「読者が本当に喜ぶ情報って、どうすればわかるの？」そんな風に悩んでいるあなたへ。
実は、読者のアタマの中が丸見えになる、魔法のような分析方法があるんです！
その名も「クロス分析」難しそうに聞こえますが、とっても簡単なんです！
この記事では、クロス分析の基礎から、具体的な分析方法までわかりやすく解説しています！
読者の「もっと知りたい！」を叶えて、メルマガの効果を最大限に引き出し、ビジネスを加速させましょう！
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クロス分析とは
クロス分析とは、簡単に言うと、2つ以上の項目を組み合わせてデータを分析する方法です。
表やグラフで表現されることが一般的です。
たとえば、アンケート調査の結果を分析するとき、「性別」「年齢」「好きな食べ物」という3つの項目があったとします。
従来の分析では、ひとつの項目だけをみて分析しますが、クロス分析では、これらの項目を組み合わせて、
| ・20代女性で、好きな食べ物が寿司の人は何人いるか ・30代男性で、好きな食べ物が焼肉の人は何人いるか |
といったように、より細かくデータを分析することができます。
また、クロス分析は、3つ以上の項目を組み合わせることも可能です。
ただし、クロス分析は、組み合わせる項目が多くなると、データの解釈が複雑になるという側面もあります。
そのため、分析の目的に応じて、適切な項目を選択することが重要です。
クロス分析のよくみる例
クロス分析は、身近なところでも活用されています。
一番よく目にするのは、ニュースのアンケート結果ではないでしょうか？
ニュースで、社会問題などに関するアンケートの結果が報道される際、「〇〇問題について、賛成の人は、20代は〇〇%、30代は〇〇％…」という結果が表示されるのを見たことはありませんか？
シンプルなようですが、これもクロス分析が使われており「賛成か反対か」×「年齢層」という掛け合わせがされているんです。
このように、クロス分析は、様々な分野で活用されており、マーケティングにおいても非常に有効な分析手法です。
クロス分析のメリット
データをより詳細に見ることができる
クロス分析は、複数の項目を組み合わせることで、データ同士の関係性や傾向を多角的に分析できます。
たとえば、メルマガの開封率と読者の年齢層を組み合わせることで、どの年齢層が特に開封率が高いのか、またその背景にはどのような要因があるのかを探ることが可能です。
単純集計では見えなかった、意外な読者の行動パターンやニーズを発見できるかもしれません。
グラフを作成する際に、データが複雑で項目が多岐にわたると、グラフ自体が複雑化し、かえって理解を妨げる可能性があります。
クロス分析は、シンプルな表形式でデータを表示するため、直感的に理解しやすいグラフが作れるのが良い点です。
これにより、これまで見落としていた重要な要素に気づき、より深い気づきを得られるでしょう。
Excel（エクセル）で簡単にできる
Excelなどの表計算ソフトには、クロス分析を簡単にするための機能が豊富に備わっています。
そのため、専門的な知識がない方でも、手軽にデータを分析し、仮説を検証することが可能です。
Excelでクロス分析を行う際に特に便利なのが、ピボットテーブル機能です。
ピボットテーブルは、大量のデータをドラッグ＆ドロップの簡単な操作で集計・分析できるツールです。
複雑な数式や関数を使用する必要がないため、データ分析の経験が少ない方でも、直感的に操作できます。
記事の最後には、Excelを用いたピボットテーブルによるクロス分析の手順を解説します！
統計分析専用のソフトウェアも存在しますが、まずは身近なExcelを活用し、データ分析の第一歩を踏み出してみましょう！
メルマガにクロス分析を使うことで何が起こるの？
セグメントが具体的になり、訴求力がアップ！
クロス分析は、アンケート結果だけではなく、メルマガの読者データにも活用できます。
読者の属性と行動履歴を組み合わせることで、より深く読者を理解し、訴求力の高いメルマガを作成することが可能になります。
セグメントとは、読者をいくつかのグループに分けることです。
