従来のメルマガ配信は、年齢や性別などの属性に基づいた一律的なアプローチになりがちでした。
しかし、顧客のニーズは多様化しており、今までの手法では幅広い読者の心を掴むことが難しくなっています。
そこで注目したいのが「クラスター分析」です！
この記事では、クラスター分析の基本から、メルマガ配信への活用方法、具体的な分析手順、そして実際の企業事例までを詳しく解説します！
クラスター分析を活用することで、顧客一人ひとりのニーズに合わせた、今まで以上に読者に刺さるメルマガ配信が実現できます！
ページコンテンツ
- 1 クラスター分析とは？
- 2 クラスター分析をつかって、超効果が出るセグメント配信を始めよう！
- 3 クラスター分析は有料のソフトじゃないとできないの？
- 4 クラスター分析の流れ
- 5 クラスター分析の注意点
- 6 クラスター分析の活用事例
- 7 まとめ
- 8 コンビーズメールはシンプルで続けやすいメルマガ！
- 9 この記事のライター
- 10 この記事の監修
- 11 Webマーケティングに関するオススメ記事
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クラスター分析とは？
クラスター分析とは、大量の顧客データから、似た特徴を持つグループを見つけ出すための分析手法です。
従来の分析方法とは異なり、あらかじめ分類基準を設定するのではなく、データそのものの類似性に基づいてグループ分けを行います。
クラスター分析で生成されたグループは「クラスター」と呼ばれます。
たとえば、特定の商品の購入頻度が高い顧客、ウェブサイトでの滞在時間が長い顧客、特定のキーワードで検索する顧客など、さまざまな属性に基づいてグループ化することが可能です。
従来の顧客分析は、「年代」「性別」「地域」などといった、あらかじめ決めた項目で顧客を分類していきます。
たとえば、従来の顧客分析は図書館に来て、ジャンル（小説、歴史、科学など）や著者名で本を探すようなものです。そのため、他のジャンルに自分好みの本があっても見つけることは難しいですよね。
一方、クラスター分析は、本の貸し出し履歴や読者の評価など、様々な情報をもとに、広い視点で自分が好きそうな本を探す方法です。
この方法なら、興味を持つ可能性のある、今まで気づかなかった本を発見できます。
クラスター分析を活用することで、顧客一人ひとりのニーズに合わせたきめ細かいマーケティング施策をおこなうことができるようになります！
これにより、メルマガの開封率やクリック率の向上、ひいては売上アップにも繋げることができるでしょう！
クラスター分析をつかって、超効果が出るセグメント配信を始めよう！
クラスター分析をメルマガ配信に活かすなら、セグメント配信を始めてみませんか？
セグメント配信とは？
セグメント配信とは、メルマガの読者リストをグループ分けし、それぞれのグループに合わせた内容のメルマガを配信する方法です。
年齢、性別、居住地といった基本的な属性だけでなく、購買履歴、ウェブサイトの閲覧履歴、メルマガの開封・クリック状況など、さまざまなデータを活用してグループを作成します。
たとえば、「過去3ヶ月以内に高額商品を購入した顧客」「特定の製品ページを頻繁に閲覧している顧客」「特定のキーワードを含むメルマガに反応した顧客」といったグループを作ることができます。
セグメント配信のメリットは？
セグメント配信の最大のメリットは、読者のニーズに合わせたメルマガを配信することで、開封率やクリック率を大幅に向上させることができる点です。
読者にとって関心の高い情報や特典を提供することで、メルマガへの反応を高め、クリック率や売上アップにつなげることができます。
また、グループごとにデータを計測できるため、なにが良かったか、悪かったかの特定が簡単になり、改善しやすくなります。
さらに、無関係な情報を配信することで読者に不快感を与え、購読解除につながるリスクを減らすことができます。
読者にとって有益な情報のみを届けることで、長期的な信頼関係を築き、結果的に目標を達成することができます。
クラスター分析×セグメント配信で何が起こる？
