世の中のマーケティング手法には様々な方法が存在しており、サービスを行う上での武器になります。また、マーケティングを行う際には、アナリティクスの分析やクラスター分析などのデータ分析を行う必要があります。
Googleアナリティクスとは、Webサイトの分析を行うツールのことで、自社サイトを可視化することができるため、サイトが成長していく上で必須になります。反対に、クラスター分析を端的に表すと、似たもの同士で集まった集団を分けるといったイメージです。
Googleアナリティクスを使用した分析やクラスター分析などは、マーケティングにおいて必要であるため、市場調査を行う際には重要な役割と言えるでしょう。そこで本記事では、クラスター分析について詳しく解説します。
また、クラスター分析を行う手順や活用事例も紹介するため、マーケティングを行っている人は必見です。
目次
クラスター分析とは
先程も述べた通り、クラスター分析とは集団の中から似たもの同士を分けることによって、集落（クラスター）を作りたい対象を分析するマーケティング手法です。基本的に、マーケティングを行う際には人を対象にするものの、クラスター分析では商品や地域などを対象にできるといった特徴があります。
そのため、マーケティングを行う現場や市場調査などで最も活用される手法になるのです。なお、分析手法は様々な種類が存在しており、多変量分析や統計分析などがあります。また、本やインターネットで学ぶ際は少し難しい内容であるため、分かりづらいと感じる人も多いと言えます。
その反面、クラスター分析は他の分析よりも分かりやすい傾向があるため、比較的学びやすいと言えるでしょう。例えば、国語や数学などのテストの点数から似ている人を集めた場合は、理系の科目に強い人や文系の科目に強い人のようなグループを作れます。
また、アンケートデータをクラスター分析で行う場合は、機能性重視層やデザイン重視層、高関心層の3つに分けてグループに分けることができます。そのため、初めにクラスター分析を行うことによって、マーケティングリサーチで活用できるといったメリットがあるのです。
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クラスター分析の種類
ここまで、クラスター分析の概要や役割などを解説しました。ところで、本記事を読んでいる人の中には、クラスター分析の概要は理解したものの、どのような種類があるのか気になっている人も多いのではないでしょうか。
そこでここからは、クラスター分析の種類を紹介します。結論として、下記のような種類が存在します。
● 階層的クラスター
● 非階層的クラスター
それぞれ順番に見ていきましょう。
階層的クラスター
はじめに、クラスター分析には「階層的クラスター」が存在します。階層的クラスターとは、似ている対象が順々に集団化されることです。つまり、クラスター化されることによって過程が視覚的に把握できるため、分析を行うにあたって非常に重要な分け方と言えるでしょう。
また、デンドログラム（樹形図）を用いて分析できるため、クラスターを分ける際の判断がしやすいといったメリットがあります。デンドログラム（樹形図）を確認すれば、ラインごとに切ることができるため、最適なクラスター数を決められるのです。
非階層的クラスター
次に、クラスター分析には「非階層的クラスター」が存在します。非階層的クラスターとは、階層的な構造はないため、似ている対象を集団化するといった分析のことです。また、非階層的クラスターを使用する際は、対象数が多い場合に適しているため、100万件程度のデータがある場合などで活用できる分析手法です。
加えて、分析する際には時間がかからないといったメリットもあるため、作業時間の効率化にもつながると言えるでしょう。非階層的クラスター分析は、データ数が多ければ多いほど役に立つといったメリットがあるため、使用状況に応じて使い分けましょう。
また、非階層的クラスターで分析を行う場合は、デンドログラム（樹形図）を出せないため、いくつかのクラスターを作成してそれぞれの大きさを測ります。なお、クラスター分析は機械学習で説明される場合があり、ほとんどが非階層的といった特徴があります。
関連記事：クラスター分析とは？マーケティングにおける市場調査で重要な分析手法
クラスター分析を行う手順
ここまで、クラスター分析の種類を解説しました。ところで、本記事を読んでいる人の中には、クラスター分析の種類は理解したものの、実際にクラスター分析を行う手順が分からない人も多いのではないでしょうか。
そこでここからは、クラスター分析を行う手順を詳しく解説します。結論として、下記のような手順があります。
● 分類の種類を決める
● 類似度に定義を決める
● 分析手法の選択
それぞれ順番に解説します。
分析の種類を決める
はじめに、クラスター分析を行う際には種類を決めます。つまり、階層的クラスターや非階層的クラスターのどちらかを決める必要があるため、個体数に応じて判断しましょう。クラスターの個体数が100個以下の場合は、階層的クラスター分析を活用し、100〜300個体数では階層的クラスターと非階層的クラスターを併用して使用します。
個体数が300個以上の場合は、非階層的クラスター分析を行うことで、個数を把握することが可能です。そのため、個体数に応じて適切なクラスター分析を行うことが重要です。
類似度の定義を決める
