【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:
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- SNSの「いいね数」「再生数」
-
- 売上
-
- 来店人数
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- 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
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- 天気
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- 口コミの内容
-
- 写真や動画
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- 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
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- 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
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- 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:
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- 売上
-
- 客単価
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- PV数
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- 再生回数
-
- 気温
-
- 訪問数
● 特徴
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- 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
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- 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
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- 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
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- 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)
- フォロワーを増やしたい
-
- 広告効果を上げたい
→ CTR、CVRの変化(量的・構造化)
- 広告効果を上げたい
-
- 顧客満足度を改善したい
→ 口コミ分析(質的・非構造化)
- 顧客満足度を改善したい
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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