クラスター分析を使って、読者をグループ分けすることで、より読者に刺さりやすいセグメント配信ができるようになります。
固定された項目ではなく、顧客の行動データ全体からグループを作るため、「実際に何に興味を持っているのか」というニーズに基づいたグループを作ることが可能です。
さらに、データ内の類似性に基づいて読者をグループ分けするため、従来の顧客分析では見つからなかった、隠れたニーズを明らかにすることができます。
たとえば、「高価格帯の商品を購入する顧客」という一見すると同じような特徴を持つグループでも、クラスター分析によって「最新技術への関心が高いグループ」と「デザイン性を重視するグループ」のように、より細分化されたグループに分けることができます。
これにより、読者の行動データ全体からニーズに基づいたグループを作成できるため、より訴求力の高いメルマガを作成することができます。
クラスター分析は有料のソフトじゃないとできないの？
クラスター分析を行うためには、高価な専門ソフトが必要だと思っている方もいるのではないでしょうか。
実は、クラスター分析は無料のツールでも十分に行うことができます。
たとえば、多くの企業で導入されているExcelや、データ解析に特化したRなどが挙げられます。
Rは、高度なデータ解析が可能ですが、プログラミング言語であるため、専門的な知識が必要です。
そのため、プログラミング経験がない方や、手軽にクラスター分析を始めたいという方には、少しハードルが高いかもしれません。
そのため「イチから勉強するのは大変…」という方は、専門知識が不要なExcelを使うのがおすすめです！
無料で使えるツールをうまく活用することで、コストを抑えつつ、効果的なメルマガ配信のためのデータ分析を行いましょう！
クラスター分析の流れ
この章では、具体的なクラスター分析の流れをわかりやすく解説します。
分析する目的を明確にする
クラスター分析を始める前に、まずは分析の目的を明確にしましょう。
メルマガを改善する目的は、ECサイトの売上アップ、問い合わせ数アップ、イベント集客率アップなど、異なりますよね。
目的によって、収集するデータや実施すべき施策が大きく変わるため、最初のステップとして目的を明確にすることが重要です。
たとえば、ECサイトの売上向上を目指すのであれば、購買履歴や閲覧履歴などのデータを収集し、購買意欲の高い顧客層を特定する必要があります。
一方、イベント集客率の向上を目指すのであれば、過去の参加履歴や興味関心などのデータを収集し、イベントへの参加意欲の高い顧客層を特定することが重要です。
分析の目的に合わせてメルマガ顧客データを収集する
目的を明確にしたら、次は分析に必要なメルマガ顧客データを収集します。データの収集方法は、主に以下の通りです。
メルマガ配信ツールを使う
メルマガ配信ツールには、基本的な開封率やクリック率だけでなく、読者の属性情報などのデータを集めることができるものもあります。
Google Analyticsを使う
Google Analyticsを利用することで、ウェブサイトへの訪問者の属性情報や行動履歴などのデータを収集できます。
これらのデータをメルマガ読者のデータと組み合わせることで、より詳細な分析が可能です。
上記のツールが使えない場合
アンケートや登録フォームなどを活用して、必要なデータを収集することも可能です。
また、既存の顧客データの中に分析に使えるデータがあれば、それらを活用することもできます。
データ形式が整っておらず、分析に使えそうにないときは？
収集したデータが分析に適した形式になっていない場合は、ChatGPTやGeminiのようなAIツールを活用してデータを整理することも可能です。
AIツールに具体的な形式を指示することで、効率的にデータ整理を行えます。
クラスター分析の目的とゴールをAIツールに指示することで、より精度の高いデータ整理が期待できます。
2種類のクラスター分析から自社に合ったものを選ぶ
クラスター分析には、大きく分けて階層型クラスター分析と非階層型クラスター分析の2種類があります。
どちらの分析手法を選ぶかは、データの特性や分析の目的に応じて異なります。
あなたの会社には、どちらが合っているかみていきましょう！
