クラスター分析とは？具体例と解析結果を高める方法

2016年12月6日2020年3月31日クラスター分析

クラスター分析とは「似たもの集団」を探すこと

クラスター分析とは、多くののデータの中から似たもの」を探す手法です。マーケティングで用いられる手法の1つであり、個人の性別や年齢などは排除し、類似点を一旦ゼロにした上で確実な共通点を探ります。この分類（セグメンテーション）が販売促進などマーケティングの場において重要なヒントになると言えるでしょう。クラスター分析を活用した例には、何があるのでしょうか。

マーケティングでの必要性が高まっている

かつて、消費者のニーズを把握する方法としてはアンケート集計が一般的でした。しかし、近年のマーケティングでは、例えばビッグデータなどの登場によりクラスター分析を必要性が高まったのです。

・何時頃にどの分野のウェブコンテツにアクセスするか

・どういったキーワードを多くクリックする傾向にあるか

・どんな他サイトにジャンプするのか

などを分析しなければいけません。この膨大な行動と意識のパターンを分かりやすく分類するがクラスター分析なのです。どんな例があるのか確認していきましょう。

クレジットカードの例からユーザーの細かな法則性がわかる

クラスター分析の最も分かりやすい具体例として、クレジットカードを取り上げます。クレジットカードはそれだけで個人情報の宝庫ですが、その使用頻度や利用状況からより多くのデータを採取できるのです。例えば、クラスター分析を行い、クレジットカードのユーザーをいくつかのクラスター（集団）に分けていきます。すると、「ほぼ光熱費、通信費など最低限の支払いのみ」「商品購入が多い」「海外での使用が多い」などのクラスター分析結果がわかるのです。また、ここで再びクラスター分析を行うと、たとえば「商品購入クラスター」の中でも実店舗かウェブサイトか、分割型か一括型か、どのブランドに注目しているのかといった更に詳細な分類が可能になるでしょう。クレジットカードのように活用できる例は多くあります。では、この分析がどう活かせるのでしょうか。

ニーズに応じた戦略が立てられる

クラスター分析を使うと、より細かなニーズが把握できるようになります。どのクラスターにどの様なサービスを提供すべきか、その例としてどういったダイレクトメールを送るべきか、その戦略をスムーズに立てられるでしょう。例えば「商品購入が多い」ユーザーには、よりレコメンドを強化する、多く利用するほどポイントが貯まりやすいサービスなどを提案すると効果が見込めると予想できます。

クラスター分析はクロス集計と併用すると解析結果が高まる

クラスター分析だけではなく他の分析法、例えばクロス集計分析を併用することで更に的確な解析結果を得られる可能性があります。クラスター分析とクロス集計を併用すれば、2つの集団に共通するポイントがわかり、両者の比較検討、両者を擦り合わせた戦略が立てられるでしょう。こういった例はビジネスにおいて多くあると言えます。数を優先してしまいがちですが、すり合わせができるポイントがより明確にわかるでしょう。

分析者が異なると結果に違いが出る欠点もある

クラスター分析と他の分析法を併用すると、違いが出る場合があります。これはクラスター分析の設定値を人間が定めることに原因の1つがあると言えるでしょう。よって、全く同じ対象を扱うクラスター分析を行っても、分析者が異なれば結果も異なるのです。それを防ぐには、分析者が設定値とその結果に対して都度綿密な考察と解釈を行い、充分な説得力を持つ前例を示していかなくてはいけません。適切なクラスター分析ができるように注意しましょう。

似たもの集団を探せるクラスター分析は例やクロス集計との併用を参考にして効果を高めよう

クラスター分析は、「似たもの集団」を探し出せるマーケティングの手法です。例にはクレジットカードのユーザーがあります。例からもわかるように細かなユーザーの分類、法則性が読み取れるようになるのです。これにより、ニーズに合った戦略が立てられるでしょう。また、クロス集計と併用すると高い効果が期待できます。分析者の主観がないように工夫し、クラスター分析を活用していきましょう。