現代ビジネスにおいての重要度とプライオリティの高さにおいてマーケティングは必要不可欠とされています。
そんなマーケティングを左右するのが分析力なのです。
というわけで今回は「10分でわかるマーケティングにおけるクラスター分析とは」について詳しく説明致します。
10分でわかるマーケティングにおけるクラスター分析とは①【クラスター分析とは】
「10分でわかるマーケティングにおけるクラスター分析とは」というテーマで1つ目に取り上げるのは「クラスター分析とは」です。
ビジネス成功に導くには、それなりの手間と時間、そしてコストがかかります。
時間とコストには、限りがありますから、いかに効率的なビジネスを展開するのかが鍵となります。
そのような状況において現代ビジネスにおいては、マーケティングそして戦略そのものが重要視されます。
そもそも戦略そのものの方向性が見誤っていれば、上手くいかないのは目に見えています。
マーケティングの手段としては、様々な方法がありますが、どんな施策で顧客に対しアプローチするのかという選択肢をどうするかについても大切となります。
最初の段階から誤った選択をしないためにも、「分析」というのが非常に大切になるのです。
マーケティングで成功を収めるには、分析こそが重要な要素なのです。
様々な分析方法がある中で今回、注目するのが「クラスター分析」です。
皆さんは、この「クラスター分析」という言葉をご存知でしょうか？
マーケティングに日頃から精通している方であれば、当然ご存知のことかと思われます。
「クラスター分析」は、マーケティングにおいても有効に活用できる分析方法なのです。
クラスター分析は、数あるデータ分析の中の1つでありますが、いくつもの分析方法からどのようなデータ分析をおこなうかというのが大切なのです。
決してクラスター分析だけに限ったことではありませんが、データそのものの持つ特性や属性など細かく分析していくことが必要なのです。
では、「クラスター分析」とは、いったいどんなものであるか？
それは、「異なった似たもの同士を分類する」ことになります。
マーケティングにおいては、マーケティングリサーチというのは、基本として非常に大切であり、市場調査、顧客情報など様々な分析が必要とされます。
クラスター分析の種類としては、次の2種類が存在します。
- 階層型
- 非階層型
上記の２つには、メリットもデメリットもありますから、用途に応じてどちらを選択するかがポイントとなります。
特にクラスター分析の特徴となるのが、ビッグデータなど膨大な量の分析を行うことが大切となります。
今日の情報社会においても様々なデータが生み出されデータは蓄積されるばかりとなりますが、データが大きくなればなるほどクラスター分析には向いているということになります。
巨大データに対しては強力な分析手法と言えるクラスター分析ですが、その一方で分析手法としては決して万能型の分析手法とは言えません。
では、クラスター分析の２つの種類について詳しく説明していきます。
【階層型クラスター分析】
階層型クラスター分析のクラスタリングは、最も似ている類似度が高いものを基準とし開始し、そこから似ていないものへとステップを進めるプロセッサーとなります。
階層型クラスター分析のデメリットとして計算量が多くなるということです。
階層型クラスター分析の計算とは、全てのパターンの総当り方式となります、
そのため、パターンが多ければ多いほど計算は複雑かつ困難となり、時間を要することになります。
このことから、ビッグデータのデータ分析としては向いていません。
【非階層型クラスター分析】
非階層型クラスター分析は、階層型クラスター分析の計算方法となる総当たりの計算を行いません。
階層型クラスター分析に比べもっとシンプルに簡素化したものです。
ビッグデータの分析には、不向きだと言われた階層型クラスター分析ではなく、こちらの分析を用いるのが一般的となります。
非階層型クラスター分析を使用する際には前提としてクラスター分類をいくつにするか決定しておく必要があります。
これにより、設定値が事前に決められることから分析としては、クラスター数を変更しながら何度かにわたり結果を得ることが必要となるわけです。