次に、分類の種類を決定したら類似度の定義を決める必要があります。しかし、定義する際の注意点としては、何をもって定義するのかを決めておかなければいけないことです。つまり、何を基準にして（基準を明確にして）個体数の類似を定義する必要があるため、複数の定義から選ぶ必要があるのです。
類似度の定義は4つ程度存在しており、下記のような定義があります。
● チェビシェフ距離
● ミンコフスキー距離
● ユークリッド距離（直線距離）
● マンハッタン距離（市街地距離）
チェビシェフ距離とは、同じ次元の個体数を別次元の個体数にしたい場合に使うことです。また、正方形状に進んでいく距離のことであるため、ユークリッド距離とは異なるといった違いがあります。
ミンコフスキー距離とは、離れた距離の重みを増やしたり、減らしたりできるといった特徴があり、ユークリッド距離を含むものです。ユークリッド距離とは、直線距離とも呼ばれており、分散共分散行列の推定値を使うことによって、距離を短くするといったものです。
マンハッタン距離とは、市街地距離とも呼ばれており、どこから通っても距離が均等になるといったものです。マンハッタン距離を将棋で例えると、飛車のように縦や横に移動しても距離は同じになるといったイメージです。
分析手法の選択
類似度の定義を決めた後には、分析手法の選択を行いましょう。なお、階層的クラスター分析と非階層的クラスター分析によって異なるため、両者の手法を見てみましょう。まずは、階層的クラスター分析の手法を選択した場合は、下記のような手法があります。
● 最短距離法（最近隣法）
● 最長距離法（最遠隣法）
● ウォード法
● 群平均法
● 重心法
● メディアン法
● その他
階層的クラスター分析を行う際には、目的に適した分析を行う必要があるのです。反対に、非階層的クラスター分析の手法を選択した場合は、下記のような手法があります。
● k平均法
● その他
基本的に、非階層的クラスターを行う場合は、k平均法を使用して分析を行うため、覚えておきましょう。
関連記事：アナリティクスとは？ビジネスで欠かせない分析する力や手法を解説
クラスター分析の注意点
ここまで、クラスター分析を行う手順について解説しました。ここからは、クラスター分析の注意点について解説します。結論として、下記のような注意点が存在します。
● 分類が上手くできるとは限らない
● 類似性の判断方法は複数ある
● クラスターの特徴は自分で分析する必要がある
それぞれ順番に解説します。
分類が上手くできるとは限らない
1つ目の注意点として、クラスター分析を行う際には必ずしも分類が上手くできるとは限らないことです。クラスターの分類ができない原因は、クラスターに特徴がなかったり考慮していたパターンに分類されなかったりする場合に起きる原因です。
そのため、類似度の定義を決めなおしたり、クラスターの個体数を変えてみたりすることで、分類することができます。
類似性の判断方法は複数ある
クラスターの分析をする際の注意点としては、類似性の判断方法は1個ではないため、複数あるということです。つまり、クラスターを分析する判断方法は、チェビシェフ距離や、ミンコフスキー距離、ユークリッド距離（直線距離）、マンハッタン距離（市街地距離）の4つ程度存在します。
そのため、分類が上手くできない場合は分析方法を変える必要があるので、分析を行う際には判断方法を変えてみましょう。
クラスターの特徴は自分で分析する必要がある
クラスター分析する際の注意点として、クラスターの特徴は自分で分析する必要があります。クラスター分析には様々な種類が存在しているため、特徴や意味などを理解しなければいけません。
そのため、各クラスターの特徴を自分で分析する必要があるのです。
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クラスター分析の活用事例
ここでは、クラスター分析の活用事例を紹介します。結論として、下記のような活用事例があります。
● アンケート市場調査
● One to Oneマーケティング
● メルカリやDM配信
それぞれ順番に見ていきましょう。
アンケートや市場調査
1つ目の事例は、アンケートや市場調査です。アンケートを取ることによって貴重なアイディアを獲得できる場合もあるため、分析を行う際には必要になる方法です。一方で、市場調査でクラスター分析を行いたい場合も活用できます。
One to Oneマーケティング
2つ目の事例は、One to Oneマーケティングです。One to Oneマーケティングとは、その名の通り1人ひとりに合わせたマーケティングのことです。つまり、不特定多数の人にマーケティングを行わずに、特定の人にマーケティングを行うことだと捉えておきましょう。
メルマガやDM配信
3つ目の事例は、取得したデータを基にプロファイリングを行い、顧客の志向に合わせてメルマガやDM配信などを行うことです。データをプロファイリングすることによって、データ全体の把握ができます。
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まとめ
本記事では、クラスター分析の概要や特徴などを解説しました。結論として、マーケティングを行う際には、様々な分析を使用して進めていく必要があります。分析方法には、階層的クラスター分析と非階層的クラスター分析があるため、個体数に応じて選びましょう。
本記事を参考にして、マーケティングにクラスター分析を活用していきましょう。
