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2011.11.17 「大きく進化したバスケット分析( market basket analysis / 併売分析)」

末尾に多変量バスケット分析での無料体験について説明が書かれています。


 先日マーケティングの学会にいってみて、研究がちっとも進化していないことに驚かされた。その程度のことをまだワアワア(ただし参加者少数、発言チラホラ、顔が下向き)やっているんだと。顔を出したのはバスケット分析だったが、じつに他愛ない幼稚な議論だった。そもそもバスケット分析とは何か、「IT情報マネジメント辞典」から少し引用したのち、わたしたちが別世界・新次元にいるという事実をご説明したい。

 辞典によると、バスケット分析とはデータマイニングの利用法の1つで、POSデータやECサイトのトランザクション(取引)データを分析して、“一緒に買われる商品”の組み合わせを発見する探索的データ分析のこととされる。(注:このあたりは正しい。しかし、まだこんなレベルなのだ)。辞典の引用をもう少し続ける。

 1顧客による1回の取引データをマーケットバスケット・データといい、これを週や月、年単位(四半期)に集計した取引データベースをソースとしてデータマイニングを行う。量販小売業で特に有効とされるが、クレジットカードの取引データや通信系会社の利用記録などに適用することもできる。

 一般にアソシエーション分析の手法が利用され、結果は[パン, バター]→[ミルク]というようなアソシエーション・ルールの形で出力される。それは相関分析のようなもので、aとbの同時発生を確率にする。数万から数百万の併売パターンを「aならばbである」ことの起こりうる割合を出していく。数学の形をしているが、子供のアソビのようなシロモノ。そんなモノ使ってはいけない。これからは多変量バスケット分析の時代になる。

 レベルの低い辞典の説明をもう少し続ける。「おむつを買う顧客は同時にビールも買う」という“おむつとビール”の事例がよく知られる。このほか、「日曜大工店でラテックスペンキを購入する人の8割はローラーを同時購入する」や「食品店でトルティーヤチップスを購入する人の8割は瓶入りサルサソースを同時購入する」、また「株式インデックスファンドを持っている投資家の4割はポートフォリオに成長型投資信託ファンドを組み込んでいる」などの事例が報告されている。

 しかし、その程度のことを「新発見」といえるだろうか。業界に少しでもクビを突っ込んでいれば、どんな新人でも知っているようなヤワな関連ごとを、ことさら騒いで話すことはない。ペンキを買う人はローラーや刷毛をいっしょに買う併買率は当然とても高いだろう。パンといえばミルクも同時に買うことが多いだろう。

 マーケットバスケット分析で利用されるアソシエーション分析は、アイテムの数(およびアソシエーション・ルールを構成するアイテムの数)が増えると、考慮すべき組み合わせの数は爆発的に増大する。普通規模のコンビニでは、取り扱っている商品はだいたい4000アイテムくらいだから、その組み合わせは2個セットでも約千万通りになってしまう。便利そうに思えて実は、これは壮大かつくだらない「集計」でしかなかった。これをバスケット「分析」と呼ぶにはお粗末すぎたのだ。

 MHK放送大学11月30日「データからの知識発見」をみた。第9回めは「アソシエーション」だった。きいてて、大きなため息がでた。担当講師のかたは一生懸命に伝えようとしているのだが、なにしろ内容が中学とはいわないが高校レベル。2個の商品の併売の関係を見せていたが、データマイニングは未熟な方法だと思った。だけど、世間はこの未熟をしてバスケット分析と祭り上げている。

 わたしたちは、これをさらに進化させた。主成分分析や重回帰分析、判別分析、多次元尺度法など多変量解析を駆使して、データを自由自在に科学的に分析できるようにした。

 全購買履歴データを主成分分析にかけることで、商品群を買われ方のよく似た(併買)グループとしてまとめ、特性化できるようになった。また顧客属性か過去歴から重回帰分析により、購買行動の因果関係が判明できる。多次元尺度法は商品ごとや顧客ごとをXY軸に布置し、どんな商品や顧客が類似性で高いかを図で示してくれる。やっと多変量解析が使えるようになったことで、消費活動に科学が応用されるようになった。

 この最新のバスケット分析によって店内、社内の網羅する商品群の売れ筋をかんたんに数十の大きな塊にまとめてくれるため、従来のような数千から数百万という途方もない組み合わせから解放され、棚割などの店舗レイアウトや商品仕入れ計画などがスムーズに描ける。在庫を減らし、売れない商品をかかえこみ、せっかくの売り場を埋め尽くしていた過去と決別できる。売れ筋商品はたちどころに図になって表現され、誰にもわかりやすくなっている。


お試し体験のご案内
 このようなデータマイニングを、卒論用でも企画用でもいいですから、あなたも「やってみたい」と思ったら安価でして差し上げます。1万人以内のデータ量なら、1万円の費用で分析してさしあげます。属性は年代、性別などがあれば結構、なくても結構です。連絡先は info@icas.co.jp





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