マーケティング施策や商品企画において、ターゲットユーザーの把握は欠かせません。
ユーザーのニーズや行動パターンを分析、分類できる因子分析とクラスター分析を行うことで、効果的なマーケティング施策に役立ちます。
本記事では、因子分析とクラスター分析についてどのようなメリットがあるのか解説します。
因子分析とは
因子分析とは、アンケートなどの結果データからユーザーの行動に影響を与えている要素を分析する手法です。
例えば、商品購入者に対して「購入の決め手」に関するアンケートを実施します。
その結果を因子分析すると、機能性、デザイン、値段など、購入の決め手となった項目が抽出できます。
クラスター分析とは
クラスター分析とは、複数のデータから似ているものをまとめて「クラスター」というグループに分類する手法です。
例えば、商品購入者に対してクラスター分析を行うと、「定期的に商品を購入する人」や「セール・キャンペーン時にまとめ買いする人」といったクラスターに分類できます。
クラスター分析を行う際には、事前に因子分析を行い、結果データに影響する項目を調査しておくと良いでしょう。
因子分析・クラスター分析のメリット
因子分析やクラスター分析を行うメリットは、以下の2つです。
- マーケティング施策に役立つ
- 新商品・サービスの企画に役立つ
それぞれ解説します。
マーケティング施策に役立つ
因子分析やクラスター分析を行うと、各クラスターのニーズや抱えている課題が明確になり、キャッチコピーや広告クリエイティブの最適化に役立てることが可能です。
また、ユーザーの情報収集の方法や、頻繁に閲覧するSNSなどをクラスターごとに把握すると、どの媒体を利用すればターゲットユーザーにリーチできるか仮説を立てやすくなります。
新商品・サービスの企画に役立つ
因子分析やクラスター分析は、新商品・サービスの企画にも役立ちます。
例えば、各クラスターのユーザーが商品購入時に重視しているポイントがわかれば、それを考慮した機能、デザインなどを企画に織り込むことが可能です。
また、分析結果からまだリーチできていないクラスターを発見できれば、新たに商品を企画して売上向上を目指すこともできます。
まとめ
因子分析とクラスター分析は、アンケートなどのデータ結果からユーザーのニーズや悩みといった要素を分析し、似ているものを分類する手法です。
マーケティング施策や商品企画に活用できるので、ぜひ今後の広告運用にご活用ください。
