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ITストラテジスト試験 2018年 午前2 問03
ある企業では、顧客データについて、顧客を性別・年齢層・職業・年収など複数の属性を組み合わせてセグメント化し,次積された大量の購買履歴データに照らして商品の購入可能性が最も高いセグメントを予測している。このときに活用される分析手法はどれか。
ア：ABC分析
イ：SWOT分析
ウ：競合分析
エ：決定木分析（正解）
解説
ある企業の顧客セグメント予測に活用される分析手法【午前2 解説】
要点まとめ
- 結論：顧客の複数属性から購入可能性を予測するには「決定木分析」が最適です。
- 根拠：決定木分析は属性ごとに分岐し、分類や予測を行うため、複数の属性を組み合わせたセグメント分析に強みがあります。
- 差がつくポイント：ABC分析やSWOT分析は分類や戦略策定に使われ、競合分析は外部環境分析であり、属性を基にした予測には不向きです。
正解の理由
「決定木分析」は、性別・年齢層・職業・年収など複数の属性を条件として分岐し、購買可能性の高い顧客セグメントを予測できます。大量の購買履歴データを基に、どの属性の組み合わせが購入に結びつくかを視覚的かつ論理的に示せるため、顧客の行動予測に最適です。
よくある誤解
ABC分析は売上や在庫の重要度分類に使い、顧客属性の組み合わせによる予測には適しません。SWOT分析や競合分析は戦略立案や市場分析の手法であり、個別顧客の購買予測には直接関係しません。
解法ステップ
- 問題文から「複数の属性を組み合わせてセグメント化し、購入可能性を予測」とある点を確認する。
- 属性の組み合わせによる分類・予測ができる分析手法を考える。
- 選択肢の中で「決定木分析」が属性ごとの分岐を用いた予測に該当することを理解する。
- 他の選択肢が分類や戦略分析であることを踏まえ、決定木分析を正解と判断する。
選択肢別の誤答解説
- ア: ABC分析
売上や在庫の重要度をA・B・Cに分類する手法で、顧客属性の組み合わせによる購入予測には使いません。 - イ: SWOT分析
企業の強み・弱み・機会・脅威を分析する戦略策定手法で、顧客データの属性分析とは異なります。 - ウ: 競合分析
競合他社の状況を分析する手法で、顧客の購買可能性予測には直接関係しません。 - エ: 決定木分析
属性ごとに条件分岐を行い、顧客の購買可能性を予測できるため正解です。
補足コラム
決定木分析は機械学習の一種で、分類問題や回帰問題に広く使われます。ツリー構造で分岐条件を示すため、結果の解釈が容易でビジネス現場でも活用されやすい特徴があります。顧客の属性データを活用したマーケティング施策やリスク管理にも応用可能です。
FAQ
Q: ABC分析はどんな場面で使われますか？
A: 売上や在庫の重要度を分類し、重点管理対象を決める際に使います。顧客の属性分析には向きません。
A: 売上や在庫の重要度を分類し、重点管理対象を決める際に使います。顧客の属性分析には向きません。
Q: 決定木分析はどのように結果を解釈すればよいですか？
A: ツリーの各分岐が条件を示し、最終的な葉で分類や予測結果が得られます。視覚的に理解しやすいのが特徴です。
A: ツリーの各分岐が条件を示し、最終的な葉で分類や予測結果が得られます。視覚的に理解しやすいのが特徴です。
Q: SWOT分析は顧客分析に使えますか？
A: 基本的には企業や事業の戦略分析に使うため、顧客の属性を基にした購買予測には適しません。
A: 基本的には企業や事業の戦略分析に使うため、顧客の属性を基にした購買予測には適しません。
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