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クラスターとは?各業界での意味やクラスター分析を解説

2023年1月17日
クラスターとは?各業界での意味やクラスター分析を解説

クラスター分析を活用して、マーケティングや市場調査に取り入れたいですよね。しかしどういった分析手法や進め方があるかわからず、悩んでいる企業も少なくないはず。今回は、各業界のクラスターの意味やクラスター分析について解説します。クラスター分析を行う際の注意点についても解説しているので、ぜひ最後までご覧ください。

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クラスターとは

クラスターとは

クラスターは「房」や「集団」、「群れ」といったグループ化された集団を意味する言葉です。

具体的な例として、年齢や性別、居住地域、趣味、生活スタイル、思想などをグループ分けした集団を指します。

クラスターはITやマーケティングといった、様々な業界で使われています。

まずは、業界ごとで異なる「クラスター」の概要を見ていきましょう。

  • IT業界におけるクラスターとは
  • マーケティング業界におけるクラスターとは
  • ネットスラングにおけるクラスターとは

ひとつずつ解説していきます。

IT業界におけるクラスターとは

IT業界におけるクラスターは、ネットワークに接続された複数のコンピューターを連携して、1台のコンピューターシステムと統合し、効率的に処理や運用するシステムを指します。

クラスターの種類は、大きく分けて下記の2種類です。

  • HA(高可用性)クラスターシステム
  • HPC(負荷分散)クラスターシステム

HAクラスターシステムには、1台のコンピューターに障害が発生してもミドルウェアが自動的に正常なコンピューターへ切り替えるので、早期で障害から復旧できる効果があります。

HPCクラスターシステムは、1つの処理を複数のコンピューターに分散して、1台あたりの負荷を軽減する効果があります。

また、コンピューター内のディスク装置の情報を物理的もしくは論理的に共有していますが、メモリー上では共有していません。

マーケティング業界におけるクラスターとは

マーケティング業界におけるクラスターは、似た傾向を持つ商品や人、意見、アイデアなどをグループに分けて統計的に分析する手法です。

マーケターにとって必須スキルの「クラスター分析」は、マーケティングにおける分析方法を指します。

マーケティング業界でのクラスター分析は、下記の場面で活用されています。

  • 商圏の特性を調べたい
  • 顧客層の特性を調べたい
  • 店舗の取り扱い商品構成を調べたい
  • ブランドのポジショニングを調べたい

ちなみに性別や年齢層、在住地域といった、分析前から分類基準が分かっている集団を分ける方法をクラスター分析とは呼びません。

クラスター分析がもたらす新たな気づきによって、企業のマーケティング戦略につなげられます。

また、こちらの記事ではマーケティングの目的や重要性、達成するための手法を紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