階層型クラスター分析
クラスターの生成過程を樹形図で表現する分析手法です。
樹形図とは、家族の家系図のようなものです。
最初は、自分や兄弟から始まって、親、祖父母…と、似ているデータが順々につながってクラスターになります。
クラスター数を事前に決める必要がなく、データの全体像を把握したい場合におすすめです。
しかし、データ量が多い場合には計算に時間がかかるというデメリットがあります。
非階層型クラスター分析
階層性クラスターのように、図を書くのではなく、単純に似たデータを集めてクラスターを作る方法です。
計算速度が速く、大規模データにも対応できます。
ただし、事前にクラスター数を決める必要があります。
距離の基準を決める
分析方法が決まったら、つぎは距離の基準を決めましょう！
クラスター分析は、似たデータをまとめると説明しましたが、データ同士の似ている・似てないを表す基準が「距離」です。
距離の基準には、ユークリッド距離、マンハッタン距離、チェビシェフ距離、マハラノビス距離など、さまざまな種類があります。
どの基準を選ぶかは、データの特性や分析の目的に応じて異なります。
ユークリッド距離
ユークリッド距離が一般的な距離基準とされています。
これは、私たちが普段からイメージする「直線距離」とほぼ同じです。
たとえば、地図上で2つの地点間の距離を測るようなイメージです。
データ間の最もシンプルな距離を測りたい場合に適しています。
マンハッタン距離
これは、オセロのマス目のように道が直角に交わった都市で、現在地から別の地点へ行く際の距離をイメージするとわかりやすいです。
つまり、斜めに移動することはできず、必ず縦か横に移動したときの距離です。
たとえば、商品の「価格」と「重量」のように、データの特徴（項目）同士が互いに影響を与え合っていない場合におすすめです。
チェビシェフ距離
簡単に言うと、「2つのデータ間で、一番差が大きい部分だけを取り出して、それを距離とする」という考え方です。
たとえば、2つの商品があったとして、「価格」「品質」「人気度」という3つの項目で評価するとします。
| 商品A：価格500円、品質80点、人気度70点 商品B：価格600円、品質90点、人気度50点 |
AとBを比べて、差を出します。
| 価格の差：100円 品質の差：10点 人気度の差：20点 |
この場合は、この中で一番大きい差である「100円」を、2つの商品の距離とします。
チェビシェフ距離は、データの中で「一番差が大きい部分」が特に重要な意味を持つ場合に適しています。
たとえば、工場の機械の故障診断などで、温度、圧力、振動などのデータを分析する場合、どれか一つの項目でも異常値が出れば故障につながる可能性があります。
こうした場合に、チェビシェフ距離を使うことで、最も危険な状態を検知することができます。
マハラノビス距離
簡単に言うと、「データのクセ（ばらつきや関係性）を考慮して、データ間の距離を測る方法」です。
ユークリッド距離（直線距離）は、データのクセを無視して単純な距離を測りますが、マハラノビス距離はデータのクセも考慮に入れる点が大きな違いです。
ユークリッド距離は、地図上で2点間の距離を測るようなものです。
地図上では直線距離で測れますが、実際には山や谷などの地形があるため、単純な直線距離では実際の移動距離とは異なる場合があります。
マハラノビス距離は、地図だけでなく、地形も考慮して距離を測るようなものです。
山を迂回したり、谷を避けて通ったりすることで、より現実に近い距離を測ることができます。
たとえば、ユークリッド距離で身長と体重のデータ間の距離を測ると、身長と体重のスケールが異なるため、体重の差が距離に大きく影響してしまう可能性があります。
それがマハラノビス距離を使うと、身長と体重の相関関係を考慮して距離を測ることができます。
そのため、データのばらつきが均一でない場合や、データ同士に相関関係がある場合に使うとおすすめです。
クラスターの形成方法を決める
距離の基準を決めて、クラスターを作ったら、どのクラスターと、どのクラスターをまとめるかを決める必要があります。
先ほど決めた、階層型クラスター分析と非階層型クラスター分析では、それぞれ異なる形成方法があります。
