クラスター分析とは？応用例やポイントを紹介！【2024年最新版】

アンケート調査や顧客情報の活用には「クラスター分析」がおすすめです。特定の属性を持つ顧客の特徴を明確化し、マーケティング戦略に活かせるでしょう。この記事では、さまざまな分野の発注先を比較検討できる「アイミツ」が、クラスター分析の基本から活用までを徹底紹介します！

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クラスターとは英語の「cluster」から来ており、集団、群れなどを意味します。クラスター分析とは、様々なデータをいくつかの集団（クラスター）に分類し、その集団ごとの特徴を見いだす分析方法です。

クラスター分析では、回答者の年齢や性別、居住地などの基本情報はもちろん、興味や関心、休日の過ごし方などはっきり定まっていない指標でも分類できるのが特徴です。

ビジネスにおいては、顧客情報や市場調査の結果などを分析する際にクラスター分析が用いられます。ある属性を持つ集団（クラスター）の回答傾向がわかるため、戦略が立てやすくなるのです。

クラスター分析には「階層クラスター分析」と「非階層クラスター分析」の2種類があります。それぞれの特徴について紹介しましょう。

階層クラスター分析とは、集団（クラスター）を事前に決めず、必要に応じて増やしていく方法です。よく似ているが同じクラスターに分類するのが適切でない場合に、クラスターを2つに分類します。例えば、回答者の興味関心で分類を行なっていた際、「動画視聴」の群があったとします。しかし、動画視聴の中にも、アニメやエンタメ番組を見て過ごす群と学習向け動画を見て過ごす群があることがわかりました。この2つは異なる集団に分類したほうがよいことから、「動画視聴（余暇）」と「動画視聴（学び）」のように2つに分類します。

この手法は、初めは1つであった集団が徐々に枝分かれする様子が階層のように見えるため階層クラスター分析と呼ばれます。階層クラスター分析は、趣味や関心、余暇の過ごし方のような回答が多岐にわたるもの、もしくは分類がはっきりできないものに対しても利用できます。ただし、階層クラスターを実施するには時間と手間がかかります。

非階層クラスター分析とは、事前に集団（クラスター）を決めたうえで分類する方法です。例えば1,000のサンプルを8つの集団に分類することを先に決めておき、それに従います。シンプルなものでは年齢による分類が挙げられ、10代、20代、30代のように分類の基準を作って分類を行います。

非階層クラスター分析は、年齢や所在地など明確な情報を分類するのに適しています。また、先に分類を決めておくため、階層クラスターと比べて短時間で完了します。ただし、分類が明確でないものに適用する際は注意が必要です。

階層クラスター分析と非階層クラスター分析は異なる特徴があるため、適切に使い分ける必要があります。ポイントは、分類基準とサンプル数です。
階層クラスター分析は途中で集団数を増やせるため柔軟性が高く、分類がはっきりしない項目においても適用できます。一方で、非階層クラスター分析は途中で集団数を増やせないため、分析開始前に明確に分類基準および集団を定めておく必要があります。

また、階層クラスター分析は1つ1つの属性を丁寧に検討するため時間がかかります。そのため、サンプル数が100程度であれば階層クラスター分析も可能ですが、500を超えるようなサンプル数の場合、階層クラスター分析では多くの時間と手間がかかります。一方で非階層クラスター分析は、基準に従って分類していくため比較的短時間で実施できます。サンプル数が多い場合は非階層クラスター分析を利用したほうがよいでしょう。

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クラスター分析の応用例を紹介します。

市場調査やアンケートのデータを取り扱う場合はクラスター分析が適しています。クラスター分析を実施することで、特定の属性を持つ顧客がどのように考えているのかを明確化できるため、マーケティング戦略の改善に役立つでしょう。

例えば、ある商品が「外出好き」な人が属するクラスターで高い評価を得ていたにも関わらず、「家庭で過ごすのが好き」な人が属するクラスターでは低い評価だったとします。その場合、前者には商品が受け入れられており、後者には何らかの理由でマッチしないことがわかります。これらの傾向がわかれば、次にどのような戦略を実施すべきかわかるでしょう。

DMやメルマガ配信の成果を高めるのにもクラスター分析がおすすめ。昨今ではさまざまな情報が容易に手に入るため、本当に必要な情報を届けてくれるDMやメルマガにのみ興味を持つ顧客が増えています。興味がない内容を継続して送ってしまった場合はすぐに解約されてしまうでしょう。

クラスター分析で顧客を適切に分類すれば、その群にとって魅力的な内容のみを送信できます。これにより本当に必要な情報のみを届けられるため、配信の成果が高まります。

クラスター分析を行う際のポイントを紹介します。

クラスター分析を行う前に、調査の目的や仮説をもう一度確認しておく必要があります。なんのために調査を行い、何を明らかにしたいのかが明確であれば、それに適した分析方法やクラスターの分類作成が可能でしょう。
一方で、分析にばかり目が向いてしまうと、調査の目的にズレが生じてしまうかもしれません。調査を実施した目的や、分析で何を明らかにしたいのかをもう一度確認するとよいでしょう。

クラスター分析では同様の属性を持つ集団を1つのクラスターとして設定しますが、クラスター同士の関係性も重要です。クラスター間の類似性や関係性を正しく定義するとともに、それに見合った分析を行う必要があるでしょう。このあたりは高い専門性が必要になるため、質の高いクラスター分析を行いたい場合は専門家に相談するとよいでしょう。

クラスター分析は「分類」に重点を置いた分析です。特定の属性を有した群の傾向を見るうえでは優れている一方で、クラスター分析だけでは見えないこともあります。そのためクラスター分析だけでなく、相関分析や回帰分析などを併用することで、より詳細な情報を得られます。

本記事では、アンケートや顧客情報の分析でよく利用されるクラスター分析について紹介しました。クラスター分析を行うことで特定の属性を持つ集団の傾向がわかるため、事業改善に役立つ情報を得られます。ただし実施するには一定のノウハウが必要なため、質を求める場合はマーケティングリサーチ会社に外注するのもよいでしょう。
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