膨大なデータやアンケートから、特性を見つけだすことは難しく、多大な時間やコストが掛かってしまいます。
しかし、クラスター分析を活用すれば、今まで以上に効率よく効果的に特性を見つけだすことができ、マーケティングリサーチの強力なサポートをしてくれます。
本記事では、クラスター分析の基本的な情報から、事例を交えた作成方法など、詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてみてください。
1.クラスター分析とは？
クラスター分析とは、データを自動的にグループ分けする分析手法の一つです。
あるデータを、あらかじめ定められた基準に基づいて、似ているデータをまとめてグループ分けすることを指します。
これにより、分類されたデータ間の類似性を明らかにし、その違いを理解しやすくすることが可能です。
また、クラスター分析は以下のような手法でおこなうことができます。
1. データの特徴を抽出し、各データが持つ特徴をまとめる。
2. データ間の類似度を評価する。
3. 類似したデータをグルーピングする。
4. 各グループを分析する。
膨大な顧客データやアンケートデータをまとめることは難しいでしょう。
そのため、クラスター分析を活用して、データを単純化することは有効です。
クラスター分析は、マーケティングリサーチで活用される分析手法の1つになります。
2.クラスター分析の種類
クラスター分析では、2種類の分析方法があります。
分析する内容によって使い分ける必要があり、それぞれの特性を理解しておくことが大切です。
以下では、2種類の特性を詳しく解説していますので、参考にしてください。
2.1階層型クラスター
階層型クラスターとは、データを階層的な構造で分類する手法のことです。
データを階層的な構造に分類することで、分類結果を視覚的に理解しやすくすることができます。
階層型クラスター法は、データ間の関係性を階層的な構造に分類するため、非常に有用な手法として広く使われています。
異なるデータを比較して、関係性を見つけたり、グループ化したりするのに有効なツールです。
また、データをグループ化して把握する場合には、階層型クラスター法が使えると便利です。
2.2非階層型クラスター
非階層型クラスターは、データをそれぞれ独立したクラスターに分割する方法です。
データを分類する際に、あらかじめ定義されたクラスターの数を用いて、データ間の類似性を考慮しながら、クラスターを作成します。
非階層型クラスターの最も一般的なアルゴリズムは、k-means法で、このアルゴリズムでは、データを最も距離が近いクラスターに割り当てます。
3.クラスター分析を活用する3つのメリット
クラスター分析を活用することで、得られる効果を紹介していきます。
効果について知ることで、クラスター分析の重要性について理解を深めることが可能です。
以下に3つ紹介していますので、参考にしてみてください。
3.1大規模なデータを単純化し、理解しやすくなる
クラスター分析のメリットは、大規模なデータを単純化し、理解しやすくなることです。
複数の数値を1つのクラスターとして捉え、各データから特性を見出すことができます。
例えば、アンケートから得られた情報から、顧客の属性を整理するには、膨大な時間やコストが掛かってしまいます。
しかし、クラスター分析を活用すれば、大規模な情報やデータをクラスターで分け、単純化させることが可能です。
これにより、時間やコスト削減につなげることができます。
3.2わかりやすく仮説を立てられる
クラスター分析を活用すれば、わかりやすく仮説を立てることができます。
集められた情報やデータを根拠として活用することができ、具体性を持った仮説が立てられます。
これにより、これから起こるであろう事象をあらかじめ予測することができ、1歩先の戦力設計をおこなうことが可能です。
3.3共有化しやすい
クラスター分析では、他のメンバーとの共有化を図ることが可能です。
大規模なデータを共有する場合、工数や時間が掛かってしまいます。
しかし、クラスター分析を活用することで、データを単純化することができ、表にまとめることで、共有化しやすくなります。
クラスター分析を活用することで、業務効率改善やコストダウンにつなげることが可能です。
4.クラスター分析の具体的な活用事例
クラスター分析の活用事例を紹介していきます。
活用事例を参考にすることで、より具体的なビジョンを描きやすくなります。
以下に3つ解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。
4.1 広告業界
広告業界では、クラスター分析を用いて、広告をより効果的に配信するための特定のターゲット消費者の属性を抽出するために使用されています。
