クラスター分析とは？具体的なやり方や実施する際の注意点を解説

企業が事業を進めていく上で、市場や顧客に対する分析をおろそかにしてしまうと、商品やサービスを発表しても期待する成果が得られない可能性があります。

商品やサービスを顧客に役立ててもらうためには、あらかじめクラスター分析を行い、顧客や市場への理解を深めておくことが重要です。
本記事ではクラスター分析の概要や活用できる場面、やり方などを解説します。

競争力のある商品・サービスを開発したいとお考えの方は、ぜひ参考にしてください。

クラスター分析とは？

クラスター分析の「クラスター」とは「集団」を意味します。

つまり、クラスター分析とは雑多なデータの中から、同じような傾向のデータをいくつかのクラスター（集団）に分類にするという分析方法です。

クラスタリングとは

クラスター分析と似た単語としてクラスタリングが挙げられます。

クラスタリングとは、クラスター分析と同じく多数のデータの中から、似たような傾向のデータをグループ化する手法です。
クラスター分析という単語は主にマーケティングで用いられるのに対して、クラスタリングという単語はコンピューターにおける機械学習で用いられる傾向にあります。

クラスター分析のメリット

クラスター分析のメリットは次の通りです。

• データを視覚化できる
• 気付きにくいパターンやグループを明らかにできる
• 意思決定をサポートする

それぞれのメリットについて解説します。

データを視覚化できる

クラスター分析を実施することで、データを分かりやすく視覚化できます。

さらに、専用のツールを使えば色分けやマッピングができるため、プレゼンテーション資料としても使いやすくなるでしょう。

気付きにくいパターンやグループを明らかにできる

クラスター分析をすることで、未加工状態のデータでは気付きにくいパターンやグループにも気付きやすくなります。
これにより、新たなアイデアが生まれやすくなり、新商品の開発や既存サービスの改善に役立てられるかもしれません。

意思決定をサポートする

クラスター分析から得られた知見は、重要な意思決定をする際の根拠となります。
分析結果を提示することで、社内や取引先へのプレゼンテーションの説得力を高められるでしょう。

また注力する業務を見極め、リソースを配分する際にもクラスター分析は活用可能です。

クラスター分析を活用する場面

クラスター分析を実施する場面として以下が挙げられます。

• 市場ニーズ調査
• 新商品開発

ここではそれぞれの場面について解説します。

市場ニーズ調査

クラスター分析を活用する場面として、まず挙げられるのが市場ニーズ調査です。
とりわけ、顧客セグメンテーションを行う際にクラスター分析が役立ちます。

顧客セグメンテーションとは、年齢や職業といった共通する特徴をもとに顧客を分類することです。
顧客セグメンテーションを行うことで、顧客の好みやニーズに併せたマーケティング施策を実施することが可能になります。

クラスター分析によって顧客セグメンテーションを実施する主なメリットは次の通りです。

• 顧客満足度の向上が見込める
• 競争力を高められる

顧客満足度の向上が見込める

顧客セグメンテーションを実施することで、顧客の特性に合わせたマーケティングが可能になります。
その結果、商品やサービスに対する顧客満足度が向上し、リピーターとなってくれる可能性を高められるでしょう。

リピーターを確保できれば安定した売上を確保できるため、基盤のしっかりとした経営につながります。

競争力を高められる

顧客セグメンテーションをすることで顧客への理解が深まり、商品やサービスの細かなチューニングが可能になります。
結果、競合他社の商品・サービスとの差別化ができるようになり、市場において独自の立ち位置を確保できるでしょう。

新商品開発

クラスター分析は新商品開発においても活用可能です。

新商品を開発する際、市場にどのようなニーズが存在し、現状どのニーズが満たされていないのかを把握することで、新商品が市場に受け入れられる見込みを高められるでしょう。