従来の単純集計では、性別や年齢などのひとつの属性でしかセグメントできませんでした。
しかし、クロス分析を用いることで、読者の興味関心や購買履歴といった複数のデータと組み合わせ、より細かく具体的なセグメントを作成できます。
たとえば、従来のセグメントでは「30代男性」という大まかなグループ分けしかできなかったものが、クロス分析によって「30代男性で、過去に特定の製品を購入し、特定の記事をクリックした読者」といった、より具体的なセグメントが可能になります。
このような詳細なセグメントを作成することで、読者一人ひとりのニーズに合わせたコンテンツを配信でき、開封率やクリック率の向上につながります。
そして、セグメントごとに効果的な内容がわかったら、セグメントごとに内容を変えて配信できる「セグメント配信」をすることで、より読者からの反応をアップさせることが可能です。
さらに、メルマガ配信後のデータをクロス分析することで、どの施策がどの層に効果的だったかを具体的に把握できます。
これにより、効果のあった施策は継続し、効果のなかった施策は改善するといった、データに基づいた戦略的な意思決定が簡単になります。
クロス分析をする前に気をつけたいこと！
目的をはっきりさせておく
クロス分析は、あらかじめ決めた項目を組み合わせて分析する方法のため、分析途中で項目を追加すると、本来の目的から逸脱したり、結果の解釈が複雑になる可能性があります。
たとえば、「新しいシャンプーの満足度を性別で比較したい」という目的で調査を行った場合を考えてみましょう。
この場合、
| ・調査の目的：性別による満足度の違いを明らかにすること ・仮説：男性と女性でシャンプーの満足度に差があるだろう |
となります。
そして、この目的と仮説に基づき、「性別」と「シャンプーの満足度」という2つの項目についてデータを収集します。
ここで、後から「年齢」の項目を追加するとどうなるでしょうか？
もちろん、Excelなどで表に「年齢」の項目を追加すること自体は、データがあれば簡単です。
しかし、当初の調査の目的は「性別による満足度の比較」であったにもかかわらず、いつの間にか「年齢別の満足度」も分析することになり、調査の目的が曖昧になる可能性があります。
また、「性別」と「年齢」が複雑に影響し合い、分析結果の解釈が困難になることも考えられます。
なぜその調査を行うのか、何を明らかにしたいのかを最初に明確にすることで、分析の方向性が定まり、望む結果を得やすくなります。
クロス分析の種類
設問間クロス分析
アンケートなどの調査で得られた2個の質問（設問）に対する回答を組み合わせて分析する手法です。
この分析を行う際は、集めたデータが少ないと結果の信頼性が低下する可能性があるため、十分なデータ数を確保することが重要です。
多重クロス分析
多重クロス分析は、3つ以上の項目同士の関連性を分析する高度な手法です。
3つの項目を掛け合わせたものを3重クロス、4つの項目を掛け合わせたものを4重クロスといいます。
たとえば、「年齢層別、興味のあるコンテンツ別、メルマガの開封率」といった多角的な分析が可能です。
ただし、項目の組み合わせが増えるほど分析が複雑になり、解釈が難しくなるため、分析の目的を明確にし、必要な項目のみを選択することが重要です。
属性クロス分析
属性クロス分析は、顧客の属性情報（年齢、性別、職業、居住地など）と、顧客の行動データとの関連性を分析する手法です。
具体的には、顧客の属性情報に基づいてデータをグループ分けし、各グループにおける行動データの傾向を比較分析します。
属性クロス分析は、メルマガ分析だけでなく、Webサイト分析、広告分析、顧客分析など、さまざまなマーケティング分野で活用できる汎用性の高い分析手法です。
どの分析方法が向いているか
設問間クロス分析は、2つのデータの関連性を探りたい場合に適しています。
読者の興味関心の関連性を深く理解したい場合に有効です。
多重クロス分析は、3つ以上の項目間の複雑な関連性を分析したい場合に適しています。
より詳細な読者の行動パターンやニーズを把握し、精度の高いターゲティングを行いたい場合に有効です。
