クラスター分析とは — 顧客をいくつに分けるかを、勘で決めない

クラスター分析の結果は、投入する変数でほぼ決まります。性年代を入れれば性年代で分かれ、価値観の設問を入れれば価値観で分かれます。「データに聞けば答えが出る」手法ではありません。

「年収（万円・0〜2000）」と「満足度（1〜5）」をそのまま混ぜると、距離の計算は年収だけで決まります。満足度の1点差は、年収の1万円差と同じ扱いになるからです。

これを防ぐため、各変数を「平均0・ばらつき1」に揃えてから分析します（標準化）。単位が同じ変数だけ（例: すべて5段階評価）なら省略できますが、迷ったら標準化してください。副作用より、しないことの害のほうが大きい工程です。

統計的な指標はいくつかありますが、どれも「正解」を返してはくれません。実務では次の順で決めます。

1. 1まず3〜6の範囲で複数回実行する。7つ以上のセグメントは、実務で運用しきれません
2. 2各案について、クラスターごとの平均値の表を作り、特徴を読む
3. 3全クラスターに「一言の名前」を付けられるかを確かめる（例:「価格最優先の合理層」）。名前が付かないクラスターがある案は落とす
4. 4最小クラスターの構成比を確認する。全体の5%未満なら、施策の対象として小さすぎます
5. 5残った案の中で、最も少ないクラスター数を採用する

クラスターに番号が振られただけでは、何も決まりません。各クラスターが「誰で、何を求め、今どうしているか」を表にして初めて使えます。

1. 1分析に使った変数について、クラスター別の平均値と全体平均の差を出す
2. 2分析に使っていない変数（属性・購買実態・メディア接触）でもクラスター別に集計する。ここで「このセグメントにどう届けるか」が見えます
3. 3各クラスターの構成比と、その層の推定市場規模を出す
4. 4狙う1〜2クラスターを決め、残りは「今回は狙わない」と明記する

最後の「狙わないと決める」工程を飛ばすと、セグメンテーションは資料の中だけで終わります。分けることが目的ではなく、捨てることが目的です。

• セグメントは実在する集団ではありません。データ上の便宜的な塊であり、別の変数で分ければ別の分かれ方をします
• 同じデータでも、初期値や手法が変われば境界付近の人は別のクラスターに入ります。境界の数人にこだわらないでください
• サンプルサイズが小さいと不安定です。全体で300以上、各クラスターに50以上残ることを目安にしてください
• 「このセグメントが儲かる」は分かりません。規模と収益性は別途データを重ねる必要があります