は、今日のペースの速いビジネス環境においてますます重要になっている強力なツールです。このテクノロジーを活用することで、企業は将来の傾向をより正確に予測し、データに基づいた洞察に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。

予測分析の主な利点の 1 つは、組織が膨大な量のデータ内の隠れたパターンや関係を明らかにできることです。これにより、企業は、顧客の好みや購買習慣など、他の方法では検出するのが難しい傾向や行動を特定できるようになります。この情報を使用して、企業は顧客ベースの特定のセグメントに合わせたターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンや製品提供を作成できます。

予測分析は、マーケティング活動に情報を提供するだけでなく、販売予測、サプライチェーン管理、リスク管理など、組織運営のさまざまな側面に関する貴重な洞察を提供するためにも使用できます。データ主導の洞察を使用して、これらのプロセス内の潜在的なリスクと改善領域を特定することで、企業は市場の変化に適応し、最大限の効率を得るために業務を最適化できます。

予測分析は現代のビジネス戦略に不可欠な強力なツールとなっています。マーケティング活動を改善したい場合でも、組織の内部の仕組みについてより深い洞察を得たい場合でも、予測分析は、より賢明な意思決定を行い、競合他社に先んじるのに役立つ貴重な洞察を提供します。

予測分析の例は何ですか

企業や組織が業務に関する貴重な洞察を得て、より効果的に顧客をターゲットにし、長期的にパフォーマンスを向上させるために使用できる、さまざまな予測分析の例が多数あります。

最も一般的な予測分析の例の 1 つは、過去の顧客または Web サイト訪問者からのデータを使用して、特定の製品またはサービスに興味を持つ可能性が高い潜在的な新規顧客を特定することです。

たとえば、Eコマースサイトは、訪問者がどの製品を一緒に購入する傾向があるか、また、訪問者が興味を示しているものの実際には購入していない商品はどれかを判断するために、訪問者による以前の購入を分析する場合があります。この情報は、より効果的なマーケティングおよび広告キャンペーンを作成するために使用され、潜在的な顧客をターゲットにして、以前の購買行動に基づいて最も関連性の高い製品またはサービスを提供することができます。

もう 1 つの一般的な予測分析の例には、過去の市場データを使用して、特定の業界またはセクターの将来の傾向を予測することが含まれます。
この場合、企業は、より広範な市場状況の変化を示す可能性のあるパターンを特定するために、売上高、経済指標、その他の種類の定量的データを分析する可能性があります。たとえば、さまざまな顧客層ごとの購買活動を調べ、このデータを使用して特定の製品またはサービスに対する消費者の需要の変化を予測することができます。これらの傾向を事前に理解することで、企業は市場の変化に対してより適切に準備し、それに応じて業務を調整できます。

予測分析は、市場の傾向を予測するだけでなく、スポーツイベントの結果を予測するためにも使用できます。スポーツアナリストは、以前の試合結果、チームと個々の選手、その他の関連データソースを分析することで、パターンと傾向を使用して、今後の試合、さらにはシーズン全体の結果を予測できます。この情報は、ファンが自分のベッティング活動についてより正確に予測したり、将来の試合で何が起こるかをより深く理解するのに役立ちます。

予測分析は、企業や組織が業務に関する貴重な洞察を取得し、より効果的に新規顧客にリーチし、長期的にパフォーマンスを向上させるために使用できる強力なツールです。過去の顧客や Web サイト訪問者からの履歴データ、市場指標や売上高、さらには過去のスポーツイベントの結果など、より深い洞察を得て周囲の世界をより深く理解するために使用できるさまざまな予測分析の例が多数あります。

顧客デジタルエクスペリエンスソリューション [オムニチャネル発送代行]

オムニチャネルコマースビジネスに適した顧客の購入（購買）体験ニーズに添ったオペレーションを設計・構築するツールを選定したら、 富士ロジテックホールディングスの EC物流サービス・物流・発送代行・返品・交換サービスをその施策の一部として活用することを検討してください。

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全国のフルフィルメントセンターからの D2C（DTC）および B2B注文の EC:eコマースフルフィルメント
(ビジネスに最適なフルフィルメントセンターを選択使用可能)
標準および配達予定日指定のeコマース配送サービス
eコマースの商品の配送情報の提供と、注文/追跡情報と返品対応
思い出に残る開梱体験：Unboxing を提供するキッティングおよびカスタマイズサービス
データ分析により、顧客のe コマースの配送方法、顧客の支出金額、配送方法ごとの平均コスト、配送方法ごとの注文の配達にかかる時間、返品理由などについての顧客のインサイト：洞察の提供
越境ECに伴う、国際 eコマース配送 (米国、カナダ、英国、欧州連合、オーストラリ、アジアなど、その他の国へ)

富士ロジテックホールディングスが連携、推奨するコマースソフトウェアは、プラットフォームシステム、マーケットプレイス、EDI ソリューション (小売業者の Webサイトや店舗での注文を処理するため)、およびその他の販売チャネルと統合して、e コマース、オムニチャネルのフルフィルメントを自動化します。

富士ロジテックホールディングスを利用・活用すると、日本中にフルフィルメントセンターのネットワークを通じて、小売・製造事業者は、商品在庫を分散保管・分散出荷サービスを活用して、e コマースの配送コストと配達時間を削減することができます。

D2Cビジネスサポート：相談・問い合わせ

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