1. Tokyo.Webmining #3
『市場細分化とクラスター分析』
Bob#3
2010/04/17

2. 自己紹介
● 【はてな】 id:bob3
● 【 Twitter 】 @bob3bob3
●
バリバリの文系です。
● 仕事はマーケティング・リサーチャー。
● 本日はマーケティングの中で「クラスター分析」が、どのよ
うに使われているか、その一例をお話します。

3. ＳＴＰ戦略
● 市場が成熟し消費者の行動や価値観も多様化し
た今日にあって、ひとつの製品やサービスで市場
のすべてのニーズを満たすことはできない。
● そこで必要になるのが「ＳＴＰ戦略」というフレーム
ワーク。
●
Segmentation
– 市場（消費者）をいくつかのグループに細分化。
● Targeting
– ターゲットとなるグループを選択。
●
Positioning
– どんな価値を提供するのかを明確にする。

4. 市場細分化 Segmentation
10 代
20 代
市
場 30 代 男 女
全 40 代 性 性
体
50 代
60 代
● セグメントごとにマーケティング・ミックスを決定する。

5. マーケティング・ミックス
● 製品（ Product ）
– 仕様、機能、性能、パッケージなど
● 価格（ Price ）
– 小売価格、値引き、特売など
● 流通（ Place ）
– 販売経路など
● プロモーション（ Promotion ）
– 広告、ＰＲ、パブリシティ、イベント、キャンペーンなど

6. ダニエル・ヤンケロビッチ曰く
● 「年齢、性別、学歴、年収など、従来のデモグラ
フィックスは、すでにマーケティング戦略の拠りどこ
ろとしては不十分である。」
● 「それよりも、価値観や嗜好、選好といった特性の
ほうが、消費者の購買行動への影響が大きい。」
● 「適切なマーケティング戦略を立案するには、まず
特定のブランドや商品カテゴリーを受け入れそうな
市場セグメントを特定することである。」
●
社会心理学者。
● １９６４年のお話。

7. 市場細分化の基準
● 客観的基準
●
デモグラフィック（人口統計学的基準）
– 年齢、性別、所得、家族構成、職業、ライフステージなど
● ジオグラフィック（地理的基準）
– 居住地、気候、文化など
● 主観的基準
● サイコグラフィック（心理的基準）
– 価値観、嗜好、性格、ライフスタイルなど
●
ビヘイビアル（行動的基準）
– 使用頻度、使用の仕方、求めるベネフィットなど

8. 今回使うデータ
● 『経済・経営のための統計学』
●
有斐閣
● Ｒを使った分析例も一部載って
ます。
● 第８章「マーケティング」で使わ
れているデータを使わせていた
だきます。

9. 缶コーヒーに関するアンケート
●
調査票
●
http://yuhikaku-nibu.txt-nifty.com/blog/files/COFFEE-survey.pdf
● データ
●
http://yuhikaku-nibu.txt-nifty.com/blog/files/COFFEE.txt
●
今回使う質問。Ｑ７“「缶コーヒー」について以下の考えがあります。それぞれにつ
いて、あなたのお考えに近い番号に○をつけてください。”
非常に そうである どちらとも そう まったく
そうである いえない ではない そうではない
味や、品質にこだわる ５ ４ ３ ２ １
ときと場合により、飲みわける ５ ４ ３ ２ １
気に入ったブランドはない ５ ４ ３ ２ １
人よりよく知っている ５ ４ ３ ２ １
ひとより多く飲む ５ ４ ３ ２ １
特に気にしない ５ ４ ３ ２ １
新製品が出ると試してみる ５ ４ ３ ２ １
好きなブランドを人に勧めることがある ５ ４ ３ ２ １

10. 分析の手順
1.次元縮約
●
７つの質問項目を少数の変数に要約する。
● 因子分析、主成分分析、 SEM などを使う。
● 理由：解釈のしやすさ、“次元の呪い”。
2.グループ分け
●
ブランド、製品などには階層型クラスター分析。
●
消費者をグループ分けするときは分割型。
●
決定木、潜在クラスモデルなども使われる。

11. R にデータを読み込む
# ワーキングディレクトリの設定と確認。 COFFEE.txt を置いておく。
setwd("C:/R/dat")
getwd()
# タブ区切りのテキストファイル。欠損値は“ .” で入力されている。
COFFEE <- read.delim("COFFEE.txt", na.strings=".")
# 対象者番号と Q7 の回答を取り出す。欠損値のある対象者は除く。
Q7 <- na.omit(COFFEE[, c(1, 34:41)])
# 変数名を付ける。
colnames(Q7) <- c(" 対象者番号 ", " 味や品質にこだわる ",
" 時と場合により飲みわける ", " 気に入ったブランドはない ",
" 人よりよく知っている ", " ひとより多く飲む ", " 特に気にしない ",
" 新製品が出ると試してみる ",
" 好きなブランドを人に勧めることがある ")
# 属性。ただし Q7 で欠損値のある人を除く。対象者番号は連番になっていること。
FACE <- COFFEE[Q7[, 1], c(8, 75, 76)]
# 変数名を付ける。
colnames(FACE) <- c(" 飲用頻度 ", " 年齢 ", " 性別 ")

