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デジタルマーケティングやデータサイエンスの分野においてよく、「予測分析」という言葉が出てきます。この記事は、その意味と、企業にとってのメリットおよびその仕組みについてご紹介します。
予測分析とは
簡単に言うと予測分析とは、将来のイベントを予測するために過去データを分析する手法の一つです。通常、企業は過去データを利用して数学的モデルを構築します。データとモデルが与えられると、コンピューターは将来の予測を行うことができます。ほんの数秒、数分、数時間、または数日先といった近い将来から、ずっと先の未来の場合もあります。このモデルは、次に何が起こるかを予測したり、企業が目標を達成するための手順を提案したりもします。
予測分析はデータ分析のサブセットであり、データ分析内には記述分析もあります。記述分析は、過去データを活用して、その企業で何が起こったかをよりよく理解し、過去の全体像を明確に描きます。
予測分析は、ビッグデータ、データマイニング、統計モデリング、機械学習などの幅広いテクノロジーを使用してデータを処理し、傾向を明らかにして将来発生する可能性のあるイベントを予測するので、企業はそれを活用して計画を立てることができます。これらの予測はデータに基づいており、信頼性はより高くなります。
これは、今日の予測マーケティングでよく使用されており、データ分析を活用して、企業のマーケティング戦略と施策が成功する可能性を判断するマーケティング手法です。
予測分析のメリット
では、企業にとって予測分析はどのようなメリットがあるでしょうか。 予測分析により、企業はデータを使用して（たとえば、様々な行動要因間の関係を明らかにすることにより）パターンを発見し、将来を予測できます。次に、これらのパターンを利用して、特定の一連の条件から発生する機会、またはリスクを最小限に抑えることができます。
これは、あらゆる業界とあらゆるユースケースに適用できます。小売業者は、予測分析を使用して特定の製品の需要を予測し、それに応じてサプライチェーンの要件を調整できます。また、航空会社は特定のフライトの人気を予測できるため、需要を反映する適切な価格を設定できます。一方、レストランはそれを活用して、特定の夜に何人分のディナーを準備すべきか予測できます。
デジタルマーケティングの場合、予測分析により、企業はマーケティングキャンペーンを最適化し、パーソナライズされたメッセージングを最適なタイミングで配信できます。そうすることで、新しい顧客の反応や購入を誘発し、クロスセルによって顧客を魅了し、顧客リストを維持し、精査するのに役立ちます。
予測分析の仕組み
消費者としての大多数が、実はそれとは意識せずに、すでに予測分析を体験しています。オンラインで、たとえばAmazonの「よく一緒に購入されている商品」といった、ほかのアイテムを勧める機能は、購入履歴と現在購入しているものをベースとしています。たとえばコーヒーマシンを購入すると、それに使うコーヒーカプセルを勧める、というのがその例です。
または、ある人が電動歯ブラシを購入してから3ヶ月後に、電動歯ブラシの交換用ブラシの掲載されたマーケティングメールを受け取ることもあるでしょう。予測分析を使用すると３ヶ月ごとの交換スパンが予測できるため、すでに購入した顧客に対してリマインドメールやオファーメールを配信して、顧客のニーズに対応し、かつ継続的なコミュニケーションを保つことができます。
これが、予測分析の力です。予測分析は消費者の行動を予測し、それぞれに対してマーケティングメッセージを調整し、マーケティング予算の適切な再配分を可能にします。
