Qiitaを読んでいて興味のある話題だったので、内容をもう少しわかりやすくブログに要点だけ書きます。
マーケティング担当者なら使えるべき5つの超重要な分析手法（Ikuya M)
（Ikuya M)
Qitta:@IkuyaM
X:@Ikuyamm
・マーケティングとは
マーケティングとは、企業および他の組織がグローバルな視野に立ち、顧客との相互理解を得ながら、公正な競争を通じて行う市場創造のための総合的活動である。
参考：日本マーケティング協会
・5つの分析手法
[もくじ］
1. 相関分析: 自社にとっての最適な顧客層を見つける
2. K-Means クラスタリング: 顧客の属性や購買履歴を元にセグメントに分ける
3. マーケット・バスケット分析: 一緒に購入されやすい商品の組み合わせを見つける
4. 対応（コレスポンデンス）分析: 自社や競合がどのように認知されているかを調べる
5. 信頼区間・ベイジアンA/Bテスト: 施策の効果を検証する
こちらの記事を読み終わってマーケターの視線で記事を書いているので、もう少し「わかりやすく５つの分析手法」を説明します。
1. 相関分析とは
相関分析は、2つの要素が「どの程度同じような動きをするか」という要素間の関係性を明らかにする手法。
・相関分析で見るべき3つの「相関」
相関は主に「正の相関」、「負の相関」、「無相関」の3種類に大別されます。
正の相関：「片方の数値が大きくなる（小さくなる）とき、もう片方の値も同様に大きくなる（小さくなる）」という関係性がある場合
負の相関：「片方の数値が大きくなる（小さくなる）とき、もう片方の値は反対に小さくなる（大きくなる）」という関係性があるとき、「負の相関がある」
無相関：「片方の数値が大きくなる（小さくなる）としても、もう片方の値に決まった変化が見られない」という場合、相関関係が無い（＝無相関）
相関分析が有効な2つの使いどころ
- 大量のデータから関係性のある項目を抽出したいとき
- 関係性があることを客観的に示したいとき
2. K-Means クラスタリングとは
顧客を「属性」や「購買行動」、顧客ごとの特徴や嗜好をもとに顧客をグループに分けにする。
それぞれのグループに応じてプロモーションやコミュニケーションを進められるので、現実的なコストや労力の中でエンゲージメントやコンバージョン率を高めるためのコミュニケーションやアクションを実行できるのです。
図で説明する方が、わかりやすいので。
(画像はマーケティング担当者なら使えるべき5つの超重要な分析手法から)
「K-Meansクラスタリング」という手法を使ってデータの中にあるパターンを読み取らせて、セグメントに分けることができます。
※セグメント：「区分け」
3. マーケット・バスケット分析とは
マーケットバスケット分析は、購買データの分析により一緒に購入されやすい商品を明らかにすることです。
この分析を利用することで、商品の配置やプロモーション戦略の最適化が期待できます。また、顧客の購買を促進するための戦略を立てることができます。
・マーケット・バスケットの活用事例
スーパーマーケットでは、マーケット・バスケット分析をもとに商品配置を見直しました。特に、一緒に購入される傾向が高い商品を近くに配置することで、顧客の購買意欲を刺激し、売上を20%向上させることができました。
■アソシエーション分析を利用したマーケットバスケット分析の方法
アソシエーション分析では４つの指標を用いてデータ同士の関係性を数値化します。
- 支持度＝同時購入者数／購入者全体数
- 顧客全員のうち、商品Aと商品Bを同時に購入する顧客の割合です。
- 信頼度＝同時購入者数／商品A購入者数
- 商品A購入者のうち、商品Bも同時に購入する顧客の割合です。
- 期待信頼度＝商品B購入者数／購入者全体数
- 顧客全員のうち、商品Bを購入する割合です。
- リフト値＝信頼度／期待信頼度
- 期待信頼度（商品Bを単独購入する割合）に対する、信頼度（商品A購入者のうち商品Bを購入する割合）の割合です。
つまり、これが高いほど「商品Bは単独ではなく商品Aと一緒に買われやすい」と言えます。
4. 対応（コレスポンデンス）分析とは
コレスポンデンス分析とは、クロス表の結果をひと目で分かるようグラフに表現する分析手法”です。
・コレスポンデンス分析の例
「スポーツウェアを選ぶ際に重視している点は何か？」という質問に対して当てはまるものを1つ以上(複数回答可)選択して頂きました。
画像はコレスポンデンス分析の活用事例を使ってわかりやすく解説から
しかしこのままでは分かりにくいため、コレスポンデンス分析でこのクロス集計表をグラフで表現してみます。
コレスポンデンス分析で作成したグラフは、関係の強い要素同士は近く、関係の弱い要素同士は遠くに配置されるようになっています。
コレスポンデンス分析のメリット
- クロス集計表の解釈が容易になる
- グループ毎の関係性を距離で表現できる
5. 信頼区間とは
・信頼区間
区間推定は、標本の統計量を元に、母集団の平均などを、幅(区間)を持たせて推定する統計学の手法です。この推定した幅を「信頼区間」と言います。
例えば
2つのパターン(AとB）を作成して、どちらがより良いのかを試して、最終的にどちらの案を採用するかを決めようとします。
片方のグループに年齢が若い人が集まってしまうと、年齢という別の要因が生まれます。
そのため、AとBのどちらがよい良いのかを適切に測りたければ、ランダムに分けた2つのグループのコンバージョン率を比べることで、両者の集団が均一になり施策の効果を適切に理解できるようになります。
でも、他の要因があったら結果が変わります。
そういったときには、たまたま手元にあるデータだけではなく、そこに無いデータも含めて、同じ性質の顧客であれば、それらの集計値は大抵この間におさまるだろう、と推測される幅がわかれば、両者の間に意味のある差があるのかを理解できるようになります。
この誤差の幅または区間のことを統計学の世界では「信頼区間」と呼びます。
(感想)
「マーケティング担当者なら使えるべき5つの超重要な分析手法」
ライティングは、文章で読者に行動をしてもらう。マーケティングは、モノやサービスの売れる仕組みをつくる(顧客を分析する)
はじめは、難しい話かもしれませんが知れば知るほど面白いマーケティングの世界なんです。