階層型クラスター分析
ウォード法、最近隣法、最遠隣法など、さまざまな形成方法があります。
・ウォード法
ウォード法は、まとめた時にばらつきが小さくなる組み合わせを優先する方法であり、一般的に推奨されています。
クラスター内のまとまりを重視したい場合に適しています。
・最近隣法（最短距離法）
2つのクラスター間で、最も近いデータ同士の距離を測り、その距離が最も短いクラスターをまとめていく手法です。
近いもの同士をどんどんまとめていくイメージです。
非階層型クラスター分析
K-means法が代表的な形成方法です。
[1]データをいくつに分けたいかを決めます。この数を「K」と呼びます。
たとえば、「3つのグループに分けたい」と思ったら、K=3とします。
[2]それぞれのグループの中心となる点を決めます。これは、最初はランダムに決めることが多いです。
[3]それぞれのデータを、一番近いグループの中心に割り当てます。
[4]それぞれのグループに割り当てられたデータの平均値を計算し、それを新しいグループの中心とします。
[3]と[4]の手順を、グループ分けが変わらなくなるまで繰り返します。
たとなら、まず運動会で、それぞれのチームの「陣地」を決めます。
そして、それぞれの人が、一番近い陣地に合わせて移動し、またチームの平均的な位置を計算し直す、というのを繰り返すようなものです。
結果から、施策を考えよう！
クラスター分析の結果が出たら、次は結果を解釈し、具体的な施策を考えます。
クラスターごとに特徴を分析し、それぞれのクラスターに合わせたメルマガコンテンツや配信頻度などを検討します。
たとえば、
| ・購買意欲の高い顧客層には、新商品の情報やセール情報を積極的に配信する ・イベントへの参加意欲の高い顧客層には、イベント情報を積極的に配信する |
などの施策が考えられます。
また、クリック率の高いクラスターに向けて特化した内容を考えたり、仮説を立ててメルマガ施策に活かしたりする事も重要となります。
クラスター分析の注意点
ここまで、クラスター分析の手順をお伝えしてきましたが、気を付けて欲しいことがあります。
分析前に、最適な距離の基準はわからない
先ほど解説した手順のように、クラスター分析を行う際、データ同士の「距離」を測る基準を定める必要があります。
しかし、最適な距離の基準は、解析するデータの性質や特徴によって大きく異なり、事前に完璧に判断することは非常に困難です。
たとえば、顧客の購買履歴を分析する場合、購入金額や購入頻度、商品のカテゴリなど、さまざまな要素を考慮する必要があります。
これらの要素をどのように組み合わせ、どの程度の重み付けをするかによって、クラスター分析の結果は大きく変わってきます。
そのため、最初の分析で期待通りの結果が得られなかったとしても、落ち込む必要はありません！
距離の基準を変更したり、さまざまな基準を試したりするなど、試行錯誤を繰り返すことで求めていた結果が出る場合があります。
各クラスターの特徴は自分で考察しなければならない
クラスター分析は、あくまで類似度に基づいてデータをグループ分けする手法であり、各クラスターがどのような特徴を持っているのか、なぜそのように分類されたのかといった意味合いを自動的に示してくれるわけではありません。
そのため、分析者が各クラスターの特徴をデータや外部情報から考察し、解釈する必要があります。
たとえば、クラスター分析を行った結果、あるクラスターが「高額商品を購入する顧客」という特徴を持っていたとします。
しかし、なぜそのような顧客が同じクラスターに集まったのか、その背景にはどのような要因があるのかといった考察は、分析者自身が行う必要があります。
また、クラスターの意味を考察する際には、主観的な解釈に偏らないように注意が必要です。
複数人の意見を取り入れたり、客観的なデータに基づいて考察したりすることで、より正確なクラスター分析の結果を得ることができます。
必ずしもきれいに分類できるとは限らない
クラスター分析は、データの類似度に基づいてグループ分けを行うため、必ずしもすべてのデータが明確に分類できるとは限りません。
