アソシエーション分析とは何か?基本情報のおさらいをしよう

アソシエーション分析とは、ビッグデータのデータマイニングにおける「もしこうだったら、こうなるであろう」という関連性を見つけ出す手法です。アソシエーション分析は多くの事例に適用することができ、主に購買データから人々の購買行動における関連性を見つけ出す際に使われます。今回は、アソシエーション分析について基本的な理解を深めるとともに、その活用法についてお伝えします。

アソシエーション分析とは?

アソシエーション分析は、店頭で購入するカゴの中身を推測するような分析方法です。基本的なアソシエーション分析では、データベース内の莫大なデータのなかから、パターンや関連性を引き出すマシーンラーニングモデルを用いて行われます。

マシーンラーニングモデルには二つのパートがあり、If「もしこうだったら」と、Then「こうなる」という二つのアソシエーションルールを作ります。そして、それらの関連性(アソシエーション)をsupport(支持度)とconfidence(信頼度)という二つの指標で、一番関連性の強いパターンをはじき出すというものです。

簡単にまとめると、「もしこれを買うと」「これも一緒に買うだろう」という情報が数字で定義されるため、セールスにおける戦略を考える際に便利な分析といえます。

アソシエーション分析の活用法

データマイニングにおいて、アソシエーションルールをもとに行う分析は購買行動を予測する際にとても役立つ情報です。分析結果から得られる情報は、顧客分析やマーケット分析に大きな役割を果たします。

しかし、アソシエーション分析の活用法は、そうした情報分析にとどまるものではありません。アソシエーション分析から得られる「これを買うと、これも一緒に買う可能性が高い」という情報は、店舗内やオンラインストア上での商品配置はもちろん、広告やカタログのデザインなどを決める際の指標としても役立つでしょう。

アソシエーション分析で得た情報に基づいて、商品のアップセルやクロスセルを効果的に行うことができるようになり、セールスの向上につながる施策の考案につながります。

アソシエーション分析の実用例

アソシエーション分析の実用例として有名なのは、「おむつとビールの関連性」でしょう。この分析例では、家族に頼まれて、スーパーにおむつを買いに来る男性の多くが、ビールも一緒に買っていくことが多いという関連性が示されています。では、この関連性はどのようにはじき出されるのでしょうか?

例えば、30万人の買い物データを持つスーパーがあるとしましょう。そのデータを見てみると、30万人のうち5千人がおむつを購入しており(全体の1.6%)、ビールを購入した7千人(全体の2.3%)がいたという結果が出たとします。そのうちの4千人(全体の1.3%)がおむつとビールの両方を購入したというデータがあるとしましょう。全体比の数字だけでみると、30万人のお客様のうち両方を購入した人数は1%以下にとどまる値でしかありません。しかし、一方でおむつを購入した人のうち80%もの人がビールを買ったという側面から数字を見ると、おむつとビールの購入率には高い関連性があることが見えてきます。こうして、ビールとおむつの関連性がわかり、おむつの近くにビールの商品棚を配置するといった施策が可能になるというわけです。

ビッグデータを視野に

近年は、さまざまな方法で購買行動に関するデータを入手できるようになっており、集めたビッグデータを用いることで、顧客の心理的な購買行動を数字で視覚化できるようになりました。オンライン、オフライン、あらゆるところで莫大なデータを取得できる現代。今後は、いかなる場所でもデータの分析をもとにビジネス決定をしていくことが重要となってくることは明らかでしょう。アソシエーション分析を行うためにも、まずはデータの入手が欠かせません。今後のマーケティングを行う上で、データ入手は元より、さまざまな手法を活用しながら、売上向上に活かすスキルが求められています。

参考:

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