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ITストラテジスト試験 2022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、革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用いる分析手法【午前2 解説】
要点まとめ
- 結論：顧客の複数属性を組み合わせて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条件分岐を作り、分類や予測を視覚的に行えるため、複数の属性を組み合わせたセグメント分析に適しています。
- 差がつくポイント：ABC分析やSWOT分析は購買可能性の予測には不向きで、競合分析は外部環境の分析手法である点を理解しましょう。
正解の理由
「決定木分析」は、性別・年齢層・職業・年収などの複数の属性を条件分岐で分類し、購買履歴データを基に購入可能性を予測する手法です。これにより、どのセグメントが最も購入しやすいかを明確に判断できます。したがって、顧客の属性を組み合わせて予測する問題に最も適しています。
よくある誤解
ABC分析は売上や在庫の重要度を分類する手法であり、顧客属性を組み合わせた予測には使いません。SWOT分析は企業戦略の分析手法で、個別顧客の購買予測には不適切です。
解法ステップ
- 問題文から「複数の顧客属性を組み合わせて購入可能性を予測」と読み取る。
- 属性の組み合わせによる分類や予測に適した分析手法を考える。
- 選択肢の特徴を整理し、分類・予測に使えるのは「決定木分析」であると判断。
- 他の選択肢が購買予測に不向きであることを確認し、正解を決定する。
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手法で、顧客の購買可能性予測には不適切です。 - ウ: 競合分析
競合他社の状況を分析する手法で、顧客の属性を基にした購入予測とは目的が異なります。 - エ: 決定木分析
属性ごとに条件分岐を作り、購買履歴を基に購入可能性を予測できるため最適です。
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。視覚的に分かりやすく、属性の重要度も把握しやすいためマーケティング分野での顧客分析に適しています。近年はランダムフォレストなどの決定木を複数組み合わせた手法も活用されています。
FAQ
Q: ABC分析はどんな場面で使うのですか？
A: 売上や在庫の重要度を分類し、重点管理すべき商品や顧客を特定する際に使います。
A: 売上や在庫の重要度を分類し、重点管理すべき商品や顧客を特定する際に使います。
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: 木の枝分かれをたどることで、どの属性の組み合わせが購入可能性を高めるかが直感的に理解できます。
A: 木の枝分かれをたどることで、どの属性の組み合わせが購入可能性を高めるかが直感的に理解できます。
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