属性クロス分析は、読者の属性情報とメルマガの反応との関連性を分析したい場合に適しています。
読者の属性に合わせた効果的なメルマガ配信戦略を立てたい場合に有効です。
これらの分析手法を組み合わせることで、より多角的な視点から読者理解を深め、メルマガの効果を最大化することができます。
クロス分析表の見方
クロス分析表は、簡単に言うと「データを組み合わせて整理する表」のことです。
クロス分析表を作る際に、知っておいた方が便利な見方があるので、紹介します！
表側
表側とは、クロス分析表における縦の列の項目のことです。
たとえば、読者の「性別」「年齢層」「購入した商品」など、読者を特徴づける項目がここに入ります。
表側を設定することで、「どんなグループごとに」データを比較するかを決められます。
表頭
表頭とは、クロス分析表における横の列の項目のことです。
表側の項目に対する反応や結果を示す項目が入ります。
たとえば、メルマガの開封率、クリック率、コンバージョン率などが該当します。
表頭を設定することで、「グループごとの反応や成果」を具体的に評価できます。
度数
度数とは、クロス分析表における各セルのデータの数のことです。
男性で赤色が好きな人が10人いた場合は、度数が10になります。
度数は、データの絶対的な量を示す指標であり、各セルの重要度や影響力を評価するために使用されます。
メルマガ分析において度数を把握することで、特定の属性や行動パターンを持つ読者の人数を把握し、セグメントの規模や影響力を評価できます。
割合
割合とは、クロス分析表における各セルの度数を全体の度数で割った値です。
度数と役割は似ていますが、割合は読者全体で見たときに、特定のグループがどれくらい重要なのかが把握できます。
たとえば、特定の年齢層や地域に属する読者の割合を比較することで、ターゲット層の規模を把握し、優先度の高いセグメントを特定できます。
ピボットテーブルを使ってクロス分析表をつくってみた！
クロス分析の基礎を学んだところで、Excelのピボットテーブルを使ったクロス分析の基本的な手順を説明します。
私はExcelのソフト版は購入してませんでしたが、無料版のMicrosoft365でもクロス分析表の作成はできました！
データを用意する
まず、クロス分析に使いたいデータがExcelの表形式になっていることを確認します。
データは、列に見出し（項目名）があり、行にデータが入力されている形式が最適です。
もしExcelの表形式になっていない場合は、ChatGPTやGeminiなどのAIツールにデータを送信して、Excelの表形式に整えるように指示をすれば、Excelに取り込めるCSV形式のデータで返ってくるので試してみてくださいね！
※今回は架空のデータを使っています。
その前に、どうやってデータを集めたらいい？
クロス分析を行う前に、質の高いデータを集めることが重要です。
データ収集方法としては、主に以下の3つがあります。
・アンケート
| 読者に対して直接質問することで、属性情報や興味関心を把握できます。 アンケートは、メルマガ登録時やキャンペーン後などに実施すると効果的です。 |
・メルマガ配信ツール
| 多くのメルマガ配信ツールには、読者の開封率やクリック率、コンバージョン率などのデータが自動的に蓄積される機能があります。 これらのデータを活用することで、読者の行動を詳細に分析できます。 |
・Googleアナリティクス
| ウェブサイトと連携させることで、読者のサイト訪問履歴や行動データを取得できます。 これにより、メルマガからウェブサイトへの流入状況や読者の興味関心を把握できます。 |
これらの方法を組み合わせることで、より具体的なデータ収集が可能になります。
ピボットテーブルを作成する
データが用意できたら、ピボットテーブルを作成します。
まず、データ範囲内の分析に使用したいセルを選択します。
次に、「挿入」タブから「ピボットテーブル」をクリックします。
「テーブルまたは範囲」に、選択したデータ範囲が表示されていることを確認し、ピボットテーブルを新しいワークシートに作成するか、既存のワークシートに作成するかを選択して「OK」をクリックします。
