【入門編】データ分析の基礎をマーケター視点でわかりやすく解説

― 初心者でもすぐ使える「データの種類」と活用方法 ―

「SNSの数字を見ても何が正解かわからない」
「データ分析の本は難しくて途中で挫折してしまう」
「結局どのデータをどう使えば成果に繋がるの?」

そんな悩みを持つマーケターは少なくありません。

しかし実は、
データ分析の難しさの80%は“データの種類を知らないこと”が原因 です。

この記事では、
マーケターが最初に知っておくべき データの4つの分類 を、
どんな初心者でも理解できるように「やさしく」「シンプルに」解説します。

SNS運用、広告運用、EC、事業改善など、
あらゆるマーケティングで今日から使える知識です。


■ データとは「事実を記録したもの」

まず基本から整理します。

データとは、数字や文字で記録された“事実”のこと。

例:

    • SNSの「いいね数」「再生数」

    • 売上

    • 来店人数

    • Webのアクセス数

    • コメントやレビューの内容

    • アンケート結果

これらはすべてデータにあたります。

ただし、データそのものには価値はありません。
大切なのは次の流れです👇

データ → 情報 → 知識 → 行動(改善)

マーケティングは、この“行動につなげる部分”が最重要ポイントです。


■ データの基礎①:質的データと量的データ

まず覚えるべきは、この2つの分類です。


◎ 質的データ(数字では表せないデータ)

例:

    • 性別

    • 天気

    • 口コミの内容

    • 写真や動画

    • 行動の理由・感情

SNSやレビューの文章はほぼ「質的データ」です。

● 特徴

    • お客様の感情や理由がわかる

    • 数字だけでは見えない“本質的な気づき”が得られる

    • AIを使うと分析が簡単になる(要約・感情分析など)


◎ 量的データ(数字で表せるデータ)

例:

    • 売上

    • 客単価

    • PV数

    • 再生回数

    • 気温

    • 訪問数

● 特徴

    • 増減・比較・計算がしやすい

    • グラフ化すると一目で傾向がわかる

    • 予測分析に向いている

マーケティングの現場では、この質的・量的の両方を使い分けます。


■ データの基礎②:構造化データと非構造化データ

次はデータの“形”に関する分類です。


◎ 構造化データ

決まった形式で整理されたデータ。

例:

    • Excel

    • Googleスプレッドシート

    • 顧客リスト

    • 販売データ

→ 特徴:処理しやすく、分析向き


◎ 非構造化データ

形が決まっておらず、整理されていないデータ。

例:

    • SNSの文章

    • 写真

    • 動画

    • 音声

    • レビュー文章

→ 特徴:

    • 人間には理解しやすい

    • ただし分析は難しい

    • AIの登場で最重要データに変化

現代マーケティングで成果を出す人は、
この非構造化データを活用しています。


■ データの基礎③:一次データと二次データ

取得方法による分類です。


◎ 一次データ(自分で集めたデータ)

例:

    • 顧客アンケート

    • インタビュー

    • 店舗での観察

    • 自社サイトのアクセスログ

→ 特徴:目的にぴったり合うが、手間がかかる


◎ 二次データ(すでにあるデータを使う)

例:

    • 公的統計

    • SNSデータ

    • 市場調査レポート

    • 他社の分析資料

→ 特徴:手軽に利用でき、コストが低い


◎ 最も強力なのは「一次 × 二次」の組み合わせ

    • 一次データ:自社のリアル(顧客の声)

    • 二次データ:市場全体の傾向

この掛け合わせが、
最も精度の高いマーケティング判断を生みます。


■ データ分析で一番大事なのは「目的」

どれだけデータを集めても、目的が曖昧だと意味がありません。

目的が明確だと、
どのデータを見るべきか自然と決まります。

例:

    • フォロワーを増やしたい
      → 伸びた投稿の傾向(質的・非構造化)

    • 広告効果を上げたい
      → CTR、CVRの変化(量的・構造化)

    • 顧客満足度を改善したい
      → 口コミ分析(質的・非構造化)

目的がデータを導き、データが行動を導く。

これがマーケティングの基本原則です。


■ まとめ:データを使えるマーケターが成果を出す時代

今回のポイントをまとめます。

    • データは「事実の記録」

    • 質的データ・量的データには役割の違いがある

    • SNSや口コミなど“非構造化データ”の価値が上昇中

    • 一次データと二次データは掛け合わせが最強

    • 分析の出発点は「目的」

    • マーケターの役割はデータを“行動”につなげること

データの種類を理解するだけで、日々のマーケティングが驚くほどシンプルになり、
改善ポイントが見えやすくなります。

難しい専門知識はいりません。
まずは今日から、
“どのデータを扱っているのか” を意識するところから始めてみてください。

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