クラスター分析とは？概要と導入方法を解説
クラスター分析とは？
クラスター分析とは、類似するデータを特定して分類すると同時に、データグループ間の相違点を明らかにするための統計的手法です。
マーケティングにおけるクラスター分析の目的は、類似の特性を有する消費者をセグメンテーションし、ターゲットオーディエンスを詳細に把握して、マーケティング戦略を調整することです。
クラスター分析の主な手法は5つあります。最も一般的なものは、K平均法と階層的手法です。最適な手法は、分析の対象とその目的に応じて異なります。
クラスター分析の仕組み
クラスター分析は、データのパターンや関係を把握する主要な手法として、金融、保険、小売など、幅広い業界で導入されています。
K平均法は、最も広く採用されているクラスター分析手法であり、データを容易かつ効率的に分類できます。散布図や樹状図などの図を活用すれば、分析結果を視覚的にわかりやすく提示できます。
顧客セグメンテーションは、今日のマーケティング戦略の中核を担う存在です。そのため、クラスター分析は、共通の特徴を持つ顧客を分類するための不可欠なツールとなっています。分析結果をもとにペルソナを作成し、マーケティングやデジタルコマースの施策をパーソナライズして、エンゲージメントとコンバージョンを促進できます。
クラスター分析を始めましょう
クラスター分析の大きな利点のひとつは、データのパターンと関係を明らかにし、リアルタイムのインサイトにもとづいて的確な意思決定をおこない、行動できることです。
クラスター分析を始める最初のステップは、データを効果的に分析および解釈するのに役立つ、実績のあるツールを導入することです。
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