データ分析手法 - アソシエーション分析

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、大量データの中から自社にとって有益な情報を見つけ出すデータマイニングの一種です。POSレジデータやECサイトなどの購買データなどが用いられます。

手法について

データマイニングの一種で、事象間の関連性を探る分析手法です。
蓄積された顧客ごとの取引データを分析し、関係性が強い事象の組み合わせやその割合、統計的に見て強い関係を持つ事象間のルールを抽出します。
アソシエーション分析は行動の記録を観測データとしており、Webサイトの問い合わせ増加施策や商品販売の売上向上施策などマーケティングの分野で広く活用されています。

手順・式

支持度や確信度、リフト値が評価指標として挙げられます。

①支持度

全体の中で事象Aと事象Bを含むトランザクションの比率で、事象A→事象Bとなる出現率を示す。

②確信度

事象Aを含むトランザクションのうち、事象Bを含む確率。
確信度が高いほど、事象Aと事象Bの結びつきが強いことを示す。

③リフト値

確信度を前提確率で割ったもの。1以上あれば有効なルールとみなされる。
※前提確率:全体の中で事象Aを含むトランザクションの比率

※トランザクション:一連の処理をまとめて一つの処理として管理すること

アソシエーション分析の活用場面

①ECサイトの検索履歴

ECサイトの検索履歴を分析することで、顧客の購買履歴から一緒に購入される可能性が高い商品をレコメンドすることができ、売上増加が期待できます。

②商品の陳列やレイアウト

アソシエーションの活用例として「おむつとビール」が挙げられます。これは、おむつの購入者はビールも併せて購入するという分析結果をもとに、おむつとビールを近い位置に陳列したところ売上が増加したというものです。
一見、関連がなさそうな商品であってもアソシエーション分析により商品同士の関連性を見つけることで、マーケティング施策に役立てることができます。

データ分析手法 ー アソシエーション分析