分12顧客に合わせて施策を行う2つのマーケティング手法マーケティングにおいては,実際の予算や機会は限られているため,実施する施策には効果の高さや費用対効果の高さが求められます。そのような要求を満たすために有効な手段の1つとして,顧客をよく知り,顧客に合った施策を実施することが挙げられます。DMを送る場合には,すべての顧客に同じ内容,同じタイミングで送るよりも,顧客に合わせて送る内容や,送るタイミングを変えるほうが,より高い効果が期待できます。具体的にはどのような手法があるのでしょうか。顧客の分析粒度の観点からは,大きく以下の2つの手法に分けることができます。Oneマーケティング」です。Oneマーケティングは,顧客一人一人の特性に合った施策を実施するため,高い効果が期待できます。一方で,以下のような課題もあります。セグメンテーションマーケティング2つ目は,顧客を似た者同士のグループにまとめて,そのグループの特性に適した施策を行う「セグメンテーションマーケティング」です。セグメンテーションマーケティングは,顧客データや,利用する指標によってはうまくグルーピングできないという問題があります。Oneマーケティングより少ないコストで実施できるというメリットがあります。このセグメンテーションマーケティングにおいて,似た者同士をグループ分けして分析する手法を「セグメンテーション分析」と呼びます。セグメンテーション分析で利用する指標は,目的によってさまざまですが,よく利用されるのは以下のものです。上記のうち,今回はRFMを利用してセグメンテーション分析を行ってみましょう。似たもの同士をグループ分けするための手法として,機械学習でよく使われるのが「クラスタリング(※⁠)⁠」です。クラスタリングは,図1のように,与えられたデータ群を,特定の指標を元にグループ分けする形で行います。与えられたデータ群を,特定の指標を元にグループ分けするこのように,クラスタリングは与えられた分析対象のデータのみを元に分析するため,教師あり学習/教師なし学習の2つの分類で考えると,教師なし学習に属する分析手法です。今回の例では,各顧客のRFMを指標とし,顧客を似た者同士のグループに分けることになります。※)分散処理などを目的に,計算機を並列に複数台稼働させるネットワーク構成も「クラスタリング」と呼びますが,ここでの「クラスタリング」とは別の意味になります。クラスタリングアルゴリズムの2つの分類クラスタリングにはさまざまなアルゴリズムがあるのですが,大きく以下の2つの観点で分類することができます。階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングたとえば「住所」を指標として顧客をクラスタリングする場合を考えてみましょう。横浜在住の人は,「⁠横浜」というクラスタに属します。同時に「神奈川」クラスタ,「⁠関東」クラスタにも属します。このように,あるクラスタが別のクラスタに属する階層関係を構築する手法を「階層的クラスタリング」と呼びます。階層的クラスタリング一方,前述の図1のように,すべてのクラスタがそれぞれ独立し,階層関係を構築しない手法を「非階層的クラスタリング(または分割最適化⁠)⁠」と呼びます。両者を比較すると,階層的クラスタリングは図2のようなデンドログラムを用いて階層を視覚化することで,「⁠上位のクラスタと下位のクラスタの関係やクラスタ間の距離が直感的に捉えやすい」というメリットがあります。その反面,利用するアルゴリズムによって程度の差はあるものの,おもに以下のデメリットがあります。計算量が多くなる生成された複数の階層の中から,どの階層を採用するか判断する必要があるノイズデータに弱い一方で,非階層的クラスタリングは高速なアルゴリズムが多く,階層として表現されないため,「⁠クラスタが明確に表現される」というメリットがあります。生成するクラスタ数,もしくはクラスタ生成に利用する距離などを分析者が明示する必要があり,その値次第で出力が大きく異なってしまうというデメリットがあります。排他的クラスタリングと非排他的クラスタリング今度は,商品を「カテゴリ」という観点でクラスタリングする場合を考えてみましょう。ミステリー小説は,「⁠フィクション」と「ミステリー」という複数のクラスタに同時に属します。このように,あるデータが複数のクラスタに属する場合があるクラスタリング手法を「非排他的クラスタリング(またはソフトクラスタリング⁠)⁠」と呼びます。非排他的クラスタリング(ソフトクラスタリング)一方,前述の図1のように,あるデータが必ず1つのクラスタにしか属さない手法を「排他的クラスタリング(またはハードクラスタリング⁠)⁠」と呼びます。排他的クラスタリングと非排他的クラスタリングを比較すると,複数のクラスタに属することを認める非排他的クラスタリングのほうが,計算量は多くなる傾向にあります。非排他的クラスタリングのほうが,排他的クラスタリングよりも柔軟に分類結果を出力する傾向があります。マーケテイング著者プロフィールやまかつ(山下勝司)開発/インフラ/統計,機械学習/プロジェクトマネージメントをこなす器用貧乏。最近はビッグデータ,Hadoop,機械学習あたりに夢中。妻と子供と過ごすこと。2019」を開催しました。DAY1・DAY2の様子を注目セッションとともにお伝えします。LINEのエンジニア3名がイベントに先駆けて見どころを紹介します。コードの安全性・安定性を高める開発サイクル~テスト管理の効率を上げ,脆弱性診断を自動で行う~本連載では,連載「業務を改善する情報共有の仕掛け」を受けつつ,安全性・安定性を加えた開発サイクルについて考えていきます。若者世代から圧倒的な人気を誇るライブ配信&動画投稿コミュニティアプリ「MixChannel」(ミクチャ)の裏側(レコメンドシステムやサーバサイド開発など)について解説していきます。その他の連載CSS3アニメーションでつくるインターフェイス表現CSS3によるアニメーション表現を紹介していきます。その中でも,幅広い読者に応用してもらえるだろうインターフェイスを主なお題とします。MySQL道普請便り本連載では,MySQLを使ったアプリ開発・運用に関するノウハウをご紹介していきます。RecipeUbuntuの強力なデスクトップ機能を活用するための,いろいろなレシピをお届けします。JavaScriptセキュリティの基礎知識JavaScriptに関するセキュリティ上の問題はどこで発生し,どうすれば防ぐことができるのか?について解説していきます。〜システムをきちんと運用するための基礎知識システムは「作って終わり」ではなく,運用の中でさまざまな問題が発生します。問題の発生に備えて事前にどのような対応をしておくべきなのか,問題発生時に何をしなければならないのか,ポイントを解説していきます。きたみりゅうじの聞かせて珍プレーソフトウェア開発の現場で体験したトホホな失敗,思わずうなる珍プレーをきたみりゅうじ氏が四コママンガで紹介。Linuxのメンテナンスの傍ら,Linuxやオープンソースソフトと日々を過ごす著者が,その魅力とつきあい方を,エッセイ風味でお届けします。PRESS特別編集部員,さわやか笑顔のスーパーハカーはまちちゃんとネット大好き14歳わかばちゃんが,毎号,読者の皆さんから寄せられたおたよりを紹介します。皆さんの日頃の悩みにも答えちゃいますよ。]メールでのお知らせメールで次の案内をお送りしております。メールの配信を希望する方は,利用したい項目をチェックしてメールアドレスを入力し,[登録]ボタンをクリックしてください。UPDATES[ほぼ週間に1回]新刊メールマガジン[ほぼ週間に1回]電脳会議の各号案内[ほぼ1ヵ月半に1回]※変更する場合や停止する場合は,登録情報変更ページをご覧ください。※登録いただいたメールアドレスには,そのお知らせ以外,配信いたしません。Ltd.ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。