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アソシエーション分析とは?基本のルールや指標、分析時の注意点、バスケット分析との違いまで徹底解説!

2023.11.30

会社の利益をあげるためには、消費者の購買行動を知ることが重要です。

商品との関連性を見つける「アソシエーション分析」は、店舗改善やマーケティング戦略に活用します。

自社で所有するデータを幅広く分析できる点が特徴です。

本記事では、アソシエーション分析の基本から注意点まで徹底解説します。

最後までご覧いただけると幸いです。

アソシエーション分析とは

アソシエーション分析とは、データ間の相関関係を見つけだす分析手法です。

ついで買いを促進して、顧客単価UPを狙います。

アソシエーションの意味

「アソシエーション」とは「連合」や「連想」です。

自社の購買データ・会員登録データなどの大きなデータから分析します。

そして「もしAだったらBになる」といった関連性を導くものです。

アソシエーション分析をすることで、「Aの商品を購入するお客様はBの商品も買う可能性が高い」という傾向がわかります。

アソシエーション分析の目的2つ

データ分析をすることで、異なる視点で改善ができるメリットがあります。

アソシエーションの基礎知識

アソシエーション分析とは、マーケティングで利用される代表的なデータ分析手法のことです。

小売店や飲食店などの実店舗ビジネスのほか、ECサイト(オンラインビジネス)でも企業の大小に関係なく活用できます。

アソシエーション分析は、商品・サービスだけでなく「天候や季節」なども対象です。

例としては「コンビニエンスストアで、雨が降ったら傘の売り上げが伸びる」が知られています。

アソシエーション分析の3つの指標

指標を活用することで、より正確なアソシエーション分析が可能になります。

3つの指標は以下の通りです

詳しく1つずつ解説していきます。

支持度とは

全体のデータの中で「商品Aと商品Bが一緒に購入される割合」を示す指標です。

支持度=商品Aと商品Bを一緒に購入した顧客の数÷全体の顧客数

支持度の数値が大きくなるほど、商品Aと商品Bの2つが購入される確率は高いです。

次に紹介する信頼度と一緒に判断することで、アソシエーション分析の信頼性が高まります。

信頼度とは

商品Aと商品Bを同時に購入する割合を示す指標です。

信頼度=商品Aと商品Bを同時に購入した顧客の数÷商品Aを購入した顧客数

信頼度の数値が大きくなるほど、商品購入者全体にとって商品Bがどれほど魅力的なのかがわかります。

注意点

商品Aと商品Bを購入した顧客の数が少ない場合、信頼度が高くなる傾向があります。

あらためて、支持度と合わせて分析するとより効果的です。

商品Bが人気商品だった場合に、信頼度が高くなることがあります。

この場合はリフト値です。

リフト値とは

全てのデータの中で「商品Aと商品Bを同時に購入した顧客数」が、「商品Bのみを購入した顧客の割合」と比較して、どれほど多いのかを示す指標です。

リフト値が1よりも小さい場合は、関連性が低いです。

リフト値=信頼度÷(商品Bの購入者数÷全体の顧客)