フィールドの配置
ピボットテーブルを作成したら、分析したい項目をフィールドに配置します。
画面右側の「ピボットテーブルのフィールド」から、分析したい項目を以下のエリアにドラッグ＆ドロップします。
| 行（表側）→ 読者の年齢層、性別、購買履歴など 列（表頭）→ メルマガの件名、配信日、メルマガの目的（資料請求、購入、問い合わせ）など 値（比較したい値）→ メルマガの開封率、クリック率、メルマガからの売上金額、登録解除率など |
たとえば、「行」に性別、「列」に商品カテゴリ、「値」に売上金額を配置すると、性別ごとの商品カテゴリ別売上金額のクロス分析表が作成できます。
値の分析方法の設定
「値」エリアに配置したフィールドをクリックし、「値フィールドの設定」を選択します。
ここで、分析方法（合計、平均、個数など）を選択し、「OK」をクリックします。
値フィールドの設定を、「合計」にしたら以下のようになります。
名前の通り、各項目の金額が合計されていますね！
項目によっては、この設定を活用して、売上金額の合計や平均、クリック数の個数などを表示できます。
分析目的に合わせて適切な分析方法を選択しましょう！
これにより、クロス分析表の完成です。
注意点としては、Excelのバージョンによっては、画面や操作方法が若干異なる場合があります。何卒ご了承ください。
その際は、Excelのヘルプ機能やオンラインのチュートリアルなどを参考にしていただくと、スムーズに進められるはずです。
クロス分析表から施策を見つける
クロス分析表から具体的な施策を見つけ出すためのステップと、注意すべきポイントを解説します。
まず、クロス分析表の各セルに表示された数値（度数や割合）を注意深く比較し、データ全体の傾向やパターンを把握しましょう。
特に、平均値から大きく外れた数値や、際立って高い数値・低い数値を示すデータは、重要な意味を持つ可能性が高いです。
たとえば、特定の年齢層において、特定のコンテンツの開封率が極端に高い場合、その年齢層に特化したコンテンツ戦略を立てることが有効かもしれません。
次に、これらの数値の背景にある要因を考察します。
単に数値を見るだけでなく、「なぜこの数値が高い（低い）のか？」という問いを常に持つようにしましょう。
年齢層とコンテンツの例で言えば、その年齢層の興味・関心、ライフスタイル、価値観などを考慮することで、より深い洞察が得られます。
また、全体的な傾向から大きく外れるデータや、例外的なデータにも注目しましょう。
これらのデータは、新たな発見や改善のヒントになることがあります。
たとえば、特定の配信タイミングで、全ての年齢層において開封率が低い場合、そのタイミングでの配信自体を見直す必要があるかもしれません。
クロス分析表から施策を見つける際は、これらのステップを踏むことで、より効果的なメルマガ運用に繋げることができるでしょう。
まとめ
この記事では、メルマガの訴求力を高めるための「クロス分析」について解説しました！
クロス分析は、2つ以上の項目を組み合わせてデータを分析する方法であり、複数の項目を組み合わせることで、より詳細なデータ分析ができます。
メルマガにクロス分析を使うことで、読者データを分析し、読者の属性と行動履歴を組み合わせた深い理解が可能になります。
これにより、セグメントが具体的になり、読者一人ひとりのニーズに合わせた訴求力の高いメルマガを作成できます！
また、セグメント配信で読者からの反応を向上させることができ、メルマガ配信後のデータ分析で、効果的な施策と改善点を把握することも可能です。
眠っている読者の「好き」や「欲しい」が、どんどん見つかるクロス分析って、まるで宝探しみたいですよね！
この記事を読んだあなたは、今日からクロス分析マスター！
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この記事のライター
宇都宮凛奈
ライターとしてまだまだ成長中。いろんなデザインを見るのが好き。空と海の写真を撮るのが趣味。
この記事の監修
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