特に、データの性質が複雑であったり、類似度を測る基準が適切でなかったりする場合には、想定外の結果になることがあります。
たとえば、顧客の購買履歴を分析した際に、特徴のないクラスターが生成されたり、ある顧客が複数のクラスターに属したりする場合があります。
このような場合でも、データの類似度を決める基準を変更したり、クラスター数を変更してみたりすることで、より適切なクラスタリング結果を得られる可能性があります。
また、クラスター分析の結果を解釈する際には、必ずしもすべてのデータが完璧に分類できるわけではないということを、あらかじめ知っておく必要があります。
重要なのは、クラスター分析の結果を鵜呑みにするのではなく、その結果を参考にしながら、より深い気づきを得ることです。
クラスター分析の活用事例
それでは、実際に企業で活用している事例を見て、参考にしてみましょう！
ECサイト：フェリシモ
フェリシモのサイトはこちら
フェリシモは、多くの商品を取り扱うECサイトです。
顧客一人ひとりの嗜好やライフスタイルに合わせた商品を提供するため、クラスター分析を積極的に活用しています。
具体的には、購買履歴やアンケート結果などのデータをもとに、顧客を価値観やライフスタイルによって細かく分類しています。
特筆すべきは、フェリシモが500ものクラスターを作成し、それぞれのクラスターを10億円規模の売上に成長させるという壮大な計画を掲げている点です。
これは、クラスター分析によって顧客のニーズを深く理解し、それに応じた商品開発やマーケティング戦略を展開することで、大きなビジネスチャンスを生み出すことができるというフェリシモの信念の表れといえるでしょう。
このように、フェリシモの事例は、クラスター分析を顧客理解とビジネス成長に繋げるために適している手段であることを示しています。
レジャー業界：アソビュー！
アソビュー！のサイトはこちら
アソビュー！は、レジャーや体験の予約サイトを運営しており、顧客の行動や属性に基づいてクラスター分析を行っています。
同社は、顧客を以下のようなグループに分類しています。
| ・ロイヤル顧客：頻繁に利用している顧客。 ・一般顧客：現在も利用している顧客。 ・離反顧客：以前は利用していたが、現在は利用していない顧客。 ・認知・未購買顧客：ブランドを知っているが、まだ購入していない顧客。 ・未認知顧客：ブランドを知らない顧客。 ・積極顧客：自社ブランドを積極的に選択する顧客。 ・消極顧客：競合ブランドを選択する、または自社ブランドに対する選好度が低い顧客。 |
これらのクラスターを分析することで、アソビュー！は以下の点を明らかにしています。
| ・自社ブランドの成長に欠かせないグループはどこか？ ・他社に劣っている部分はどこか？ ・どの顧客グループに強いのか/弱いのか？ ・顧客はどのような理由でクラスターを移動しているのか？ |
これらの分析結果は、自社の強みや弱みを客観的に把握し、顧客理解を深める上で非常に役立ちます。
また、次のマーケティング施策を検討するための貴重な情報源となります。
アソビュー！の事例からわかるように、クラスター分析は顧客の行動パターンやニーズを把握し、より効果的なマーケティング戦略を立案するための強力なツールとなります。
まとめ
クラスター分析は、顧客データを活用し、より効果的なメルマガ配信を実現するための強力なツールです。
分析を行うことで、顧客の隠れたニーズを発見し、セグメント配信に活かすことができます。
分析には専門的な知識が必要だと思われがちですが、Excelなどの無料ツールでも十分に行うことが可能です。
重要なのは、分析結果を鵜呑みにするのではなく、そこから顧客理解を深め、具体的な施策に繋げることです。
今回紹介した事例を参考に、クラスター分析を活用して、読者に本当に喜ばれるメルマガを作成し、ビジネスの成長に繋げていきましょう！
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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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