リフト値が大きくなるほど、同時購入の関連性が高いといえます。

商品Aの影響で商品Bの購入確率が高まっている状態です。

バスケット分析との違い

バスケット分析はアソシエーション分析の1種です。

アソシエーション分析との違い

同時に売れやすい商品を近くに置くことで、将来的なマーケティングに役立ちます。

バスケット分析の名前は、「お客様のかご」からつけられました。

特に小売業で活用される手法です。

商品ABC分析との違い

商品ABC分析とは、商品の優先度を分析する手法です。

売り上げの高い商品順に並べて、棒グラフと折れ線グラフを活用して導きます。

商品ABC分析を具体的に説明

分析後は、ABCの3つに分類されます。

以下の通りです。

分類することによって、商品の優先度を決定します。

売上率は以下の通りです。

全体の利益の7割がAランクの売り上げです。

売上率は在庫管理に役立ちます。

ランクごとの課題点

商品ABC分析は、売り上げを明確にするために重要な手法です。

アソシエーション分析の活用法

マーケティングの施策に活用します。

一緒に売れていく商品やサービスを見つけることで、仕組み化が可能です。

レシートや購買履歴から分析することが主に多いです。

しかし、物品だけでなく目に見えないデータも関連性がないか検討できます。

アソシエーション分析の実用例

アソシエーション分析の有名な話を紹介します。

「おむつとビール」の関係性です。

一見すると関連がなさそうな2つですが、「消費者がおむつとビールを一緒に購入する」と関係性が分かれば2つを横に並べる工夫ができます。

アメリカのドラッグストアで行われたデータです。

このアソシエーション分析は、25店舗・120万個の顧客の買い物かごの中身を分析して共通傾向を探す取り組みです。

すると、以下のことが分かりました。

金曜日の17時‐19時は30代‐40代男性が来店し、一緒におむつとビールを購入すること」が明らかになったのです。

この仮説にしたがって、おむつとビールを隣同士に置くように改善。

結果、売り上げが向上しました。

アソシエーション分析の実用例を4つ紹介します

アソシエーション分析は、クロスセルを促し利益の向上に貢献します。

アソシエーション分析の注意点

アソシエーション分析の注意点は2点あります。

データの順番と利益の向上を考えることです。

正確な分析結果をだす為にも、具体的に説明します。

データの順番

アソシエーション分析では、データの順番が大事です。

順番が異なると正しい結果がでない場合があるからです。

「Aの商品を購入した人のうち70%がBの商品を購入している」といえても、「Bの商品を購入した人のうち70%が商品Aを購入している」では結果に大きく差がでます。

例えば、「スマートフォンを購入した人に、イヤホンの同時購入をオススメする」場合は購買行動に効果があると考えられます。

しかし、「イヤホンを購入した人に、スマートフォンをオススメする」場合はすでにスマートフォンを持っている(所持している)人が多いと予測できます。

なので、「イヤホンを購入した人に、スマートフォンをオススメする」場合、効果をそれほど期待できないのです。

順番を間違えた場合、失敗につながりやすいので注意しましょう。

利益の向上を考える

アソシエーション分析では、何のためにデータを抽出するのか?

目的を考える必要があります。

「アソシエーション分析3つの指標」でも説明したように、信頼度だけでは難しいです。

例えば、1人のお客様が商品AとBを同時に購入した。

この場合は信頼度が100%です。

結論として、Aを購入したお客様にBをオススメするマーケティングになります。

しかし、これは問題です。

1人のお客様がたまたまAとBの商品を同時購入した可能性があるためです。

誤った分析は利益を低迷させます。

支持度とリフト値を算出して、総合的に判断することが重要です。

アソシエーション分析の必要性

アソシエーション分析は、企業のマーケティング戦略です。

従業員の勘や経験に頼るだけでは、具体的なデータがないまま施策を行うことになります。

勘や経験では、これまでの人生で得たものでしか判断ができないです。

どうしても偏ってしまいますよね。

結果的に、「効果を期待していたが、思ったよりも成果が表れなかった」となるでしょう。

アソシエーション分析を行うことで、具体的な数値で可視化されます。

データに基づいた正確なマーケティング戦略が可能です。

分析に基づいたマーケティングにはメリットがあります。

経験や勘ではスキル面で差がひらきやすいです。

データを利用することで、誰でも成果をだすことができます。

組織において、個人に左右されないことは重要です。

まとめ

アソシエーション分析を行うと、データ間の相関関係がわかります。

店舗の改善や在庫の管理など、マーケティング戦略の代表例です。

セット購入を促進して、顧客単価UPを狙います。

注意点は2つあります。

データの順番と利益の向上を考えることです。

1つ目、「Aを購入した人がBをセット購入」と「Bを購入した人がAをセット購入は」=にならない点です。

順番が間違っている場合は利益の低迷に直結します。

2つ目、利益の向上を追及することが重要です。

該当する1人がAとBの商品を、たまたま同時購入した可能性もあります。

そのため、3つの指標から総合的に判断することが大切です。

よくある質問2つ

1、アソシエーション分析とバスケット分析の違いは

バスケット分析は、アソシエーション分析の1種ということを説明しました。

2、商品ABC分析との違いは?

売り上げ順に並べることができるため、在庫管理が強みです。

以上、アソシエーション分析の基本から注意点まで徹底解説しました。

いかがでしたでしょうか?

最後までご覧いただきありがとうございます。

少しでも参考になりましたら幸いです。

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