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【解説】クラスター分析|データ分析をする時に役立つフレームワーク

クラスター分析は新しい商品開発やより効率的なマーケティング実施など、さまざまなことに役立ちます。本記事では2種類のクラスター分析と、クラスター分析を活用した施策例を紹介しています。

クラスター分析とは

クラスター分析とは異なる性質のものが混ざり合った集団から、互いに似た性質のものを集めて集落(クラスター)を作り、対象の集団を分類する方法です。英語のクラスターとはブドウの房や群れ、集団を意味します。

クラスター分析は分類のための外的基準や評価が与えられていない「教師なしの分類法」です。性別や年齢層別、在住地域別等、はじめから分類基準がはっきりしている集団に分けることは、クラスター分析とは呼びません。

クラスター分析の対象となる集団は人間とは限らず、企業や商品、地域等、さまざまなものが対象になります。標準化された手続きに基づいて対象の分類が可能なため、マーケティングリサーチにおいてはポジショニングの確認を目的とするブランドの分類や、生活者のセグメンテーションに用いられます。

2種類のクラスター分析

クラスター分析には「階層クラスター分析」「非階層クラスター分析」の2種類があります。それぞれ解説します。

階層クラスター分析

階層クラスター分析はデンドログラム(樹形図)が出力され、どのようにクラスターとして結合されるのかを見ることが可能な分析方法です。デンドログラムでは図の下の方で結合するほど近い関係にあるといわれています。いくつかのパンを対象にクラスター分析を行なった結果、次のデンドログラムが出力されたとしましょう。

メロンパンとチョココロネ、食パンとコッペパンはそれぞれ同じクラスターに分類されていますが、コッペパンと食パンの方がデンドログラムのより下部で結合しているため、これらのパンの種類の中で最も近いことがわかります。

またチョココロネとメロンパンのクラスターにあんぱんが組み込まれているため、メロンパンとチョココロネ、あんぱんは似た性質を持つものの、メロンパンとチョココロネはより似た性質を持つことがわかります。

階層クラスター分析を行うことで、対象をいくつかのクラスターに分類するだけでなく、クラスターが結合される過程も確認可能です。そのためより詳しい理解に役立ちます。

しかし対象が多い場合、計算量が多く実行不可になるケースや、結果の解釈が難しくなるケースがあります。ビッグデータを用いた分析には、非階層クラスター分析が利用されるのが一般的です。

非階層クラスター分析

分析者があらかじめ対象をいくつのクラスターに分類するかを決定し、行うのが非階層クラスター分析です。同じクラスターに属する対象はより近い性質を持ち、異なるクラスターに属する対象間では違いを際立てます。

階層クラスター分析のようにデンドログラムを得ることはできませんが、計算量が少なく,ビッグデータを扱うことが可能です。

クラスター分析を活用した施策例

クラスター分析を利用することで、どのような施策が可能になるのかを解説します。

メニューをクラスター分析し、セット販売

メニューが多い飲食店で、お客様に各メニューの好き嫌いを5段階で評価してもらい、メニューを対象にクラスター分析を行います。似たメニューをクラスターに分類すれば、同じクラスターのメニューをセット販売や、異なるクラスターからメニューを選んで、幅の広いセットを販売するといった方法が考えられます。

アンケートのフリーアンサーをクラスター分析

アンケートのフリーアンサーをクラスター分析し、商品開発に役立てることが可能です。アンケートのフリーアンサーにテキストマイニングを行い、頻出語を抽出すると、例えば家具であれば「デスク」「コンパクト」「丈夫」というキーワードが同じクラスターであれば、お客様はコンパクトで丈夫なデスクを求めているという予想が可能です。

まとめ

クラスター分析はメニューのセット販売や商品開発、より効率的なマーケティングの実施に役立ちます。データが多い場合には非階層クラスター分析を、データが少なくデンドログラムを得たい場合には階層クラスター分析を行いましょう。

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