課題別 統計解析手法

課題別 統計解析手法

ターゲットセグメンテーション

消費者全体をいくつかのセグメント(グループ)に分割して、自社商品のコアターゲットとなるセグメントを明らかにします。性別や年齢、居住地域などの基本属性(デモグラフィック属性)のみならず、「買い物意識」「健康意識」「美容意識」のような心理的属性(サイコグラフィック属性)でセグメンテーションすることも可能です。主にクラスター分析や因子分析、CHAIDといった解析手法を活用します。

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ブランド戦略

自社商品が望ましいブランドイメージを構築できているか把握するとともに、ブランドイメージに関する自社商品と競合商品の相対的な位置関係を把握します。これにより、自社商品の強み・弱みを整理して、今後のブランド戦略の具体的なアクションを検討していきます。主にコレスポンデンス分析や多次元尺度構成法(MDS)といった解析手法を活用します。

価格戦略

消費者に受容される適切な商品価格、スペックを明らかにします。価格は商品の売れ行きに直接的に影響を与えます。高すぎると消費者は手を伸ばしにくく、逆に安すぎると品質についての懸念を与えてしまい、違う意味で敬遠されてしまいます。PSM分析やコンジョイント分析といった解析手法を活用することで、多くの消費者に納得して購入してもらえる価格帯やスペックを統計学的に定めます。

関連性分析・モデル構築

適切なマーケティング活動を立案・展開するためには、消費者の意識や行動を左右する諸要因の関連性を整理し、モデル化することがポイントとなります。たとえば、消費者の商品認知率・商品理解度に対する影響力を広告媒体別に明らかにできれば、今後どのような手を打つべきか見えてきます。分析では主に相関分析や回帰分析、パス解析などを活用し、シンプルで説明力のあるモデルの構築を目指します。

時系列分析・将来動向予測

時系列分析とは、時間軸に沿って整備された過去のデータに基づいて将来のデータの動向を予測したり、仮説の検証を行ったりする解析手法です。商品の需要予測や特定店舗の来客数予測など、様々な場面で活用することができます。

同時購買傾向把握

消費者が店舗やショッピングサイトで同時に購入する商品の組み合わせは何か、すなわち同時購買の傾向を明らかにします。これにより、特定商品の購入者に対して親和性の高い別の商品を紹介したり(購入者の利便性や満足度の向上)、クロスセルによる売り上げ向上(購入者あたり購買品目数の向上)などを狙うことができます。主にマーケットバスケット分析という解析手法を活用します。