クラスター分析とは何ですか?

クラスター分析は、データ セット内の自然なグループを調査する手法です。たとえば、単純な使用例として、小売店を売上に基づいてグループ化することが挙げられます。植物店が市内に 8 つの店舗を持っていると仮定します。次の表は、バラの苗木と蘭の 1 日あたりの売上を示しています。

下のグラフは同じデータを示しており、各店舗のバラの苗木と蘭の売上を X 軸と Y 軸にプロットしています。

この例では、データ ポイントが限られています。そのため、植物ショップの店舗の 2 つのクラスターをグラフにプロットして、視覚的に確認するのは簡単でした。データ ポイントが数千に及ぶ場合は、クラスター分析アルゴリズムを使用する必要があります。これにより、データ ポイントがさらに異なるクラスターに分離されます。

クラスター分析が重要な理由

クラスタリングにより、研究者はデータ要素間のパターンを識別して定義できます。さらに、データ ポイント間のパターンを明らかにすることで、構造を区別して概要を示すことができます。これらの構造は以前は明らかではなかったかもしれませんが、いったん発見されるとデータにとって注目に値するものになります。定義された構造が明らかになると、情報に基づいた意思決定がはるかに容易になります。

主な職名 – データ サイエンティスト

データ サイエンティストは、統計、数学、ビジネス分析、モデリング、テクノロジーの知識が必要です。さらに、大量の複雑なデータを高度な分析ソリューションに変換する必要があります。データ サイエンティストは、構造化データ セットと非構造化データ セットを開発、維持、収集します。これらのデータ セットを使用して、分析、レポート、予測、モデル、レポート、表示を作成します。これらは、企業のビジネス戦術と戦略をサポートします。

企業がクラスター分析を必要とする理由

クラスター分析は、企業が自社の製品やサービスに対する顧客の反応を判断するのに役立ちます。同じ属性を持つ顧客を 1 つのクラスターにまとめます。これにより、企業はサービスを整理できます。また、さまざまなグループに特定の製品を提供することもできます。企業が消費者の行動を理解するのに役立ちます。顧客の好みなどを学びます。製品やサービスに対する顧客の反応や購入パターンも確認できます。

成功の鍵となる要素

適切な方法を使用すると、高品質のクラスターが生成されます。したがって、単一のグループでは、結果は類似しているはずです。クラスターが複数ある場合は、逆の結果になります。セットの品質は、方法と実行方法によって異なります。また、データ内に存在する可能性のある隠れたパターンの一部またはすべてを発見できるアプローチも必要です。クラスターの最も一般的な尺度はユークリッド距離です。これは、1 つのグループの中心が別のセットの中心からどれだけ離れているかを示します。

クラスター分析市場調査について

定性的な市場調査は深みを増します。しかし、サンプル数が少ない場合でも、大量の複雑なデータが生成されます。コード化された定性データにクラスター分析を適用して、調査結果を明確にすることができます。これは、参加者の行動の動機などを明らかにするのに役立ちます。また、表面上は意味をなさない調査結果の背後にある理由も示します。さまざまなサンプルを使用して実施された調査では、大量の定性データが生成されます。しかし、高度な定量的市場調査には、より多くのサンプル サイズが必要になる場合があります。

UX 市場調査も重要です。ユーザーインタビュー、市場参入調査、分析、アンケートから洞察を得ることができます。これらの戦術を組み合わせることで、ユーザーベースの確かな概要が得られます。

クラスター分析は、市場機会の調査にも最適です。製品とブランドをクラスター化することで、市場における競合セットを見つけることができます。クラスター内のブランドは、他のグループのブランドよりも互いに競合します。企業として、現在の製品を調べて、ライバル企業の製品と比較することができます。そうすることで、新製品の機会で何ができるかがわかります。

クラスター分析は機能的です。多くの市場調査員が、市場の位置付けとセグメンテーションにクラスター分析を使用しています。また、新製品のテスト市場を見つけるためにもクラスター分析を使用しています。分析部分を支援するさまざまなソフトウェア プログラムが存在します。ただし、関連データを収集するための調査を設計できる熟練した市場調査員と提携するのが最善です。そうすれば、データが適切で代表的なサンプル サイズから取得されることが保証されます。