マーケティングリサーチに活用されるクラスター分析

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マーケティングリサーチに活用されるクラスター分析



クラスター分析とは?



クラスター分析とは、異なる性質が混ざっている集団の中からクラスター、つまり集団を作って分類し、分析するというものです。これに対して、容易に分類できる集団(男女別や年代別)はクラスターとは呼びません。

近年、消費者の価値観が多様化し、情報が氾濫する中で、いかに消費者にとって有用な情報を提示するか、いかに効率的に効果(売上等)を得るかといった視点が重要です。

クラスター分析は非常に有効な分析手法ですが、近年、ビッグデータが注目される中で、膨大なデータから傾向を読み解く方法としてさらに注目度があがっています。
膨大なデータに対して似た者同士を分類して分析する方が効率的で効果的な分析が可能になるためです。

例えば、クレジットカードの利用履歴やポイントカードのユーザー情報には、性別、年齢、住所、利用履歴など様々な情報があります。最近では、ポイントも様々な業種で提携しており、個人の嗜好性・購買行動について多様な視点を踏まえた傾向を把握することが可能です。
これらのデータを使ってクラスター分析を行い、ユーザーの消費傾向などを元にいくつかのグループに分類することが可能です。

例えば、高級志向、流行に敏感、保守的、価格志向など購買行動でグルーピングし、各ユーザーの特性に合わせた内容のWeb広告を配信したり、DMを発送したりする活用がされています。

イメージとしては、「このような特性を持つグループの人は、A雑誌を良く購読している。また、レンタルビデオではこのようなジャンルの映画を好む傾向がある。
会員すべてにDMを発送するのではなく、ターゲットを絞ってターゲットに合った内容のDMを発送する」などの活用事例があります。

クラスター分析とは、グループ分けの手法と説明しましたが、グループ分け(分類)方法は、サンプル同士がお互いに「似ているか」または「似ていないか」を、相関係数や、ユークリッド距離などの統計的な手法を活用して行います。
また、グループ分けのアプローチも、最短距離法、最長距離法、重心法、ウォード法、K-平均法など初心者には理解しにくい方法などが用いられます。

また、いくつのグループに分類するか?は分析者が試行錯誤して行うため、人によって、ある集団から3つにグループ分けをしたり、5つのグループに分けたりするなどの違いが出ることも多く、どのグループ分けが正解かも一概にいえません。





クラスター分析のメリット



 クラスター分析のメリットとしては、まだ分類されていないデータにおいて特徴を表す属性値から類似性を見出し、グループ分けできる点であり、そのクラスターの特長を分析し、クラスターに属するサンプルにおける共通項を探し出すことによって、より有効で効率的な事業戦略や販売戦略、広告戦略などの立案に役立てることができます。

 このように、クラスター分析はデータの中から価値のある情報を探索する方法として非常に有効な手法といえるでしょう。ただし、これらの分析を行うには、専門的な知識が必要となってくるため、可能であればこれらの知見を豊富に有したマーケットリサーチ会社に業務を依頼するのが良いでしょう。



クラスター分析の注意点



 クラスター分析を活用する際に注意すべき点としては、いかに説得力のある分類ができるかです。分類を行うにあたっては基準となるのはサンプルの類似性をどのように設定するかに掛かっています。また、クラスター分析はあくまでデータの分類までであり、分類されたクラスターの特性をどのように読み取るか?といった点も重要です。分類を行った後に、その特性について深堀りして調べる必要があるケースもあります。

 興味のある方は活用を検討してみましょう。

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