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クラスター分析 ~データでつかむ顧客グループと施策最適化~

会員限定

12分

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動画説明

「クラスター分析」とは、異なる性質のものが混ざり合ったデータから類似性の高いものを集め、顧客グループ(クラスター)に分ける分析手法です 。顧客のニーズが多様化する現代において、データに基づいた顧客理解(セグメンテーション)は、マーケティング施策の土台となります。
クラスター分析は、顧客のニーズを深く理解するだけでなく 、企業が気づいていなかった新しい顧客層を発見する際にも有効です。

この動画では、クラスター分析の基本的な使い方と、マーケティング施策への活かし方を学んでいきます。

※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2026年5月制作)

こんな人におすすめ

・データ分析の基礎を学びたいマーケティング担当の方
・顧客をグループ分け(セグメンテーション)する具体的な手法を知りたい方
・顧客データをマーケティング施策に活かすヒントを得たい方

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

コメント36件

  • kona007

    実践で直面しがちな「壁」と対策
    壁1:分析結果が現場の感覚と乖離している

    失敗パターン: 統計的に有意なクラスターが見つかっても、現場の営業担当者が「そんな顧客はいない」「うちの顧客層とは違う」と感じてしまう。
    対策:
    仮説検証を徹底する: 分析結果を「絶対的な正解」ではなく、「検証すべき仮説」として捉えましょう。
    現場担当者との連携: 分析初期段階から営業担当者を巻き込み、彼らの持つ顧客情報や現場感覚を分析に活かしましょう。
    示唆の具体化: 見つかったクラスターが、どのような顧客行動やニーズに基づいているのかを、より具体的に言語化・視覚化する工夫をしましょう(例:ペルソナ作成)。
    壁2:分析結果を具体的な施策に落とし込めない

    失敗パターン: クラスターは特定できたものの、「だから何をするのか?」が不明確になり、施策実行に至らない。
    対策:
    クラスターのビジネス的価値評価: 見つかったクラスターが、獲得コストや収益性といったビジネス目標にどう貢献するのかを評価しましょう(動画7参照)。
    セグメント別アプローチ設計: 各クラスターの特性に基づき、具体的なメッセージング、チャネル、プロモーション内容などを検討しましょう(動画5参照)。
    ROI/ROASなどを意識した指標設定: 施策の効果測定を、ROI(投資収益率)やROAS(広告費用対効果)といった具体的な指標で行う準備をしましょう。

    これらの「壁」を乗り越え、クラスター分析を実務で効果的に活用し、顧客理解を深め、よりパーソナライズされたアプローチを実現していきましょう。

    2026-06-07
  • atsushi1000

    設計の先行検討のネタ探しに使用してみたいと思う。

    2026-06-17
  • masato_negishi

    クラスターを学んだ。

    2026-06-08
  • makoto-0077

    とても役立つ手法だとは思いますが、どのように分類するかで、結果も変わってくるのと、分類するためのデータについて適切に選定する必要があるように感じた

    2026-06-09
  • nishiyamas3456

    より具体的にまとめ、色んなパターンの顧客ニーズに応えられる提案を探せるように活用したい

    2026-06-10
  • 28210118

    クラスター分析の考え方を学ぶことができました

    2026-06-12
  • aki2025

    どこかで使ってみたい

    2026-06-15
  • nmario

    課題に対してグループで原因などについて洗い出し、書き出し、グループ化して考えることは有効な手法だと感じました。職務の異なる人も入ったグループでそうした考察をやると視野の広い策が浮かぶかと思います。

    2026-06-16
  • tomy216

    バラつきの多いデーターより、色々な切り分けを試し、分析を行い、課題解決に使えそうな気がした。

    2026-06-16
  • toshio-f

    クラスター分析をすべて鵜呑みするのではなく仮説として取り組んでいくこと。

    2026-06-07
  • seikan

    製品の需要分析において傾向変化が認識できる
    仕分けされた結果によって打ち手が変わってくる
    データ量が多いほど顧客ニーズをつかめる

    2026-06-18
  • yu-ta105

    類似性に着目する分析なのでどういう類似性に分類するか変わってくるのでより適した分類を探すことが重要。いろいろな角度で分類することで視野も広がる

    2026-06-19
  • masato-ichida

    かなり苦労しました
    良い勉強でしたm(__)m

    2026-06-22
  • kazu177

    クラスター分析により、それぞれのクラスターにあったプロモーションができると考えました。どのようにクラスター分類をするかは、生成AIを使用することにより、難解な数学理論を学ばなくても可能と考えます。

    2026-06-23
  • mau-mau

    感度のいい切り口でのセグメンテーションが必要。
    目的に対し、何の切り口で行うのかバランスをとりながら実践していきます

    2026-06-23
  • chewol

    クラスター分析のことをよく学べた。

    2026-06-23
  • miki32

    学んだことを業務に生かしていきたい

    2026-06-24
  • rikalika

    なんとなく理解出来た

    2026-06-24
  • haji1998

    商品・サービスを販売する上で基本的なアプローチ手法と思います。

    2026-06-01
  • maiko0627

    顧客おグループ毎に捉える事で必要なアプローチが分かる。

    2026-05-28
  • sphsph

    顧客理解の第一歩として活用できる。
    実際のマーケティング施策に活用できるかの視点を持って分析する必要がある。
    自身の行動分析にも活用できると感じた。

    2026-05-28
  • hiroki-murooka

    クライアントの分析に役立つと思います

    2026-05-28
  • everest

    クラスター分析の活用方法を学び、データを分類して課題発見につなげる重要性を感じた。

    2026-05-28
  • katsuya0424

    今回の学びを、現場の実務に落とし込むために、客先のニーズがどのようになっている統計として確認したい

    2026-05-29
  • abc209246

    クラスター分析は使用しているパッケージソフト内で分析されているものが多く、既に利用しているシステムに組み込まれていて、自然と実務内に取り込まれていることを再認識した。システムに組み込まれていないグループを発見することで、異なる視点から新しい顧客層の発掘につながると推測する。

    2026-05-30
  • m-hatomoto

    マーケティングの一手法として顧客をより理解するために、実践していきたいと思います。

    2026-05-30
  • 1969mizutani

    実際の担当業務においてクラスター分析の実施を検討してみる。

    2026-05-31
  • moveon-s

    車両の運賃について分析する際に非階層クラスター分析を利用したいと思います。
    同じコースの各社の費用を分けて見えるかして、コストダウンに繋げたいと思います。

    2026-05-27
  • sweet_piano

    業務で活用するには、自分の中でデータの活用を実施していく必要がある。日常業務の中で、データのまとめを大切に行いたい。今は、データを活用する人が追い出されてから、活用から遠ざかっていた。しっかり活用したい。

    2026-06-02
  • kjj

    多種多様な顧客がいるので、顧客グループに応じた仕様の策定の最適化ができると感じた

    2026-06-03
  • kio2021

    クラスター分析を学べて参考になった。

    2026-06-03
  • 1984_

    知り得た情報から確定した事実のみを切り取って活用していたが、この手法であらたなニーズを見つけることができそうだ

    2026-06-04
  • uekimma

    漏れなくダブリなく、ミーシーの考えに近いですね。

    2026-06-04
  • chinatsu-sato

    具体的な分析の仕方は調査会社へ任せることが多いとのことだが、何が見えるかわからない分析を外部にコストをかけて頼むのは難しい。自分でできるよう手法を知りたい。

    2026-06-04
  • dpec1

    振り返りながら取り組んでいく

    2026-06-05
  • taka_1012

    クラスター分析を学べて参考になった。

    2026-06-05

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