株式会社光翼（ミツバ）は、インドに日本法人の子会社として、インド現地法人の設立を進めております。
前回のブログ「プルータス スマート（Plutus Smart）その２ー Pine Labs Developer」で、インドのPOSデバイスのスタートアップである Pine Labs 社 の 開発者向けサイト の情報を読み解いて、POS情報に顧客情報が紐づいて、オンラインマーケテイング機能の実装ができることがわかりました。
今回は、「POS」に「ID」＝顧客IDが紐づいたデータが「ID-POS」と呼ばれますが、その「ID-POS」のデータとアンケートデータを因子分析し、クラスター分析にかけ、マーケティングで活用する方法について、考察します。
マーケティングでクラスター分析を活用するには？
マーケティングにおけるクラスター分析の目的は、一般に顧客を正しくクラスターに分けて、それぞれのニーズ、嗜好に合わせたマーケティング施策を提供することです。
顧客をどう定義するかは、実は単純ではなく、自分の想像のおよばない共通項で一つの顧客グループがある可能性はあります。そのような新しい顧客層を見つけるのに、クラスター分析は有効です。
具体例2：アンケートを因子分析とクラスター分析
消費者が「加湿器を買う際に重視するポイント」から、顧客を理解する
加湿器を買う際に重視するポイントについて数名の消費者にアンケートを実施し、その回答を分類すると、
Aさん・Bさん：全ての項目において数字が高いため「高関心層」
Cさん・Dさん：デザイン性を重視しているので「デザイン重視層」
Eさん・Fさん：機能性を重視しているので「機能性重視層」
というように、消費者の趣味嗜好に沿ってグループ分けできます。分析の結果、どのようなクラスター（顧客層）が作成されて、それぞれにどのような特徴を持っているか理解を深めることで、効果的なマーケティング戦略立案に寄与します。
マーケティング領域活用例：
クラスター分析を活用すると、購買履歴が近似している、行動パターンが似ている、アンケートの発言内容（アンケート等）が近似しているなど、さまざまな角度から対象をグルーピングできます。マーケティング領域での主な活用例は以下のとおりです。
https://blog.leapt.co.jp/what-is-cluster-analysis-an-introduction-to-the-ideas-and-methods-that-can-be-used-in-marketing-analysis
- 買い手の特性ごとにグループ分けが可能
- 買い手の生活エリア（商圏）の特性分析
- 新しいペルソナグループの発見
- ブランドのポジショニング分析
- ダイレクトメールの配信先のカスタマイズ
- リターゲティング広告配信先のカスタマイズ
- プロモーションやその他のマーケティングメッセージの調整
- さまざまなペルソナのニーズに合わせて、製品をより良くカスタマイズする
- アンケートや市場調査などのデータ分析を行う
- 投稿時間のクラスター分析によるX（旧Twitter）ユーザの年齢層推定
株式会社光翼（ミツバ）では、インド進出支援、インドでのPOSシステム・マーケティングシステム開発を通し、DX・GX推進 を行っております。 😇
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