クラスター分析とは?
クラスター分析とは、多種多様なものが混在している集合体の中から、類似する集団（クラスター）を抽出して分類する分析方法（フレームワーク）です。
クラスター分析は、マーケティング戦略におけるターゲット選定をする際に役立つ手法で、顧客の意識や行動特性からグルーピングをしたり、商品のイメージや地域などを特定する際にも活用できます。
クラスター分析は、階層クラスター分析と非階層クラスター分析の2種類に分類できます。
階層分析では、類似している対象を組み合わせながら少しずつ集団作りをするというもので、作業工程の中で階層を作りながら最終的には樹形図が完成します。
一方の非階層分析では、決めた数のグループにサンプルを分けながら、似たようなパターンを自動グルーピングするアルゴリズムを採用します。サンプル数が多いほど正確なデータ分析ができるという点が特徴です。
このクラスター分析では、最初に非階層分析をした上で階層分析を行う手法と、最初から階層分析のみを行う手法とがあります。どちらの手法をとるかによって、アウトプットには若干の違いがあります。
要約すれば、クラスター分析は異なる性質の中から似通った性質を持つ集団（クラスター）を抽出するという「似たもの集めの分析方法」と呼称することが出来ます。
フレームワーク
フレームワーク（framework)は物事を倫理的に思考するための枠組みという意味で使われています。状況や情報を的確に分析し、会社ごとに浮き彫りになった課題や方針へアプローチしていく手助けとなるものがフレームワークです。
階層クラスター分析
階層型分析とは、クラスターの分類を最も近似したもの同士から始め、徐々に類似度が低いものへと進む方法です。
たとえば、A、B、C、D、Eという5つの要素があるとしましょう。このうちAとBの類似度が最も高いため、最初に同じクラスターとして分類されます。CとDも同じように類似度が高いもの同士として、一つのクラスターとしてまとめられます。
次に、AとB、CとDのそれぞれのクラスターを大きな一つのクラスターとして分類します。Eだけが一つ遠く離れているため、別の分類です。全体を一つのクラスターとした時に、Eもようやく分類されるというやり方です。
階層型分析では、クラスターにまとめるプロセスにおいて、樹形図（デンドログラム）がよく用いられます。この図を見ながら、クラスターをいくつに分類するのかを決められるのがメリットです。この場合なら、「ABCDとE」と2つに分けることも、「ABとCDとE」と3つに分けることもできます。
非階層クラスター分析
階層型分析ではすべての要素の類似度を計算しなければならないため、計算量が非常に大きくなってしまいます。そのため、データが多数の場合は、非階層型分析を用いるのが一般的です。
非階層型分析には、階層型のように総当りですべての要素の類似度を計算することはなく、簡略な計算で分析するという特徴があります。計算する前に分類するクラスターの数を決める必要があるため、適正な結果を得るためには、何度も計算し直すなど試行錯誤は必要です。
クラスター分析はなぜ必要なのか
クラスター分析はOne to Oneマーケティング（顧客ひとりひとりに合わせたマーケティング）の中で主要な位置付けとなっている分析法です。
扱ってる商品・サービスが大きければ大きいほど蓄積されていく情報量は膨大になっていきます。そんな最中では、情報の膨大さ故に一人一人の顧客情報に目が行かなくなっていきます。つまりCRMがうまく作動していない、ということです。情報は活かせば必ず大きば武器となります。「せっかく多量の蓄積された情報があるのだから、それを有効活用させていこう」という考えのもとクラスター分析は成り立っています。
また、クラスター分析を行うことで明るみになったクラスター属性の構成を可視化すれば、例えばユーザー属性の類似性が認識されたり、同様の課題に直面していたり等、様々なバックグラウンドが露呈していきます。
クラスター属性毎に需要のある戦略・アクションを構築し、クラスターに応じてその戦略・アクションをアレンジ（調整）していくことで、最適解にたどり着くことが出来ます。
クラスター分析の活用事例
クラスター分析は、アンケート調査の集計をまとめる際に用いられることが多いです。例えばファッションに関するアンケートを例にとると、まず最初に「どんなファッションが好きか」というアンケートを取ります。モードやクラシック、スポーティやカジュアル、トラッドなどをリストアップし、回答者に答えてもらいます。
クラスター分析では、戻ってきた回答を集計し、ファッションのタイプが近いものをクラスターとし、集計結果をまとめます。ファッションスタイルなら、モードかつクラシックなスタイルをクラスターとしたり、スポーティなスタイルとカジュアルをまとめてスポカジというクラスター集団を作ることができます。
集計結果を分析することで、顧客がどのようなスタイルを好む傾向にあるかが分かります。その結果、アパレル業界ではどのようなスタイルに力を入れればよいのか、商品開発の方向性を見いだすことにもつながるでしょう。
まとめ
クラスター分析は、集団の中から類似する要素を抽出するための分析方法です。顧客の嗜好やトレンドを知ることができる分析方法で、どのような手法で分類づけるかによって、アウトプットが若干異なります。社内アンケートや街頭アンケートの集計結果をもとにデータ分析する際には、クラスター分析がよく用いられます
