CHAID分析市場調査

CHAIDセグメンテーションモデルの詳細

CHAID (カイ二乗自動相互作用検出器) 分析は、マーケティングのセグメンテーション手法です。カテゴリ応答変数間の関係を識別するのに役立ちます。また、他の変数の組み合わせにも使用できます。CHAID は、カテゴリ変数が多数あるデータ内のパターンを検出します。セグメントを作成し、データを視覚的に表示します。

実際には、CHAID 分析を市場調査ツールとして使用します。さまざまな顧客グループをセグメント化するために使用します。CHAID は、顧客がマーケティング キャンペーンにどのように反応するかを調べます。各グループの属性に従って分析します。たとえば、マーケティング キャンペーンを実行するとします。顧客の特性を知る必要があります。たとえば、地理的な場所、社会経済的ステータス、性別などです。これらの特性は、応答率に最も影響します。CHAID 分析では、選択した変数に沿ってデータ セットを分割するツリーを作成します。これは、特性がキャンペーンへの応答の確率に与える影響を示します。

市場セグメンテーション手法としてのCHAID

CHAID 分析の利点の 1 つは、方程式が含まれていないことです。代わりに、視覚的であるため、理解が容易です。分析対象の市場をわかりやすい視覚的表現でセグメント化します。たとえば、上の画像では、下部のノードが市場のセグメント化を表しています。各カテゴリのサイズまたは応答性に基づいて市場を分割します。このようなセグメント化により、マーケティング リソースを優先順位に従って簡単にランク付けできます。特定のベンチマークに従ってノードの応答率を分析できます。次に、サイズに従って分析します。このようにして、どこにさらに多くのリソースを割り当てる必要があるかを判断できます。応答率の高いセグメントは、簡単に達成できる成果を表しています。応答率は高くなりますが、マーケティングの労力はあまり必要ありません。したがって、平均よりも応答率が低いセグメントを避けることができます。このセグメントにマーケティングするにはより多くのリソースが必要になり、得られる見返りは少なくなります。

CHAID 分析は、分析研究のために独立変数間の関係を決定します。企業はこれを予測ツールとしても使用します。CHAID 分析を使用すると、従属変数間の重要な関係を明らかにできます。これには、以前の購入、頻度、最新性、プロモーション、価格、製品などが含まれます。これらの変数は、メール勧誘などの市場キャンペーンへの反応に影響を与える可能性があります。CHAID 回帰ツリーを使用すると、これらの反応を簡単に予測できます。

定量調査

CHAID 分析を使用して定量分析を行うこともできます。2 つの変数間の関連性をテストして使用します。CHAID ツリーを構築するときにカイ 2 乗検定を適用します。このようにして、応答率の予測子の統計的有意性を判断します。たとえば、Bonferroni 補正を使用して偽陽性を考慮できます。CHAID を使用した市場調査では、データ マイニングに回帰分析を使用できます。統計モデリングと分析にも使用できます。