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回帰分析

回帰分析をビジネスに役立てる! 分析例や効果をご紹介

回帰分析のポイント

  • 二つの要素の相関からパターンを導き出し、将来を予測するのが「回帰分析」です。
  • 例えば、「単価が高い優良顧客の特徴」「セール時の適正在庫量」などが分かります。
  • ビジネスで回帰分析を活用するポイントをご紹介します。

[2015年 8月19日]

回帰分析で将来を予測して、売り上げ高や利益率のアップを!

一般的に広く知られた分析手法である回帰分析は、ビジネスでも役立てることができます。例えば、

  • その日の天候から、売り上げ数を予測
  • 設定価格から、販売数を予測
  • 広告投資額から、来店客数を予測
  • 顧客単価に影響を与える要因の特定

など、予測や相関関係の特定が可能になり、適正在庫量や効果的な販促手段のヒントが得られます。

回帰分析をビジネスに役立てる! 代表的な効果をご紹介

【例1】さまざまな条件に応じた売り上げを予測して、その日の適正在庫量が分かる!

気象条件や値引き条件などで売れる商品の種類や販売量が変わることは予測できますが、どんな商品が、どのくらい売れるかを正確につかむことは難しいものです。

特定商品における販売数の過去データを、気温や雨などの気候条件に照らし合わせて回帰分析をすることで、条件ごとに売り上げが予測できます。売り上げが予測できることで適正在庫はどれくらいかが分かり、コスト削減につながります。

【例2】セール時の適正な価格設定や在庫管理ができる

回帰分析を用いると、セールを行うときの価格と販売個数の関係性が分かるようになります。例えば、売れ残ってしまった在庫を処分したいとき、極端な値下げをするのではなく、回帰分析の結果をもとに在庫数に合わせた価格設定を行うと無駄なく在庫を処分できるのです。また、集客数の予想も立てられるため、どの程度の対応人員が必要なのかも見込めます。

【例3】優良顧客に共通する特性を見つけることができる

回帰分析をすることで、顧客の特性ごとにその顧客が商品購入に使うであろう金額がいくらになるかを予測できます。例えば、顧客の年収や年齢と購入金額の相関を見ることで、具体的にどのような層をターゲットにすべきなのかが分かります。

また、顧客の特性と購入金額の相関関係が分かると、優良顧客になりそうな顧客の予測もできるため、ダイレクトメールなどで先手を打てます。回帰分析で、より効果的な販促活動が可能にしましょう。

その他にも、回帰分析でさまざまなデータを分析することで、企業の経営活動とビジネスプロセスにおける、経営の合理化、効率化につながる数多くの新しい発見が得られるでしょう。

異常なデータを判別し、正しいデータを用いることが重要

異常なデータがあると、回帰分析が正しく機能しないことがあります。例えば気温からアイスクリームの販売数の変化を予測する場合、「一人あたりの購入数」など気温以外の重要な要素が統一されていないと、たまたままとめ買いに来たお客様のデータなどに影響を受け、正しく回帰分析できない可能性があります。

そのデータが分析の目的から見て正しいかどうかを判断することが、回帰分析においては重要です。

BIツールで、手軽に必要なデータが見分けられる!

扱うデータが分析する目的から見て正しいかどうかを判断するのは難しいものです。

専門のBIツールを使うことで、データの関係性が視覚的に捉えられ、分析しているデータが正しいかどうかを判断することができます。また、複数のデータも手間なく分析できるため、どの要素に相関関係があるのかを簡単に捉えることができます。

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