クラスター分析により、消費者の行動属性や性別、年齢などを基に、特定のターゲットグループを容易に把握することができます。
ターゲットグループを把握することで、広告収益を高めることが可能です。
4.2.金融業界
金融業界では、クラスター分析を用いて、顧客の経済的な傾向を評価し、金融機関が設計するサービスやプロダクトをより効果的に提供できるようにするために使用されています。
クラスター分析により、顧客の年齢層や収入などの金融的な属性を基に、サービスを特定のターゲット消費者に向けることが可能です。
これにより、金融機関は、効果的なサービス提供をおこなうことができます。
4.3スーパーマーケットチェーンの店舗分類
スーパーマーケットチェーンが持つ店舗のデータを利用して、クラスター分析をおこなうことで、店舗の分類ができます。
例えば、地域性や店舗の規模、売り上げなどの変数を元にクラスター分析をおこなうことで、店舗を地域型店舗、大型店舗、小型店舗など、分けることが可能です。
この分類をおこなうことで、店舗の戦略立案やマーケティングなどのプランニングを実行する際に役立てることができます。
5.クラスター分析のやり方の手順
クラスター分析をおこなう際に、どのような手順で進めていくのか、解説していきます。
誰でも簡単にクラスター分析をおこなうことができますので、以下を参考にしてみてください。
5.1目的を明確にする
クラスター分析をおこなう場合、最初に目的を明確にしていきます。
目的がなければ、必要な情報やデータを収集することができず、煩雑化してしまいます。
まずは分析する目的が何かを設定し、クラスター分析に必要な情報やデータを収集すると良いでしょう。
5.2階層型か非階層型か決める
目的を設定した後は、階層型か非階層型なのかを決めていきます。
階層クラスター分析は、定義済みの階層構造を使用してデータをグループ化する方法です。
この方法は、定義済みの階層レベル内でデータを分類するのに役立ちます。
たとえば、カテゴリー別の商品の売上を分析する際などに使用され、単純で多くなく似ている物同士を見やすくしたい場合に適しています。
一方、非階層クラスター分析は、データポイント間の距離を使用してデータをクラスターに分ける方法です。
この方法は、データを数え切れないほど多くのグループに分けるのに有効です。
たとえば、消費者の行動を追跡する際や、データマイニング作業を実行する際などに使用されます。
目的に対して、どちらのクラスター分析が適しているか、決めておくと良いでしょう。
5.3分析結果から仮説を立てる
クラスター分析の方法が決定した後は、目的に合った情報やデータ収集をおこなっていきます。
集められた情報やデータ結果から、グループ毎の特性を見つけて、この先何が起こるか仮説を立てることが可能です。
ビジネスにおいて、仮説検証は重要な工程であり、仮説検証を繰り返すことで、成長を続けていくことができます。
クラスター分析の最終段階では、情報やデータを集めるだけではなく、そこから仮説を立てていく作業が必要です。
6.クラスター分析をするときの注意点
クラスター分析をおこなう際の注意点について解説していきます。
以下に4つのポイントを解説していますので、ぜひ参考にしてみてください。
1. データを正規化する クラスター分析では、異なる変数の単位や値の幅が異なると、適切な結果を得ることが難しくなるため、正規化をおこなう必要があります。
2. 適切なクラスター数を設定する クラスター数を決定することは、クラスター分析の重要な段階です。クラスター数を適切に設定することができれば、関係のない要素をまとめることなく、より良い結果を得ることができます。
3. 正しい統計手法を使用する クラスター分析には、様々な統計手法があります。各種のデータの属性に応じて、正しい統計手法を選択することが重要です。
4. 結果を評価する クラスター分析をおこなうと、複数のクラスターにグループ分けされたデータの結果が得られます。その結果を評価することで、正確なクラスター分析結果を得ることができます。
7.まとめ
クラスター分析を活用することで、今まで情報やデータの整理ができず、煩雑化していた作業が改善されます。
また、クラスター分けすることで、グループ毎の特性を見つけることができ、そこから仮説を立てて戦力設計をおこなえます。
クラスター分析は、ざまざまなビジネスシーンで活用でき、強力なサポートをしてくれるため、使うメリットが十分にあるでしょう。
本記事を参考にして、ぜひクラスター分析をおこなってみてはいかがでしょうか？
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