クラスター分析は2種類ある

クラスター分析の種類は次の2つです。

• 階層クラスター分析
• 非階層クラスター分析

両者は取り扱うデータの規模によって使い分けられます。

階層クラスター分析は、データの規模が比較的小さいケースで用いられます。
一方、非階層クラスター分析は300件を超える大規模なデータであっても対応可能です。

階層クラスター分析

階層クラスター分析は全てのデータの類似度を導き出してから、任意の基準に沿ってクラスターを作り上げていく分析方法です。
階層クラスター分析の具体的な手法としては以下が挙げられます。

• ウォード法：データ中から最も近接したクラスターを統合し、新しくクラスターを作り出して階層構造を生み出す
• 最長距離法：遠いデータ同士を優先してクラスター化して全体のクラスター構造を生み出す
• 最短距離法：近いデータ同士を優先してクラスター化して全体のクラスター構造を生み出す
• 群平均法：データ同士の平均距離を算出して全体のクラスター構造を生み出す

階層クラスター分析は、似ている度合いの高いデータから徐々に自動でクラスターが形成されるため、事前に用意するクラスターの数量を決める必要がありません。

しかし階層クラスターは先述のように、大規模データの分析には適していません。

非階層クラスター分析

非階層クラスター分析は事前に分類するクラスター数を決めてからクラスターを作っていく分析手法です。
非階層クラスターの具体的な手法は次の通りです。

• k-means法：あらかじめ設定したクラスター数に応じておおまかに分類し、各データとクラスターの距離を調整していく
• 超体積法：データの集合を多面体と捉えて体積を最小にしながら適切な分割を探していく

非階層クラスター分析は階層クラスター分析よりも計算の手間がかからないため、膨大なデータであっても取り扱えます。
また取り扱うデータが膨大になってもデータ構造への影響を抑えられるため、信頼の高い分析結果が得られます。

ただし、非階層クラスター分析は事前に分類したクラスター数を、分析後に変更することができません。

そのため、事前に最適なクラスター数を判断するための専門的な知識が求められます。

クラスター分析の進め方とやり方

クラスター分析は次のように進めていくのが一般的です。

• 分析の目的を明確にしてデータを集める
• 類似度の判断定義を決める
• 分析手段を選択する

ここでは各工程の詳細とやり方について解説します。

分析の目的を明確にしてデータを集める

クラスター分析を進める前に、分析を実施する目的を明確にしておきましょう。
具体例として、顧客属性や購買傾向の理解、市場調査、現状のマーケティング課題の特定といった目的が挙げられます。

クラスター分析によってどのような課題、疑問を解決するのかを明確にした上で、必要なデータを集めていきましょう。

類似度の判断定義を決める

クラスター分析では、データ同士がどれくらい類似しているかを見極める必要があります。
類似度を判定する際の指標として以下が挙げられます。

• ユークリッド距離（直線距離）：変数同士に相関がある場合に用いられる
• マンハッタン距離（市街地距離）：碁盤の目状の道路を通る際に用いられる
• チェビシェフ距離：同じ次元の変数を、別の次元の変数として扱う際に用いられる
• ミンコフスキー距離：ユークリッド距離とマンハッタン距離を含んだ指標

分析手段を選択する

クラスター分析を実行するには分析手段の選択が必要です。
階層クラスター分析か非階層クラスター分析のいずれかを選択しましょう。

また、ウォード法や最短距離法など、具体的な分析手段も選択しておきます。

クラスター分析を進める際の注意点

クラスター分析を進める際は、次のような点に注意しましょう。

• 適切なクラスター数を設定する
• データの前処理を行う
• 適切に結果の解釈を行う
• 十分な計算資源を確保する

適切なクラスター数 を設定する

クラスター分析を進めるには適切なクラスター数の設定が必要です。
分割しすぎると一つひとつのクラスターが小さくなってしまい、多すぎると分析の精度が下がる恐れがあります。

そのため、エルボー法やシルエット分析を活用して適切なクラスター数を設定しましょう。

• エルボー法：クラスター内の誤差が急激に変化する点を探す方法
• シルエット分析：クラスタリングの品質を評価し、データポイントが適切なクラスター内に属しているかどうかを見る方法

