BLOG BLOG 潜在的な購買ポテンシャルを可視化するクラスター分析事例とは?

2016年06月16日

「多様化しているお客様をどのようにセグメントし、効率的な販促を行っていくべきか・・・。」


小売業などのマーケティング担当者様からは同じような課題を頻繁に耳にします。
効率的な販促を行う上でターゲットセグメントは重要なポイントとなりますが、セグメントのキーとなる属性情報も多く存在し、どの属性情報を活用すべきなのか悩ましいところです。
ライフスタイルが多様化した現代では、現状のお客様の特性をどのように把握し、セグメントしていくか悩まれている方も多いのではないでしょうか。

現状のお客様を把握するために、■クラスター分析とは・・・

多様化しているお客様(異なる性質のものが混ざり合っている集団)の中から互いに似たものを集めて、複数のタイプに分類し、顧客像を捉えていく「多変量解析」の一つです。 購買履歴やアンケート調査結果など、複数の質的・量的なデータを用いることにより、単純なクロス集計では捉えきれない事象を解析することが可能です。

では、今回のブログの本題でもある結果の見え方の違いについてご説明します。

■属性情報による結果の見え方の違い

今回はお客様の購買履歴を元に、以下の図のように5種類のクラスターに分類した場合を例とします。

クラスター分析

クラスター分析結果に対して、下記に記載している属性情報を掛け合わせて、各クラスターの内面を深掘って把握していきます。
 【一般的な属性情報】性別・年齢・居住エリアなどのデモグラフィック情報およびジオグラフィック情報
 【ランドスケイプの属性情報】富裕度などの属性情報
  (ランドスケイプが9,500万件のデータベースから推定した富裕層DBを元に算出)

※参考;富裕層データベースとは・・・? ⇒ https://www.landscape.co.jp/million.html

クラスター分析

一般的な属性情報の集計では年代別のニーズやクラスターごとの1人あたりの平均金額を可視化することは可能です。一般的な属性情報の分析結果を元にみると、注力すべきターゲットセグメントは1人あたりの平均金額が最も高い"靴を購買するクラスター"とお考えになる方が多いのではないでしょうか?
では、右図のランドスケイプの属性情報を活用した場合を見てみましょう。

たしかに1人あたりの平均金額は"靴を購買するクラスター"が最も高いですが、富裕度でいえば"コートを購買するクラスター"や"ワンピースを購買するクラスター"が高く出ています。 "コートを購買するクラスター"の場合は1人あたりの平均金額は平均よりも若干低い結果となっています。
つまり、 、ということが見えてきます。
一般的な属性情報だけでは見えてこなかった売上貢献度を高めていくポテンシャルのあるターゲットセグメントを、ランドスケイプの属性情報を活用することにより可視化することが可能です。

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クラスター分析はお客様の概要を捉えるために最適な手法です。
クラスター分析を実施する目的として「今後の販促戦略の立案」 も挙げられます。

効率的に販促を行うためには、ターゲットセグメントのニーズを可視化するだけでなく、優先順位をつけて注力すべきセグメントを選定することが重要です。 BtoC購買ポテンシャル分析

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