計算時に初期値を決定することで、簡素化できますが、この初期値によって結果が左右されることは認識しておくべきなのです。
10分でわかるマーケティングにおけるクラスター分析とは②【クラスター分析の応用】
「10分でわかるマーケティングにおけるクラスター分析とは」というテーマで2つ目に取り上げるのは「クラスター分析の応用」です。
次にクラスター分析の応用方についてふれてみます。
クラスター分析は、以下の分類をすることが一般的です。
- 市場調査
- 顧客アンケート
- 顧客情報
マーケティングでは必ずや必要となるマーケティングリサーチは、市場調査や顧客アンケートなど様々な手法によって顧客情報を収集するわけです。
それらによって取集められた顧客情報には年齢、性別、住所などのいくつもの個人情報が含まれています。
このように収集した顧客データをクラスター分析することにより以下のように分類わけすることができます。
- 高級品志向タイプ
- 流行追求タイプ
- 低関心タイプ
- 保守タイプ
上記のように分類わけすることにより、データ全体の傾向を明確にとらえることが可能となるわけです。
顧客情報の情報収集によって、顧客アンケートのカードなどを分類することによって、顧客によってそれぞれ異なるニーズに合わせた顧客アプローチが可能となります。
顧客ニーズにあった関連商品やサービスのDMやメールを送信することができ、顧客ニーズとのアンマッチを減らすことができます。
クラスター分析は、分析そのものというよりも解析結果の意味付けとなります。
クラスター分析による分類わけは、非常にシンプルなものでありますが、クラスタリングを行うことによって様々な問題をクリアにすることができるのです。
つまりクラスター解析で重要なことは、クラスター作成にあります。
クラスター作成することによって分析そのものを明確にすることが特徴なのです。
10分でわかるマーケティングにおけるクラスター分析とは③【クラスター分析の注意点】
「10分でわかるマーケティングにおけるクラスター分析とは」というテーマで3つ目に取り上げるのは「クラスター分析の注意点」です。
クラスター分析を使用する際に知っておくべき注意点というのがありますので、ここでしっかりと学んでおくことが大切になります。
次の2点が客観的とは言い切れない点となります。
- クラスター分析は「客観的」とは断定できない
- クラスター分析は他の分析方法との併用が必要である
上記2点が知っておくべき注意事項となります。
では、それぞれについて解説していきましょう。
1. クラスター分析は「客観的」とは断定できない
マーケティングの基本としては、視点としては、主観的ではなく客観的な視点を持ってとらえる必要があります。
つまり買い手目線ではなく、売り手目線であるということです。
もちろん「分析」ということに関して見れば、当然、冷静かつ客観的な視点が必要となりますが、クラスター分析は、客観的であると言い切ることができません。
と言うのも、実際にクラスター分析で用いられるのは、「非階層型クラスター分析」が多いからです。
非階層型クラスター分析のは、クラスターの数を事前に決定しておく必要があるからです。
ということは、設定した初期値によって結果が変ってくるわけです。
つまり、非階層型クラスター分析は「客観的な分析」と断定することができないのです。
分析結果は分析者の判断を含む結果となるのです。
このことから、クラスター分析を客観的なものてして断定することには、注意が必要であるということです。
2. クラスター分析は他の分析方法との併用が必要である
次に上げるのは、クラスター分析は、他の分析方法との併用が必要であるということです。
クラスター分析は単独では、分析効果はありません。
それはクラスター分析は「分類」するだけの結果であると言えるからです。
分類することにより、法則性、因果関係など明らかな分析結果を得ることはできないのです。
つまり、業務改善などを検討する場合にも、クラスター分析の結果だけから判断すべきではないのです。
結果の判断としては、他の分析方法と併用してこそ意味を成すのです。
クラスター分析単独の結果を分析結果として捉えず、他の分析方法との併用活用というのを基本としてとらえましょう。
併用する分析手段としては、回帰分析、相関分析などがあります。