エルボー法、シルエット分析はどちらも専門的な知識が求められるため、自社でクラスター分析を実施する際は、専門的な知識を有した従業員が対応しましょう。

データの前処理 を行う

クラスター分析ではデータの前処理が必要です。
前処理を施さずにクラスター分析をしてしまうと、結果の質に影響が及んでしまいます。

そのため、次のような方法でデータの前処理を施しましょう。

• 極端に振れた異常値を省く
• 重複した値を省く
• 分析に無関係な値を省く

適切に結果の解釈 を行う

クラスター分析では、単に分析したデータを取得するだけでなく、その結果をどのように解釈するかが大切です。
機械的に進めたクラスター分析であっても、必ずしも結果が正しいとは限りません。

そのため、データの前処理、分析手法の選定にミスがなかったかを確認することが大切です。

十分な計算資源を確保 する

クラスター分析では多くの計算資源が求められます。
特に大規模のデータを処理するとなると、多くの計算資源が必要です。

大規模なデータであってもスムーズな実行速度を維持するのであれば、計算資源を確保しておきましょう。

クラスター分析にはSNSも活用できる

クラスター分析のための情報収集はSNSからでも可能です。
SNSで情報を収集するメリットは次の通りです。

• 顧客の本音が判断しやすい
• 競合の分析ができる
• 炎上のリスクを把握できる

顧客の本音が判断しやすい

クラスター分析のためにSNSから情報を収集することで、顧客の本音を把握しやすくなります。
従来のように、アンケートやインタビューを通して顧客の声を収集することも可能です。

しかし、アンケートやインタビューの場合、顧客が企業に配慮して本音を語らない可能性もあります。
一方、SNSであれば顧客の忌憚のない意見を集められるでしょう。

競合他社の分析ができる

SNSからは自社の評判が分かるだけではありません。
顧客が競合他社に対してどのような印象を持っているのかといった分析も可能です。

SNSから集めた競合他社の情報を自社と比較することで、自社商品やサービスの強み・弱みを解像度高く認識できるでしょう。

炎上のリスクを回避できる

SNS分析は商品やサービスが炎上するリスクを回避するのにも効果的です。

SNSには顧客のネガティブな意見が即時に表出するため、商品やサービスの不備を早期に把握し対応できます。
SNSであれば「自社名 ◯◯（ネガティブワード）」などのキーワードを検索すれば、炎上につながる恐れのある投稿をチェックできます。

早期にクレームやネガティブな意見に対応して、炎上リスクを軽減しましょう。

クラスター分析でデータを可視化して顧客にニーズに沿ったサービスにつなげよう

クラスター分析とはさまざまな特徴を持つデータの中から、同じような傾向のデータをいくつかのクラスター（集団）に分類にする分析方法です。

クラスター分析を実行することで、データを視覚化できる、気付きにくいパターンやグループを明らかにできる、意思決定をサポートするといったメリットがあります。
クラスター分析の際はデータの規模に応じ、階層クラスター分析、非階層クラスター分析の2種類から適した分析方法を選択しましょう。

それぞれの分析方法にはウォード法や最長距離法、k-means法などの方法があります。
クラスター分析を実行する際は適切なクラスター数の設定やデータの前処理を行うようにしましょう。
可能であればSNSに投稿された内容を分析するのも効果的です。

SNSの投稿内容をチェックするのであれば、SNS分析ツールQuid Monitor（旧NetBase）・Quid Compete（旧Rival IQ）の活用がおすすめです。

Quid Monitor（旧NetBase）では、SNSやブログ等の豊富なデータソースをもとに、顧客の声を分析・抽出できます。

またQuid Compete（旧Rival IQ）では、自社と競合のSNSアカウントのデータを自動収集し、簡単に比較分析を行うことが可能です。

顧客の意見を可視化したい、競合優位性のある商品やサービスを提供したいとお考えの方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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