12. R で因子分析
# 因子分析。 factanal 関数を使うのが一般的だと思いますが、ここでは出力が親切な
# psych パッケージの fa 関数を使ってみます。
# ２因子、最尤法、プロマックス回転で因子分析。
# 実際にはいくつかのパターンを試して最終的な結果を決めます。
library(psych)
Q7.fa <- fa(Q7[, -1], nfactors=2, rotate = "promax", scores=TRUE, fm="ml")
print(Q7.fa, sort=TRUE)
# Factor Analysis using method = ml
# Call: fa(r = Q7[, -1], nfactors = 2, rotate = "promax", scores = TRUE,
# fm = "ml")
# item ML2 ML1 h2 u2
# 好きなブランドを人に勧めることがある 8 0.78 1.00 0.00
# 新製品が出ると試してみる 7 0.67 0.16 0.84
# 人よりよく知っている 4 0.63 0.26 0.74
# ひとより多く飲む 5 0.59 0.55 0.45
# 特に気にしない 6 -0.51 0.27 0.73
# 気に入ったブランドはない 3 -0.50 0.26 0.74
# 味や品質にこだわる 1 0.93 0.47 0.53
# 時と場合により飲みわける 2 0.39 0.66 0.34
# （以下略）
# ML1 、 ML2 が因子負荷量、 h2 が共通性、 u2 が独自性
# ここでは仮に ML1 を「機能的関与因子」、 ML2 を「情緒的関与因子」と名づけてみます。

13. 因子分析の結果を確認
# 因子得点を X に付値
X <- Q7.fa$scores
# 因子得点をヒストグラムで確認。
# hist 関数でも良いのですが、ここでは
# MASS パッケージの truehist 関数を
# 使ってみます。
library(MASS)
par(mfrow=c(2,1))
truehist(X[,1], main=" 情緒的関与因子 (ML2)",
col="lightgreen")
truehist(X[,2], main=" 機能的関与因子 (ML1)",
col="lightblue")
par(mfrow=c(1,1))

14. 因子分析の結果を確認
# 因子得点を散布図で確認 # こんな散布図も描ける
plot(X, pch=3, smoothScatter(X, pch=3,
main=" 因子得点の散布図 (plot)") main=" 因子得点の散布図 (smoothScatter)")

15. いよいよクラスター分析
# 階層型クラスター分析（ウォード法）
Q7.wa <- hclust(dist(X)^2, "ward")
# 樹形図（デンドログラム）を描く
plot(Q7.wa)
# クラスター数を３として枠を描く
rect.hclust(Q7.wa, k=3, border=1:3)
# クラスター数を３としてクラスター番号を
# 保存
Q7.wa.clust <- cutree(Q7.wa, 3)
# 構成の確認。
table(Q7.wa.clust)
# Q7.wa.clust
# 1 2 3
# 27 30 23

16. 結果の確認
# クラスターごとの平均値
aggregate(X, by=list(Q7.wa.clust), FUN=mean)
# Group.1 ML2 ML1
# 1 1 1.0042568 -0.0564751
# 2 2 -0.6966410 0.8983492
# 3 3 -0.2702479 -1.1054630
# 箱髭図（３変数以上ならレーダーチャート）
par(mfrow=c(1, 2))
boxplot(X[, 1] ~ Q7.wa.clust,
main=" 情緒的関与因子 (ML2)",
xlab=" クラスタ ", col="lightgreen")
boxplot(X[, 2] ~ Q7.wa.clust,
main=" 機能的関与因子 (ML1)",
xlab=" クラスタ ", col="lightblue")
par(mfrow=c(1, 1))

17. 結果の確認
# 飲用頻度のモザイクプロット
FREQ <- table(Q7.wa.clust, FACE[, 1])
rownames(FREQ) <- c("clust1", "clust2",
"clust3")
colnames(FREQ) <- c(" 毎日 ",
" 週に数回 ",
" 月に数回 ",
" 年に数回 ")
mosaicplot(FREQ,
main=" クラスタ毎の飲用頻度 ",
ylab=" 飲用頻度 ",
xlab=" クラスタ ",
col=TRUE)

18. 結果の確認
# 年代のモザイクプロット
AGE <- table(Q7.wa.clust, FACE[, 2])
rownames(AGE) <- c("clust1", "clust2",
"clust3")
colnames(AGE) <- c(" ～ 20", "21 ～ 25",
"26 ～ 30", "31 ～ 35",
"36 ～ 40", "41 ～ 60",
"61 ～ ")
mosaicplot(AGE, main=" クラスタ毎の年齢 ",
ylab=" 年齢 ", xlab=" クラスタ ",
col=TRUE, las=1)

19. 結果の確認
# 性別のモザイクプロット
SEX <- table(Q7.wa.clust, FACE[, 3])
rownames(SEX) <- c("clust1", "clust2",
"clust3")
colnames(SEX) <- c(" 男性 ", " 女性 ")
mosaicplot(SEX, main=" クラスタ毎の性別 ",
ylab=" 性別 ", xlab=" クラスタ ",
col=TRUE)

20. 実例の紹介

21. PAM (Partitioning Around Medoids)
# PAM は分割型クラスタリングの一種。
# K-means よりも頑健であるとされる。
library(cluster)
Q7.pam <- pam(X, 3, metric = "manhattan")
plot(Q7.pam, col=TRUE)
# クラスター構成の確認
table(Q7.pam$clustering)
# ウォード法の結果とクロス集計
table(Q7.wa.clust, Q7.pam$clustering)