ネットスラングにおけるクラスターとは

ネットスラングにおけるクラスターとは、SNS上において類似した属性を持つ人々の集団を指します。

類似した属性の例は、下記の通りです。

  • 趣味
  • 信仰
  • 所属
  • 出身地
  • 居住地

クラスターは主にファンやオタクを指す場合が多いですが、特定の分野に詳しい人や仕事にしている人、アンチに対しても使われる場合があります。

ちなみに、クラスターの類義語としてオタクが挙げられますが、厳密には意味が異なります。

クラスターとオタクの意味の違いは、下記の通りです。

  • クラスター:同じ趣味や嗜好を持った人の集まり
  • オタク:特定の物事や分野を好む人

クラスターは複数人の集まりを意味しますが、オタクは個人を指す点で異なります。

クラスター分析とは

クラスター分析とは

クラスター分析とは、集団の中から類似したもの同士を集めてグループ化する統計的な分析方法です。

マーケティング業界で活用される場面が多く、顧客層や商圏の特性といった分析の際に効果を発揮します。

クラスター分析の種類は、下記の2つです。

  • 階層的手法
  • 非階層的手法

それぞれ詳しく解説していきます。

階層的手法

階層的手法とは、類似しているサンプル同士を組み合わせてグルーピングする手法です。

それぞれのサンプルを比較して、類似しているもの同士をクラスターとしています。

そこからクラスターに最も似ているサンプルもしくはクラスターのグルーピングを繰り返し行います。

最終的にすべてのサンプルがグルーピングされて、樹形図(デンドログラム)が完成したら完了です。

ちなみに、サンプル同士の「類似している・類似していない」の判断は、下記の計算方法で異なります。

  • 群平均法
  • ウォード法
  • 最短距離法
  • 最長距離法

階層的手法は、サンプル同士のつながりを樹形図として視覚的にとらえられるので、分析の際に役立ちます。

非階層的手法

非階層的手法とは、事前にクラスター数を決めておき、階層を作らずにサンプルをグルーピングする手法です。

樹形図(デンドログラム)のような階層を持っておらず、母集団の中で近いサンプルをまとめて、指定数に応じたクラスターに分類していきます。

非階層的手法を活用するメリットは、下記の2つです。

  • 階層的手法よりも計算量が少ない
  • データ量が大きいビッグデータの分析に適している

一方、クラスター数を自動で計算する方法がないので、分析すべきクラスター数は計算を始める前に検討しておきましょう。

非階層的手法の代表例として、「k-means法」があります。

k-means法とは、ランダムで代表点を決めて、クラスターのバランスを考慮しながらサンプルを調整するアルゴリズムです。

アルゴリズムが分かりやすく計算負荷も少ないので、膨大なデータに対して素早く計算できるメリットがあります。

デメリットは最初の代表点で結果が大きく変わるので、安定した結果を得られにくいでしょう。

クラスター分析の進め方

クラスター分析の進め方

ここまで、クラスター分析についてお伝えしました。

続いて、クラスター分析の進め方を解説します。

  • 事前調査を行う
  • プロファイリングを行う
  • 分析結果を解析する

ひとつずつ解説していきます。

事前調査を行う

まずはクラスター分析を行う目的を明確にして、必要なデータを集めるために事前調査を行いましょう。

事前調査の目的が定まることで、クラスター分析の精度を高められます。

クラスター分析の事前調査を行うにあたって必要な分析は、下記の3つです。

  • 顧客属性
  • 購買傾向
  • 市場調査

例えば、顧客心理と売り上げの関係を目的に調査するのであれば、アンケートの対象者や実施方法、質問内容を決めていく必要があります。

クラスター分析において、目的が明確化されている事前調査は、顧客に合わせたマーケティング戦略を考えるきっかけになるでしょう。

そのため、クラスター分析の効果を高めるために、事前調査で収集するべきデータを決めておく必要があります。

プロファイリングを行う

事前調査によって分析結果が確認できたら、それぞれのクラスターの傾向を確認していきます。

各クラスターの傾向から、特徴や特性などの解釈行動が見えてくるでしょう。

こういった解釈行動を、プロファイリングといいます。

プロファイリングを行うメリットは、下記の通りです。

  • 顧客の動向を把握できる
  • 人気の商品サービスを割り出せる
  • 購入者の特徴や属性を明らかにできる

上記の分析をもとにして、マーケティング業界では新商品の開発や販売戦略の立案に役立てられています。

例えば、潜在的な顧客に対して仮説を立てる場合に、「顧客プロファイリング」「消費者プロファイリング」のように利用されます。

分析結果を解析する

クラスター分析でプロファイリングが完了したら、結果をもとに解析していきましょう。

結果が出ても、あくまでそれぞれのデータかどのクラスターに属しているのかを示すものに過ぎません。

なので、クラスター分析の効果を得るために分析者が具体的な情報として活用しましょう。

分析結果を解析する際に押さえておくべきポイントは、下記の通りです。

  • 背景
  • 意味
  • 理由
  • 属性
  • 関係性が高い項目

解析した数値によって、クラスターごと顧客心理が見えてきます。

そうなると、マーケティングで見られる「価格優先派」「見た目重視派」「バランス派」などのグループ分けができるでしょう。

クラスター分析を行う時の注意点

クラスター分析を行う時の注意点

ここまで、クラスター分析の進め方をお伝えしました。

続いて、クラスター分析を行うときの注意点を紹介します。

  • 分析前に目的や仮設の立証を行う
  • 他の分析手法も活用する

ひとつずつ紹介していきます。

分析前に目的や仮設の立証を行う

クラスター分析を行う際は、分析前に目的や仮説の立証を行いましょう。

目的や仮説が不明瞭なままだと、対象となる情報や類似性が定まらないため、適切な結果を得られません。

また、クラスター分析で得られる結果の解釈は、最終的に分析者の判断に委ねられます。

適切な判断ができなければ、クラスター分析以降の活動も的外れになってしまうでしょう。

目的や仮説を立証するためにできる事前の施策例は、下記の2つです。

  • 形成されるクラスターの数を決めておく
  • どういった傾向でクラスターに分類されるのか決めておく

クラスター分析を行う前に、目的や仮説を立証することで、分類した結果が妥当であるかどうかを容易に検証できるでしょう。

他の分析手法も活用する

注意するべきポイントとして、クラスター分析だけでなく他の分析方法も活用しましょう。

他の分析方法を活用するべき理由は、クラスター分析だけでは具体的な数値を読み取れないためです。

またクラスター分析は、事前にクラスターの数や初期値を決めておく必要があり、それぞれの数値で結果が左右されてしまいます。

そのため、クラスター分析だけで得られた結果を絶対視せず、相関分析や回帰分析を併用しましょう。

各分析方法の特徴は、下記の通りです。

  • 相関分析:2つの変数間の関係を数値で表す分析方法
  • 回帰分析:複数の値の関係性を調べる統計的な分析方法

クラスター分析以外の分析方法を活用することで、より具体的なマーケティング戦略や業務改善につなげられるでしょう。

ちなみに、こちらの記事ではマーケティングにおける市場調査や分析、戦略立案をフェーズ別に解説しているので、ぜひ参考にしてください。

まとめ

まとめ

今回は、クラスターの概要や各業界での意味、クラスター分析について解説しました。

クラスターは「房」や「集団」、「群れ」といった意味があり、ITやマーケティング業界、ネットスラングで意味が異なります。

また、クラスター分析を進めるには、下記の3つの手順で実行しましょう。

  • 事前調査を行う
  • プロファイリングを行う
  • 分析結果を解析する

本記事でお伝えしたクラスター分析を行う時の注意点を参考にして、マーケティングや市場調査を行う際に取り入れてください。

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投稿者プロフィール

サコマサ
サコマサ
金融機関での営業(BtoC、BtoB)、大手IT企業で営業、経理担当を経験。2021年9月からフリーランスWebライターとしてSEO記事やインタビュー記事を専門に活動中。

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