ブランドや組織が顧客の心理を推論し、結論を導き出すためには、データが不可欠である。 クラスター分析は、市場調査におけるデータ分析の重要な要素です。
市場調査
クラスター分析とは、顧客の様々な属性、購買行動、好き嫌いなどから、傾向を導き出し、グループを特定することで、ブランドを支援する、市場調査におけるデータ分析の重要な要素です。
市場調査プロセスにおけるこの分析手法は、情報をより小さなグループにバケット化し、異なるグループの個人が同様の状況下でどのように行動するかを理解するのに役立つ洞察を提供します。 クラスターは、様々な機関や研究者によって、あらかじめ定義された基準によって様々なカテゴリーに分類されますが、その根底にあるのは、クラスターを意味するのは何かということです。
データ分析
のテーマは似ています。
クラスター分析とは？
クラスター分析とは、研究者が対象物の集合を、小さいが他の異なる特徴を持つクラスターにバケットまたはグループ化することを可能にする研究における統計的手法である。 の根底にあるテーマは
探索的データ解析
ブランド、組織、研究者がビジュアルデータからインサイトを導き出し、トレンドを発見し、仮説と明確な仮定を検証することを支援します。
この研究での解析手法は、パターン認識、機械学習、市場調査でのインサイト管理、データスクラビング、バイオインフォマティクスなど、さまざまな分野で使われている統計データ解析がベースになっているのが一般的です。
クラスター分析の目的は、明確な行動変化を持つが、根本的な特徴やモノが同じ対照群にあるモノのグループを見つけることである。 この調査手法の優れた例として、銀行が定性・定量データを用いて、顧客のクレーム処理の傾向をプロットしていることが挙げられます。 クラスター分析を用いることで、不正請求の結論や、より良い理解を得ることができます。
消費者行動
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クラスター分析手法
クラスター分析は、研究者や統計学者がデータをより深く理解し、より良い意思決定を行うために役立ちます。 データの一部とすることができますが
定性調査
または
定量的研究
しかし、データ解析はやはり研究用プラットフォームで行われ、データはグラフにプロットされます。 しかし、前述の通り、研究ニーズに合わせて様々なクラスター分析手法が用いられている。
ただし、クラスタリングの方法は、数学的な根拠がない限り、実験的に選択する必要があることに注意が必要である。 ここでは、最もよく使われるクラスター分析の方法について見ていきましょう。
階層的クラスタリングまたは接続性に基づくクラスタリング解析
階層的クラスタリングや接続性に基づくクラスタリング解析は、クラスタリングで最もよく使われる手法である。 この方法では、類似した成分を示すデータをグループ化し、クラスターを形成する。
このクラスターを、同じ性質を持つ他のセットと相関させて、他のクラスターを形成する。 このメソッドの大前提は
調査研究
は、近くにあるものの方が遠くにあるものよりも関連性が高いというものです。
階層型クラスタリングのもう一つの方法は、データの集合から、同じような情報を持つ小さなクラスタに分割していく分割法である。 この方法では、クラスタ間の距離とその関係を理解するために、クラスタ間のリンク基準をより明確に定義している。 ここで重要なのは、この解析モデルでは、データ分割が1つではないことです。
セントロイドベースのクラスタリング
このクラスタリング法では、クラスタが形成されるが、単一の中心ベクトル点によって定義される。 K-means法のクラスタリングアルゴリズムを用い、目的を定めた軸上に中心点を見出す。 そして、この中心点からクラスタまでの距離が最小になるように、より小さなクラスタがこの中心点に接続される。
このクラスター分析の欠点は、クラスター数（k-cluster）を最初に定義しなければならないため、データの分析や表現が制限されることである。
分布に基づくクラスタリング
分布に基づくクラスタリング解析手法は、データを同じ分布のオブジェクトにグループ化する。 この方式は、最も広く使われている 統計解析 メソッドを使用します。 この方法の特徴は、分布からサンプル対象を集める単純なランダムサンプリングにある。
このモデルは、属性とオブジェクトの相関関係を表示する必要がある場合に有効である。 しかし、このモデルの欠点は、あらかじめ定義された属性に基づいてオブジェクトをグループ化するため、各オブジェクトが分布に一致しなければならず、クラスタリングにバイアスの要素が含まれる可能性があることである。
密度ベースクラスタリング
密度ベースクラスタリング法は、4番目によく使われるクラスタ分析手法で、データセット全体と比較した密度に基づいてクラスタが定義される。 疎な部分のオブジェクトは、グラフィカルな表現上、一般的にクラスタを分離するため、ノイズや境界点である。
DBSCANは最もよく使われる密度ベースのクラスタリング手法である。 しかし、この方法の欠点は、2つのクラスタの違いを見せるために密度を落とす必要があり、不自然に感じることが多いことです。
クラスター分析例
クラスター分析は確実に効果があり、業界、機能、研究分野を問わず広く利用されている。 におけるクラスター分析の有用性をよりよく表現するために。
研究
では、下の2つの例を見てみましょう。
リテールマーケティングにおけるクラスター分析
ブランドは従来、クラスター分析を用いて、購買行動調査やトレンドの意味づけを行うために
デモグラフィックセグメンテーション
を、顧客層の中に入れています。 通常、考慮されるいくつかの要因は、地理的な場所、性別、年齢、世帯の年間収入などです。
これらのパラメータは、異なる消費者グループがどのように他の購買決定を行うかを明らかにします。したがって、小売大手はこのデータを使って、そのような消費者層へのマーケティング方法の類似性を導き出します。 また、これは支出に対するROIを最大化すると同時に、以下を削減するのに役立ちます。
カスタマーチャーン
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スポーツ科学におけるクラスター分析
また、クラスター分析の日常的な利用例として、スポーツの分野がある。 データサイエンティスト、研究者、医師、チームマネジメント、スカウトなどが、似たような選手がさまざまなシナリオでどのように活躍するか、そのスポーツでどのような効果を発揮するかを調べます。 選手は体型、年齢、ポジションなどの基準でバケット化され、その効果をチェックすることができます。
QuestionProによるクラスター分析
正しいデータを見て分析することは、研究者やブランドにとって非常に有益なことです。 成熟したものを使う
リサーチプラットフォーム
QuestionProのようなリサーチプラットフォームは、リサーチデータを収集し、ツール内で高度な分析を行い、重要なインサイトを得ることを可能にします。
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