顧客特性を使いこなしデータ活用データ分析講座（その237）

更新日 2022-11-15

投稿日 2022-11-07

...

データ分析

15年以上前の顧客データ分析は、性別や年代、居住地などの顧客のハードな特性を活用したものが多い印象があります。マーケティングの世界のペルソナ設定（架空のユーザー像）で登場するような特性です。実際、マーケティングの世界で比較的よく利用される因子分析やクラスター分析などは、顧客のハードな特性（性格・価値観・趣味嗜好・ライフスタイルなど）をもとにしたものが多い気がします。ここ10年ぐらいの間に、日々変化する顧客のソフトな特性を組み込むケースが増えてきました。今回は、「顧客のハードな特性とソフトな特性を使いこなしデータ活用」というお話しをします。

【目次】
1.顧客のソフトな特性とは？
2.クラスターが変わる
3.変化させたいのに、変化させたくない
4.例えば……　商品レコメンド
5.評価や企画時と、データ活用時で粒度を変える

【この連載の前回：データ分析講座（その236)予測と事実と感想へのリンク】

1.顧客のソフトな特性とは？

顧客のソフトな特性とは何なの？と疑問に思われた方もいるかもしれません。

例えば……

来店記録
閲覧履歴
問合履歴
相談履歴
見積履歴
購入履歴
クレーム履歴
下取履歴

……などの過去の行動や接点の履歴です。日々アップデートされます。

2.クラスターが変わる

顧客のハードな特性を使ったデータ分析への思い入れなのか、強烈な成功体験なのか、昔学んだことの記憶のせいかのか分かりませんが、たまに次にような方がいます。「データをアップデートしクラスター分析すると、クラスター分析結果が変化し困る」顧客のハードな特性を元にクラスター分析をしていれば、クラスター分析の元データである特性がそもそも大きく変化しないため、そうそう変わることはありません。

しかし、そこに顧客のソフトな特性を入れ込むと、クラスター分析するたびにクラスター分析結果が変わります。当たり前です。

3.変化させたいのに、変化させたくない

顧客との関係性をより良くしたいと目論見、何かしらの施策を実施したのに、顧客行動が変化しなかったら失敗です。上手くいけば、顧客行動は大きく変化するはずです。顧客行動が変化すれば、クラスター分析結果も当然ながら変化します。

クラスター分析結果の変化を望まないということは、顧客行動が大きく変化することを望まないということです。つまり、顧客との関係性をより良くしたいと目論んでいるのに、顧客行動が大きく変化することは望まない、という意味不明な状態に陥ります。

4.例えば……　商品レコメンド

○○ユーザや○○クラスターなどのように、顧客を幾つかの塊にしデータ分析する時代が長すぎました。これはこれで、現状把握や思考整理、施策立案などをする場合には役立つことでしょう。ただ、顧客1人1人を相手にしたとき、どうでしょうか？ある顧客が次に購入し易そうな商品を予測し、顧客にレコメンドする、などです。

例えば、○○ユーザや○○クラスターなどのように顧客を幾つかの塊にし、次に購入しそうな商品を予測し、その予測結果を使い商品をレコメンドしたらどうでしょうか？似たような顧客（実はハードな特性が似ているだけ）であっても、よくよく見ると異なる（特にソフトな特性が異なる）ため、その予測はあまり当てになりません。であれば、顧客1人1人に対し、次に購入しそうな商品を予測し、その予測結果を使い商品をレコメンドした方がいいでしょう。

それを実現したのが、AmazonなどのECサイトの商品レコメンドです。